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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Gestión Ambiental empresarial
RELACIÓN ENTRE EL CRECIMIENTO
POBLACIONAL Y LA HUELLA DE CARBONO EN
SAN JUAN DE LURIGANCHO
2008-2018
Trabajo de investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en Gestión Ambiental Empresarial
BRENDA JESUS RICAPA FAJARDO
Lima – Perú
2020
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Índice
Introducción ............................................................................................................1
Método ...................................................................................................................3
Tipo y diseño de investigación. ...........................................................................3
Participantes .......................................................................................................3
Instrumentos .......................................................................................................4
Procedimiento .....................................................................................................5
Análisis de datos .................................................................................................9
Resultados ...........................................................................................................10
Discusión ..............................................................................................................13
Referencias ..........................................................................................................15
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Resumen
El estudio analizó si existe relación entre las variables de crecimiento poblacional y
la huella de carbono del distrito de San Juan de Lurigancho entre los años 2008-2018.
Dentro de la metodología utilizada se consideró la obtención de datos históricos, haciendo
uso de herramientas informáticas y estadísticas. Para la recolección de información se
utilizó los datos de censos elaborados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI) y el Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería (Osinergmin),
además, se utilizó diferentes fichas para el cálculo de la huella de carbono y el programa
Minitab18 para el cálculo del coeficiente de correlación. Los resultados muestran que el
valor del coeficiente de correlación fes de 0.804, lo que demostraría que existe un tipo de
relación positiva entre las variables crecimiento poblacional y huella de carbono; también
se obtuvo que el alcance dos (consumo de energía eléctrica) es quien mayor impacto ha
generado, esto debido a que su emisión se da en mayor cantidad. Se discute acerca de la
metodología usada para el cálculo de la huella de carbono y la posible causa de reducción
de esta en el distrito durante los años 2015 al 2017, además de una solución para mitigar
la contaminación de los GEI.
Palabras claves: huella de carbono, crecimiento poblacional, correlación
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Summary
The study analyzed whether there is a relationship between population growth
variables and the carbon footprint of the San Juan de Lurigancho district between the years
2008-2018. Within the methodology used, it was considered to obtain historical data, using
computer tools and statistics. For the collection of information, the census data prepared by
the National Institute of Statistics and Informatics (INEI) and the Supervisory Agency for
Energy and Mining Investment (Osinergmin) were used, in addition, different data sheets
were used to calculate the footprint. of carbon and the Minitab18 program for the calculation
of the correlation coefficient. The results show that the value of the correlation coefficient
fes of 0.804, which would show that there is a type of positive relationship between the
population growth and carbon footprint variables; it was also obtained that scope two
(consumption of electric energy) is the one that has generated the greatest impact, this is
due to the fact that its emission occurs in greater quantity. The methodology used to
calculate the carbon footprint and the possible cause of its reduction in the district during
the years 2015 to 2017 are discussed, as well as a solution to mitigate GHG contamination.
Keywords: carbon footprint, population growth, correlation
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1
Introducción
Actualmente estamos expuestos a las consecuencias los diferentes gases
contaminantes atmosféricos, ya sean primarios (aquellos emitidos directamente a la
atmósfera) o secundarios (aquellos que son formados mediante procesos químicos y que
actúan sobre los contaminantes primarios) debido a que estos contribuyen al cambio
climático, en el 2017 la temperatura promedio mundial y del océano fue la tercera más alta
en enero desde que comenzaron los registros en 1880 según el NOAAS. (NOAA National
Centers for Environmental Information, 2018). Esto se debe al efecto invernadero, pues la
gran presencia de vapor de agua, CO2 y otros gases de efecto invernadero (GEI), valga la
redundancia, intervienen en el proceso natural del calentamiento de la superficie terrestre;
usualmente estos gases sirven como una especie de capa en la atmósfera que ayuda a
retener energía solar, lo cual permite el calentamiento de la superficie de la tierra, sin
embargo, al tener mayor cantidad de GEI la radiación infrarroja es retenida provocando
que la tierra se caliente mucho más. (Organización Mundial de la Salud, 2002). Los
principales gases que de efecto invernadero son el dióxido de carbono (CO2), óxido nitroso
(N2O), metano (CH4) y gases fluorados. En el 2005 del total de los gases emitidos por el
hombre el 77% era de CO2 en su mayoría por la quema de combustibles fósiles, procesos
industriales y cambio de uso de suelo.
