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Introducción
La producción de residuos sólidos municipales (RSM) ha experimentado un crecimiento progresivo durante las últimas décadas como consecuencia del aumento poblacional; ya que existe una relación directa entre la generación y caracterización de residuos, con la cantidad de habitantes, tamaño y expansión de las ciudades (Arrieta, 2008; Jaramillo y Zapata, 2008; Singh et al., 2011; Rojas et al., 2014). Se consideraba que más de la mitad de los desechos producidos eran de origen orgánico, y solo 2% recibían un adecuado tratamiento para su aprovechamiento; el porcentaje restante se distribuía entre rellenos sanitarios y otros tipos de disposición. Actualmente los RSM poseen una cantidad mayor de plásticos, papeles y materiales reutilizables que desechos orgánicos debido al crecimiento de áreas metropolitanas (Jaramillo y Zapata, 2008; Terraza, 2009; Hoornweg y Bhada-Tata, 2012), afectando la vida útil de los rellenos, al tiempo que se deprecia el valor comercial de estos materiales susceptibles de aprovechar.
La disposición de RSM en el relleno sanitario (RESA), incrementa las emisiones de biogás, producto de la degradación de los residuos orgánicos en condiciones anaerobias (Georgaki et al., 2008; Hilkiah-Igoni et al., 2008; Im et al., 2009; Vera-Romero et al., 2015). El biogás, está conformado por trazas de compuestos orgánicos volátiles (COV), sulfuro de hidrogeno (H2S) y principalmente por dióxido de carbono (CO2) y metano (CH4), este último, relevante por sus efectos en la regulación térmica de la tierra, pues posee un poder 21 veces mayor de retención de radiación solar terrestre comparado con el dióxido de carbono (Meraz et al., 2004; Ducom et al., 2009; Im et al., 2009 ; Sierra et al., 2014). Se calcula que 14% de las emisiones globales de CH4 se relacionan con los rellenos sanitarios (Martín, 1997; Kim y Yi, 2009; Aguilar-Virgen et al., 2011a), convirtiendo estos en una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) a la atmosfera. Por lo que las estimaciones de la producción de biogás en los RESA, se establecieron en una obligación para muchos países comprometidos con el objetivo del protocolo de Kioto de disminuir las emisiones de gas metano (Aronica et al., 2009; Mackie y Cooper, 2009).
Otros impactos de la producción de metano en los RESA, son las emisiones fugitivas desde la superficie; ya que puede generar un desplazamiento del oxígeno en el material de cobertura afectando el crecimiento de las raíces de árboles, arbustos o pasto que se implementen en la etapa de clausura. Asimismo, se establece el riesgo latente de explosión si la concentración volumétrica de CH4 contenido en el biogás, es igual o superior a 5% (Schmidt, 1999; SCS Engineers, 2005; 2008; Serrano, 2006).
La estimación de metano generado en el relleno se puede realizar mediante modelos matemáticos, los cuales evalúan la dinámica de generación de biogás, incorporando variables como la fecha de apertura y clausura, constantes de degradación biológica y físico-química entre otras, que permiten describir con alto nivel de precisión la generación de biogás dentro del relleno (Lobo y Tejero, 2007; Guerra, 2009; Cendales, 2011, Kalantarifard y Yang, 2012). El modelo del IPCC (Kim y Yi, 2009; Wangyao et al., 2010), el LandGEM (Panesso et al., 2011; Kalantarifard y Yang, 2012; Vera-Romero et al., 2014) y el modelo mexicano de biogás (Aguilar-Virgen et al., 2011b; 2011a) se establecen como algunos de los modelos frecuentemente aplicados.
La cuantificación de metano por medio de modelos permite que su captura y uso como fuente de energía renovable se convierta en uno de los principales mecanismos de desarrollo limpio en los RESA, puesto que el CH4 presenta un poder calorífico entre 400 y 600 BTU, equivalente a la mitad del gas natural (Murphy y McKeogh, 2006; Zamorano et al., 2007; Espíritu-Barragán et al., 2014); permitiendo su transformación en energía calórica para la generación de electricidad, como fuente de calor en sistemas de calefacción, combustible de caldera, combustible de vehículos, entre otros usos, que reducirían significativamente las emisiones de GEI.
En la ciudad de Santa Marta, la población se ha incrementado a una tasa de 3.16%, producto de migraciones de diferentes zonas del país y del departamento del Magdalena; aumentado la producción de RSM de 320 Ton/día en 2008 a 410 Ton/día en 2011 (Aluna consultores limitada, 2011; SSPD Superintendencia de servicios públicos, 2011; Alcaldía de Santa Marta et al., 2012). Teniendo en cuenta que la estimación de la producción de biogás en los RESA se considera una estrategia ambiental y económica importante, enfocado en el aprovechamiento tecnológico de las cantidades de metano generado, por su potencial como fuente de energía no convencional. El objetivo del presente documento fue estimar la producción de CH4 en el Relleno Sanitario Parque Ambiental Palangana ubicado en la ciudad de Santa Marta-Colombia. Para ello se aplicaron los modelos matemáticos del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC) y Corenostós, empleando como variables de entrada la deposición mensual de residuos sólidos en el RESA, su composición físico-química y las condiciones meteorológicas.
Metodología
Área de estudio
El relleno sanitario del distrito de Santa Marta está localizado en el sector denominado Palangana, del que recibe su nombre, cuenta con un área de 53 ha. Se encuentra ubicado aproximadamente a 1.100 m del casco urbano sobre la vía que conduce a Bahía Concha (Parque Nacional Natural Tayrona) y próximo a los habitantes de las comunidades que residen en la urbanización Altos de Bahía Concha y los barrios Fundadores y Bastidas (Vélez-Pereira et al., 2010; Camargo et al., 2011). Es un relleno tipo terraza que inició operaciones en el mes de julio del 2004 y cuenta con una capacidad de 2.156.675 Ton (ESPA, 2014). La temperatura media varía entre 28-32 °C, con precipitaciones anuales de 500-1000 mm/año (Garrido y Camargo, 2015).
Variables de entrada del modelo
Cuantificación y composición de residuos depositados en el relleno
La información de las cantidades, composición química y física de los residuos depositados en el RESA durante el periodo 2004-2013, provienen de los informes de calidad ambiental (ICA), los cuales se presentan anualmente por la empresa prestadora del servicio a la autoridad ambiental. Posteriormente se realizaron las proyecciones de disposición de residuo mediante el método geométrico hasta el año de clausura (2019), como fecha estipulada en el plan de gestión de residuos sólidos (PGIRS) de Santa Marta con el fin de alimentar los modelos.
Condiciones meteorológicas
La información meteorológica proviene de la estación Núm. 15015050-Aeropuerto Simón Bolívar, ubicada a 11.07 de latitud norte, 74.13 longitud oeste y 4 m.s.n.m. en la ciudad de Santa Marta. De ella se recopilaron el valor medio mensual multianual de la temperatura media (°C), evaporación total (mm) y precipitación total (mm) para el periodo de estudio (2004-2013), posteriormente se realizaron las proyecciones por el método de la razón normal hasta 2034, 15 años después del cierre proyectado, reportado como el tiempo de eversuria para los RESA (Monsalve, 1999).
Estimación de la producción de metano por los modelos
Para la cuantificación de metano se aplicaron dos modelos: el modelo IPCC (IPCC, Panel Intergubernamental de Cambio Climático, 1996) y el modelo de Corenostós (Collazos, 2005). Las particularidades de aplicación para cada modelo se describen a continuación.
Modelo IPCC
El método de la IPCC (Tier2) se basa en un balance de masa, en el cual la estimación de la producción de biogás depende de las categorías de residuos, el carbono orgánico degradable y el gas metano en el relleno. (IPCC, Panel Intergubernamental de Cambio Climático, 1996; Kim y Yi, 2009; Aguilar-Virgen et al., 2011b, 2012).