Los problemas que surgen en el medio ambiente afectan a la población en general,
pues es de conocimiento que la humanidad hace uso de los diferentes recursos de la
naturaleza, por lo que el incremento poblacional ha traído como consecuencia una mayor
demanda de recursos, lo cual involucra que las reservas en la naturaleza sean presionadas
para cumplir con la demanda; además de esto muchas de las actividades humanas
generan gran cantidad de contaminantes que llegan a la atmósfera, al suelo y a los cuerpos
de agua, degradando aún más a los ecosistemas. Según la Agencia Internacional de
Energía (IEA), en el 2010 por cada habitante del planeta se emitió a la atmósfera 4.44
toneladas de CO2, el principal gas causante del calentamiento global. (IEA, 2012)
Debido a esta problemática, muchos países se han unido para contribuir al
desarrollo sostenible y a la lucha contra el cambio climático, por lo que se han creado
políticas ambientales con la finalidad de lograr la resilencia del sistema. En Perú, nuestra
Política Nacional del Medio Ambiente fue creada por el gobierno a través del Ministerio del
Ambiente, quien cumple la función de:
…ente rector del Sector Ambiente y la autoridad competente para formular
la Política Nacional del Ambiente aplicable a los tres niveles de gobierno,
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2
conforme a lo dispuesto en el Decreto Legislativo Nº 1013 que aprueba la
Ley de creación, organización y funciones de este organismo. (Ministerio del
Ambiente, 2013)
Esta política obliga a los diferentes niveles de gobierno (nacional, regional y local)
su cumplimiento, en lo que concierte a sus funciones implementar un Sistema Local de
Gestión Ambiental lo que permitirá la administración, planificación, evaluación y el
monitoreo de los recursos ambientales con la finalidad de mejorar la calidad de vida de los
pobladores. (CEPAL, 2010)
En el año 2015 Perú aprobó, junto a otros países, La Agenda 2030, cuyo objetivo
es poder “Lograr un mundo donde nadie se quede atrás mediante el cumplimiento de 17
Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) (Naciones Unidas, 2015). Dentro de los objetivos
antes mencionados, es importante para el presente proyecto mencionar el objetivo 13, el
cual busca adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos, ya
que las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) conllevan a cambios
meteorológicos y una forma de medir estos gases generados por diversas actividades
humanas y económicas es la huella de carbono, la cual tiene como finalidad estimar las
emisiones de dióxido de carbono (CO2) producidas por el uso de energía, el transporte y
otras actividades individuales, colectivas, eventuales y de los productos en el medio
ambiente (Schneider & Samaniego, 2010), estos gases pueden ser combatidos con las
áreas verdes, ya que estas contribuyen a la purificación del aire mediante el secuestro de
carbono, el cual es uno de los servicios ecosistémicos que brinda la naturaleza, de esta
manera estaría aportando una forma de hacer frente al cambio climático.
Según el Plan Estratégico Institucional (PEI) del distrito de San Juan de Lurigancho,
uno de sus objetivos es el de Promover la mejora de la gestión ambiental sostenible a nivel
distrital, entre las acciones que se planeó realizar resalta el brindar un servicio de
recolección de residuos sólidos eficiente en la población local e implementar estrategias
locales de adaptación y mitigación frente al cambio climático (Municipalidad de San Juan
de Lurigancho, 2018), sin embargo, no han reportado la evaluación de este hasta ahora.
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo Establecer si existe alguna
relación entre la huella de carbono para los años 2008-2018 y el crecimiento poblacional
del distrito de San Juan de Lurigancho, además de determinar el alcance con mayor
emisión de gases de efecto invernadero en el distrito de San Juan de Lurigancho en los
años 2008-2018
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3
Método
Tipo y diseño de investigación.
Tipo de investigación.