Las ecuaciones matemáticas mediante las que se rige el modelo de primer orden de la IPCC son las ecuaciones 1 y 2
donde
ECH4 |
= emisión de metano en Ton/año |
A |
= factor de normalización para la corrección de la sumatoria |
RSUT |
= total de residuos sólidos municipales generados (G/año) |
RSUF |
= fracción o categoría de dichos residuos (Gg/año) |
Lo |
= potencial de generación de metano (m3/Mg de residuos) |
k |
= índice de generación de metano |
T |
= año en transcurso |
x |
= año de entrada de los residuos |
F |
= fracción de CH4 en el gas de vertedero (se asume un valor de 0.5, pues el biogás se compone generalmente por 50% de gas CH4, 50% de CO2 y menos de 1% de otras trazas constituyentes) |
R |
= CH4 recuperado (G/año) |
OX |
= factor de oxidación (valor por defecto es 0) |
FCM |
= factor de corrección para el metano, un ajuste de la estimación de biogás en el modelo que tiene en cuenta el grado de degradación anaerobia de los residuos, su valor está relacionado con la profundidad y tipo de relleno con el que se cuente. |
El COD es el carbono orgánico degradable, que depende de la composición de los residuos y puede calcularse a partir del porcentaje promedio de carbono degradable presente en los componentes de los residuos, utilizando la ecuación 3.
donde
F |
= porcentaje de residuos de papel, cartón y textiles |
B |
= residuos de desecho de jardín, parques o desechos orgánicos putrescibles (excluidos los alimentos) |
C |
= porcentaje de los residuos que corresponde a restos de alimentos |
D |
= porcentaje de residuos que corresponde a madera y paja. |
CODF es la fracción de carbono orgánico degradable asimilado o que se convierte en biogás, el valor predeterminado utilizado por el IPCC es de 0.77. Sin embargo, este puede variar de 0.42 para 10°C a 0.98 para 50°C. Su cálculo se basa en la temperatura que se maneja en la zona anaerobia del RESA.
Modelo Corenostós
El modelo Corenostós simula el proceso de llenado de un relleno sanitario, calculando los gases y lixiviados que se van produciendo por la biodegradación de los desechos orgánicos dispuestos y por la infiltración de las lluvias, que llegan a tener contacto directo con los lechos de desechos en el RESA (Collazos, 2005).
El modelo basa su fundamento teórico en una ecuación empírica (ecuación 5), donde el porcentaje de residuos putrescibles, papel o cartón, textiles y jardinería, así como el porcentaje de humedad se se expresa en la composición química de carbono, hidrógeno, oxígeno, nitrógeno y azufre; estableciendo un balance y por ende una estimación del metano producido.
Métodos estadísticos
El grado de precisión de los modelos aplicados se estableció mediante el error medio absoluto (MAE) y la raíz media del error cuadrático (RMSE). Los valores se compararon estadísticamente mediante un análisis de varianza simple (ANOVA) para determinar si existe una diferencia o no significativa entre las estimaciones y los valores simulados. Adicionalmente, se aplicó la prueba no paramétrica de Wilcoxon-Mann-Whitney (Wilcoxon, 1945; Mann y Whitney, 1947) para establecer el nivel de significancia de las diferencias.
Discusión y análisis de resultados
Disposición y composición de residuos sólidos en el RESA
En la Figura 1 se observa el comportamiento que registra la disposición de los residuos sólidos en el RESA Palangana durante los años de operación 2004-2013. En los meses de enero, noviembre y diciembre se registraron picos de mayor disposición, con valores promedios de 10846 Ton/mes, 11007 Ton/mes y 11830 Ton/mes, respectivamente, donde el mes de diciembre es el que presenta mayor generación de residuos sólidos a lo largo de los datos históricos, consecuencia de las migraciones por periodos vacacionales que incrementan la producción de residuos y por ende la producción per cápita (ppc) en la ciudad (0.83kg/hab-día); la cual es mayor que otras ciudades con mayor población como Medellín (0.591 kg/hab-día) que cuadriplican en número de habitantes a Santa Marta (Observatorio de Políticas Públicas de Medellín, 2010). Incluso la ppc de Santa Marta se reporta por encima del estándar colombiano establecido en el RAS de 0.79 kg/hab-día (Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio y Viceministerio de Agua y Saneamiento Básico, 2012).