El estudio tuvo como objetivo conocer si existe relación entre el crecimiento
poblacional en el distrito de San Juan de Lurigancho en determinados años y la huella de
carbono de la población, por eso es por lo que el nivel de complejidad del estudio fue
descriptivo, pues se busca recolectar información respecto a las características del objeto
de estudio en un determinado espacio y tiempo. El tipo de análisis al que se sometió la
información recolectada en este estudio es cuantitativo, esto debido a la facilidad que
tenemos en la obtención de datos históricos, haciendo uso de herramientas informáticas y
estadísticas. Así mismo, esta es preferible para determinar la fuerza de asociación o
correlación entre variables y probar o rechazar la hipótesis ya planteada. (Del Canto & Silva
Silva, 2013)
Diseño de investigación.
El diseño de investigación fue no experimental, según Kerlinger esto es debido a
que no existió algún tipo de manipulación de la variable independiente, además que los
datos son recolectados e interpretados; es decir, no se interviene de forma directa con el
fenómeno. Especificando un poco más en el diseño ya mencionado, se puede decir que es
de tipo correlacional, método usualmente utilizado para comprender cómo se puede
comportar una variable conociendo el comportamiento de otra relacionada, o si por el
contrario no existe relación entre ellos y utiliza el coeficiente de correlación para la medición
estadística de las variables. (Kerlinger & Lee, 2002)
Al respecto, Morales sostiene que:
Los coeficientes de correlación pueden ser por lo tanto positivos o negativos,
lo que expresan estos coeficientes se entiende bien mediante su
representación gráfica, los diagramas de dispersión en los que las dos
variables están simbolizadas con las letras X e Y. (Morales, 2011)
Participantes
Uno de los distritos más grandes de la ciudad de Lima es San Juan de Lurigancho,
actualmente tiene 1.038 millones de personas, su altitud mínima es de 190 m.s.n.m. y su
altitud máxima es de 2200 m.s.n.m, tiene una superficie de 131.25 Km², representa el
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4
4.91% del territorio de la Provincia de Lima y el 0.38% del Departamento de Lima.
(Municipalidad de San Juan de Lurigancho, 2018)
Para este trabajo de investigación los participantes fueron el total de los habitantes
que ha habitado en dicho distrito desde el año 2008 al 2018 (ver figura 1), además estos
datos fueron utilizados en la tabla 3.
Instrumentos
Para la recolección de información como número de habitantes y desechos
controlados, se utilizó los datos de censos elaborados por el Instituto Nacional de
Estadística e Informática (INEI), en caso del consumo de energía eléctrica y combustible
fósil fueron datos recolectados del Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y
Minería (Osinergmin). Ambas son entidades del Estado, la primera está encargada de
dirigir los sistemas nacionales de estadística y también de informática del país, además es
quien se encarga de la elaboración censos de vivienda, empresas, universitarios, etc.;
mientras que la segunda entidad mencionada es la encargada de supervisar a las
empresas eléctricas, de combustibles y del régimen general de Minería del Perú.
En la determinación de alcances se utilizó diferentes fichas; en el caso del primer
alcance (consumo de combustible fósil) se creó la tabla 4 para la consolidación de datos y
otra tabla se obtuvo del Ministerio del Ambiente, esta última fue modificada para fines del
proyecto, ver tabla 5 en Anexos.
Para el segundo alcance (consumo de energía eléctrica), se construyó su ficha, esta
incluye la conversión de unidades en la segunda y tercera columna, el factor de conversión
brindada por el Ministerio de Energía y Minas en la cuarta columna y por último el total de
emisiones de CO2 en Giga gramos anuales (GgCO2) como se puede observar en la tabla
6 en Anexos.
En el alcance número tres (emisión de residuos sólidos) también se hace uso de la
ficha proporcionada por el Ministerio del Ambiente, esta contiene metodología para la
estimación de las emisiones de metano procedentes de la descomposición de la materia
orgánica en vertederos de residuos sólidos sin modificación alguna, ver tabla 7 y 8 en
Anexos.
Por último, la tabla 9 fue creada especialmente para este trabajo, en ella se puede
observar que tiene datos de los tres alcances y el consumo total de CO2 en Giga gramos
anuales (GgCO2).
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5
Procedimiento
Se registró en la tabla 1 el número de habitantes del distrito de San Juan de
Lurigancho desde los años 2008 y 2018; a continuación, se trabajó las diferentes fichas de
los componentes de la Huella de Carbono.
Tabla 1.
Número de habitantes del distrito de San Juan de Lurigancho
Año N.º de habitantes
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018 Fuente: Elaboración propia
Para el primer alcance (consumo de combustible fósil) se consolidó la data brindada
por Osinergmin en la tabla 2 para luego ser registrada en la ficha de Estimación de Gases
de Efecto Invernadero generadas por la quema de combustibles de todas las actividades
de transporte obtenida del Ministerio del Ambiente en la tabla 3.
Tabla 2.
Consumo de combustible anual distrito de San Juan de Lurigancho
Tipo de combustible
Año Diesel 2 Gasolina 84 Gasolina 90 Gasolina 95 Gasolina 97 Gasolina 98
BA GLP
Automotriz
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Fuente: Elaboración Propia
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6
Tabla 3.
Emisiones GEI en Gg CO2 (Combustible fósil)
Fuente: (Minsiterio del Ambiente, 2016)
B
C
consumo
(TJ)
D
factor
Emisiones
de CO2
(Kg
CO2/TJ)
E
Las
emisione
s de CO2
(Gg CO2)
F
factor
Emisione
s de CH4
(Kg
CH4/TJ)
G
Las
emisiones
de CH4 (t
CH4)
H
factor
emisión
N2O (Kg
N2O / TJ)
I
Las
emisiones
de N2O (t
N2O)
C=A*B E=D*C/106 G=F*C/103 I=H*C/103
J=E+(G*21/103)+(I*310/103)
Diesel 2 0.000043 TJ/Kg 3.1945 Kg/gal 0.00014 74100 3.705 3.705
Gasolina 84 0.000044 TJ/Kg 2.7006 Kg/gal 0.00012 69300 30.426 2.9504
Gasolina 90 0.000044 TJ/Kg 2.7309 Kg/gal 0.00012 69300 30.426 2.9504
Gasolina 95 0.000044 TJ/Kg 2.7176 Kg/gal 0.00012 69300 30.426 2.9504
Gasolina 97 0.000044 TJ/Kg 2.9088 Kg/gal 0.00013 69300 30.426 2.9504
Gasolina 98 0.000044 TJ/Kg 2.9088 Kg/gal 0.00013 69300 30.426 2.9504
GLP 0.000047 TJ/Kg 2.0517 Kg/gal 0.00010 63100 62 0.2
J
Emisiones GEI
Gg CO2e
CO2
total
Año
Tipo de
combustibl
e
A
consumo en
Galones
Unidad Densidad UnidadVCN
CH4 N2O
2008
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7
Para el segundo alcance (consumo de energía eléctrica) se consolidó la información
también brindada por Osinergmin en la tabla 4 y para el cálculo del tercer componente
(emisión de residuos sólidos) se llenó los datos faltantes en la tabla 5 y 6.
Tabla 4.
Emisiones GEI en Gg CO2 (Energía eléctrica)
Año
A B C
Consumo de energía en
KW/h Consumo en Kg de Co2 Consumo en Gg de Co2
Factor de conversión= 0.615 C=B/1000000
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Fuente: Elaboración propia
Tabla 5.
Emisiones GEI en Gg CO2 (Residuos sólidos)
Año
Total anual RSU
dispuestos (Tn RSU)
A B C D E F
Total anual RSU
dispuestos (Gg RSU)
Factor de Corrección de Metano
(FCM)
Contenido de
carbono orgánico en RSU (COD)
Fracción de COD que se
dregada realmente ( CODf )
Fracción de
carbón liberado como CH4 ( F )
Factor de Conversión
(16/12)
2008 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2009 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2010 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2011 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2012 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2013 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2014 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2015 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2016 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2017 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
2018 1 0.17919 0.5 0.5 1.333333333
Fuente: (Ministerio del Ambiente, 2016)
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8
Tabla 6.