Figura 1 Promedio y tasa de cambio mensual multianual de los residuos depositados en el RESA Parque Ambiental Palangana
En Santa Marta, los residuos se componen en su mayoría, por residuos de jardín y orgánicos (Figura 2). Estas proporciones se han mantenido constantes durante toda la vida útil del RESA (ESPA, 2014), por tanto, las toneladas dispuestas por cada tipo de residuo aumentan conforme a la tasa de generación de residuos estimada en 3.76% anual. La distribución por tipo de residuo es consistente con las actividades económicas del distrito: turismo, pesca, comercio, actividad portuaria y producción de productos de base agrícola. Por otro lado, la proporción de residuos orgánicos del distrito (47%) es un poco mayor a la registrada en otros países como India (38.6% de los residuos son orgánicos), México (36.20%), Brasil (30%) (SCS Engineers, 2005; 2008; Serrano, 2006; ESPA, 2014; Vera-Romero et al., 2014); pero para el contexto colombiano, se reporta dentro de los valores registrados en ciudades como Cali (75%), Bucaramanga (50.3%), Bogotá (65%). Este alto porcentaje de putrescibles es directamente proporcional a la generación de biogás y metano; debido a que la descomposición anaerobia que produce biogás en los rellenos, depende en gran parte del contenido orgánico (desecho de jardín, comida y papel que se generan en el hogar) que se dispone en él (Meraz et al., 2004; Serrano, 2006).
Estimación de las emisiones por los modelos
Los modelos IPCC y Corenostós se comportan de forma similar (Figura 3), presentando crecimiento exponencial de la producción de metano hasta el año de clausura del RESA (año 2019), donde se detiene la disposición de residuos sólidos. La mayor generación de CH4 se evidencia en este año para el modelo Corenostós, con una emisión de 1593 Ton/año de CH4; mientras que el IPCC tiene su punto máximo en el año inmediatamente posterior al cierre del RESA (año 2020) con 2.949 Ton/año de CH4. Esto es coherente con Aguilar-Virgen et al. (2011a) quienes aseguran que después del cierre, la emisión del metano empieza un decrecimiento hasta estabilizarse o cesar. En nuestro caso, el modelo del IPCC se estabilizaría en el 2053 con 409 Ton/año; al mismo tiempo, el modelo Corenostós fija este periodo en el año 2034 con una emisión de 40 Ton/año de metano.
+ Fecha estimada de clausura del relleno sanitario. *Año y máxima producción de metano estimada por el modelo del IPCC. ‡ Año y máxima producción de metano estimada por el modelo del Corenostós
Figura 3 Variación de la producción de Metano estimado por los modelos.
Por otro lado, también se puede observar que la estimación del modelo del IPCC es 1.63 veces mayor a la del modelo Corenostós, antes de la clausura del relleno. Posterior a ella, el Corenostós tiene un decaimiento más acelerado mientras el modelo del IPCC continúa estimando emisiones. Estas diferencias pueden relacionarse con las variables asumidas en cada modelo; en el caso del modelo Corenostós se manejaron valores únicos para la composición química y el índice de generación de metano (k), sin tener en cuenta las condiciones climáticas o zonas donde se ubica el RESA, ya que solo contempla la precipitación como una variable de importancia en la generación de lixiviado. Además, asume que la generación de gases se produce en el mismo año en que los residuos se depositan y que la mayor degradación aparece en los primeros cinco años (Collazos, 2005). Mientras que el modelo del IPCC, cuenta con valores de acuerdo con la ubicación geográfica; adicionalmente, la estimación se establece a partir de la población, la producción per-cápita y el índice de generación de metano (k) por cada categoría de residuos que ingresan al RESA (IPCC, Panel Intergubernamental de Cambio Climático, 1996; Kim y Yi, 2009; López, 2011; Aguilar-Virgen et al., 2011b, 2012), donde la cantidad por tipo de residuo es la variable que puede generar el mayor grado de incertidumbre en las estimaciones, si no se tiene un precisión de la variación en la composición de los residuos mes a mes o año con año.
En la Figura 4 se observa que las estimaciones del modelo Corenostós están muy alejadas de los valores reales reportados en los ICA; mientras las estimaciones del IPCC se aproximan mejor a ellos. Esto se evidencia en los valores del error calculado, donde el Corenostós supera un 29% el error calculado del modelo IPCC. Estos resultados se confirman por el ANOVA, que reporta una diferencia entre los valores estimados y medidos (P-valor: 0.024); no obstante, solo para el caso del modelo Corenostós, la prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney estima que la diferencia es estadísticamente significativa a 95% con el valor medido y la estimación establecida por el IPCC.
MAE: Error medio absoluto. RMSE: Raíz del error cuadrático medio
Figura 4 Comparación entre las estimaciones de CH4 de los modelos y los valores medidos.
En general, se observa que los modelos están sub-estimando la producción de metano, incluso esta diferencia podría llegar a ser mayor si se tienen en cuenta las emisiones fugitivas en la superficie del relleno, que no son cuantificables en las mediciones periódicas que realiza el relleno en las chimeneas. Las diferencias se pueden atribuir al alto contenido de humedad (29.80%) de los residuos sólidos depositados, aunado a la abundante precipitación del área de estudio y las posibles prácticas de recirculación de lixiviado por aspersión, que generan la reducción del tiempo transcurridos en las fases anaerobia y metanogénica; situación que no se asimila por los modelos y permite un aumento en la producción del metano (Camargo y Vélez-Pereira, 2009; Rada et al., 2015). Otra razón particular por la que el modelo IPCC presenta esta subestimación, es la alta fluctuación intermensual que presenta la ppc, la cual no se puede suministrar al modelo para disminuir el grado de incertidumbre en las estimaciones (IPCC, Panel Intergubernamental de Cambio Climático, 2006).
Los resultados del error cuadrático medio (RMSE) muestran que para el modelo IPCC es de ±23.4% con relación a las mediciones presentadas en los ICA; por su parte, el Corenostós exhibe un error de ±51.7% frente a los valores medidos. Este último valor de error es mayor al obtenido por Mejía y Gil (2015) de 33.5% y mucho menor al reportado por Urrego-Martínez et al. (2016) en el relleno sanitario Doña Juana, Colombia. En consecuencia, las estimaciones arrojadas por el método IPCC se ajustan mejor a las mediciones realizadas en el RESA Palangana. El error del IPCC se puede considerar aceptable, pues se encuentra dentro de un rango de significancia media-alta, en comparación con los estudios realizados en Cuba (±36.1%) y Suecia (±9%) que presentan una alta diversidad de condiciones en las áreas analizadas (Börjesson et al., 2009; López, 2011), y se corrobora por el test de Wilcoxon-Mann-Whitney que no reporta una diferencia significativa entre las estimaciones y las medianas de metano en el RESA Parque Ambiental Palangana. Finalmente se establece como necesario para mejorar la precisión en las estimaciones y disminuir el grado de incertidumbre, utilizar información más puntal y precisa en cuanto a la variación de la composición física de los residuos, parámetros de funcionamiento del RESA, las características químicas, el índice de generación de metano entre otros factores.
Conclusiones
La ciudad de Santa Marta presenta una ppc de residuos ligeramente superior a las condiciones del contexto colombiano con una tasa de crecimiento equivalente a la poblacional nacional. Igualmente, la dinámica mensual de segregación, así como su composición de los residuos con predominancia de orgánicos y alto contenido de humedad, se asocia a la influencia que ejerce su vocación turística. Las estimaciones de metano por los modelos se consideran entre aceptables (IPCC) y deficientes (Corenostós). Sin embargo, se observa una sub-estimación por ambos modelos de las emisiones, donde el modelo del IPCC es el de mejor ajuste para estimar la producción de biogás en el relleno.