Emisiones en Gg CO2 (Residuos sólidos)
G H J K
L M N
C*D*E*(16/12) B*G A*H J-K 1 L*M
Factor de potencial
Generación de CH4 por Unidad
de Residuos (*L0 )
(Gg CH4/Gg RSU)
Generación de CH4 por Unidad de Residuos
( L0 ) (Gg CH4/ Gg RSU)
Generación Anual Bruta
de CH4 (Gg CH4)
Metano Recuperado
por año (Gg CH4)
Generación anual Neta
de CH4 (Gg CH4)
Uno menos el Factor de Corrección
por Oxidación de CH4
Emisiones Anuales Netas de
CH4 (Gg CH4)
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
0.05973 0.05973 0 1
Fuente: (Ministerio del Ambiente, 2016)
Finalmente se reúnen los datos de los alcances y se ubica en la tabla 7 para el
cálculo de las emisiones de CO2 totales en giga gramos.
Tabla 7.
Emisiones totales
Año Alcance 1 Alcance 2 Alcance 3 Total en Gg
CO2
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Total __
Fuente: Elaboración propia
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9
Con los datos obtenidos se realizó el análisis de coeficiente de correlación entre
ambas variables, este coeficiente es una medida estadística que permite cuantificar el
grado de variación entre ellas.
Análisis de datos
La técnica estadística utilizada, como se mencionó anteriormente, fue el coeficiente
de correlación, este puede tomar tres valores, si el coeficiente es mayor que cero quiere
decir que la correlación es positiva; sin embargo, si es menor que cero, la correlación es
negativa. Pero si el coeficiente es igual a cero, no hay relación entre las variables. (Schober,
Boer, & Schwarte, 2018).
Para la obtención de este coeficiente se utilizó el programa Minitab18, así mismo
se le dio uso en la elaboración de gráficos, se sabe que este programa es para
computadora y está diseñado para ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas.
De igual manera se hizo uso del programa Microsoft Excel para la digitalización y
consolidación de datos.
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10
Resultados
Los resultados se presentan resolviendo el orden de las hipótesis planteadas; en
primer lugar, el análisis de los datos del número de habitantes del distrito de San Juan de
Lurigancho desde los años 2008 y 2018 según los datos obtenidos del INEI, se puede
observar que la tendencia es ascendente en la figura 1.
Los datos consolidados de las diferentes tablas de alcances desarrolladas y el total
de la huella de carbono anual obtenida en Gg, esta tiende a ser ascendente hasta el año
2016, en donde se demuestra una caída, ver figura 2.
Figura 1.Comportamiento del crecimiento poblacional por año
20182017201620152014201320122011201020092008
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
0
Año
Po
bla
ció
n
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11
Figura 2.Comportamiento de alcances por año
En la figura 3 se asimila mejor la tendencia del crecimiento poblacional, además se
puede observar que la huella de carbono va incrementando junto a esta, sin embargo,
existe un desnivel que luego sigue la directriz usual.
Como resultado del cálculo del coeficiente de correlación se obtiene como resultado
el valor de 0.804, esto demostraría que la relación es fuerte positiva, es decir, existiría
relación entre las variables crecimiento poblacional y huella de carbono.
Figura 3.Gráfica de dispersión de Huella de carbono en Gg vs. Población
20182017201620152014201320122011201020092008
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Año
Hu
ella d
e c
arb
on
o e
n G
g
1150000110000010500001000000950000900000
900
850
800
750
700
650
Población
Hu
ella d
e c
arb
on
o e
n G
g
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12
Tabla 8
Correlaciones
Correlación de Pearson 0.804
Valor p 0.003
Resolviendo la hipótesis en específica se obtuvo que de la sumatoria de los
alcances de los años 2008 al 2018 en el distrito de San Juan de Lurigancho, el alcance dos
(consumo de energía eléctrica) es quien mayor impacto ha generado, esto debido a que
su emisión se da en mayor cantidad.
Figura 4.Impacto de alcances
Alcance3Alcance2Alcance1
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
Tipo de alcance
Hu
ella d
e c
arb
on
o e
n G
g
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13
Discusión
La metodología utilizada por (Cuba & Sotil , 2015) en su trabajo de titulación sobre
determinación de la huella de carbono de las actividades administrativas Del Instituto
Metropolitano Pro transporte De Lima, es la misma otorgada por el Ministerio del ambiente
en la ficha de alcance dos y tres (metodología TOP-DOWN y BOTTOM-UP planteada por
Panel Intergubernamental del Cambio Climático).
Es importante resaltar que durante los años 2015 se dio el cambio de Gobierno
Municipal, coincidentemente mediante el gobierno del ex alcalde Juan Navarro hubo una
reducción de la Huella de Carbono, esto se debería a las diferentes actividades enfocadas
al cuidado del medio ambiente, cumpliendo con el objetivo número cuatro de su plan
estratégico, el cual era el mejoramiento de los niveles de calidad ambiental; se podría
asumir que debido a esto se vio una rebaja en la huella de carbono del distrito en estos
años. (Municipalidad de San Juan de Lurigancho, 2017)
Como señala (Cardenas, 2017) en su trabajo de investigación el consumo de
energía eléctrica también fue quien mayor emisión de gases de efecto invernadero (GEI)
emitió, seguidamente del alcance uno (consumo de combustible fósil) y en último lugar el
tercer alcance (emisión de residuos sólidos), este orden no varía en este trabajo de
investigación. Además, (Ponce Carrasco & Rodríguez Dejo, 2016) proponen como
solución para poder mitigar el daño que causa estas emisiones la arborización de la especie
Guadua angustifolia.
En conclusión, existe relación positiva entre la huella de carbono del distrito de San
juan de Lurigancho en los años 2008 al 2018 y su el crecimiento poblacional, esto quiere
decir, que a mayor cantidad de habitantes en el distrito, mayor será la huella de carbono;
además el consumo de energía eléctrica es el alcance que mayor contaminación de gases
de efecto invernadero genera para el distrito.
El crecimiento poblacional es motivo de preocupación mundial debido a que la
población humana se ha duplicado desde el año 1950, además que la población no es
regular, debido a que lleva ritmos más rápidos y otros más lentos. En América Latina, los
efectos del crecimiento poblacional se dejan sentir en la aparición de barrios marginales
carentes de servicios básicos y alcantarillado, energía eléctrica, transporte y recreación, en
la destrucción paulatina del medio ambiente, la contaminación y polución y en otros ámbitos
de lo social, lo económico, lo político y lo cultural. (ABEL F , JUAN , & FRED G , 2007)
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14
A partir de los resultados obtenidos en la investigación se puede señalar que
existiría relación entre el crecimiento poblacional del distrito de San Juan de Lurigancho y
su huella de carbono en los años 2008-2018, el crecimiento poblacional está relacionado
con los factores ambientales, en este caso la contaminación por gases de efecto
invernadero.
Se sostiene que la mejor manera de mitigar la contaminación por estos gases es la
arborización, siendo además una forma económica para la municipalidad del distrito, esto
debido a que cumple con el servicio ecosistémicos que brinda la naturaleza, estos servicios
son aquellos beneficios económicos, sociales y ambientales, directos e indirectos, que
obtiene la población como resultado del buen funcionamiento de los ecosistemas.
(SERNANP & WWF, 2016)
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15
Referencias
ABEL F , M., JUAN , M., & FRED G , M. (23 de Octubre de 2007). Crecimiento poblacional
y políticas públicas. Boyacá: APUNTES DEL CENES II SEMESTRE DE 2007.
Obtenido de Crecimiento poblacional y políticas públicas.
Cardenas, D. (2017). Cálculo de Huella de Carbono del Archivo Central Hochschild Mining
sede Lima 2016 a través del Estándar Corporativo de Contabilidad y Reporte .
Obtenido de INFORME PROFESIONAL Para optar el Título Profesional de
Licenciado en Bibliotecología.UNMSM:
http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/cybertesis/7080/Cardenas_bd.pd
f?sequence=1&isAllowed=y
CEPAL. (2010). B. La huella de carbono . En J. S. Heloísa Schneider, La huella del carbono
en la producción, distribución y consumo de bienes y servicios (pág. 16). Santiago
de Chile: Naciones Unidas. Obtenido de Huella de carbono.
Cuba , R., & Sotil , M. (2015). Determinación de la huella de carbono de las actividades
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