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La aplicación del análisis multicriterio en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la economía ecológica Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A. Pérez R Ph.D Patricia Torres L. Ph.D Universidad del Valle, Cali-Colombia Diciembre 13 de 2013

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Page 1: La aplicación del análisis multicriterio en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la economía ecológica Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A

La aplicación del análisis multicriterio

en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la

economía ecológicaClaudia C. Peña M. Ph. D (c)

Mario A. Pérez R Ph.D Patricia Torres L. Ph.D

Universidad del Valle, Cali-Colombia

Diciembre 13 de 2013

Page 2: La aplicación del análisis multicriterio en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la economía ecológica Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A

CONTENIDOIntroducción

Objetivo

Metodología

Resultados

Discusión

Conclusiones

Page 3: La aplicación del análisis multicriterio en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la economía ecológica Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A

INTRODUCCIÓN

Crecimiento económico

Crecimiento poblacional

Cambios tecnológicos

Aumento en la generación de residuos

sólidos

Efectos al ambiente

Efectos a la salud

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INTRODUCCIÓN

Externalidades negativas: los residuos de un agente perjudican a otros agentes

Sistemas complejos: deben ser entendidos desde varias perspectivas

Problemas de decisión social: conflicto de valores

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INTRODUCCIÓN

Complejidad de los

residuos sólidos

Composición

CantidadMétodos de gestión

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INTRODUCCIÓNEconomía Ecológica

Estudio de las distintas interacciones entre sistemas económicos y ecológicos (Common y Stagl, 2008)

Nociones biofísicas: 1era ley de la termodinámica, entropía, límites a la generación de residuos y extracción de los sistemas biológicos

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INTRODUCCIÓNANALISIS DE DECISIÓN MULTICRITERIO

Métodos Toma de decisiones

Preferencias

Criterios en conflicto

Escoger y ordenar

Alternativas

Criterios

Injerencia en la

decisión final

Barfod, 2012

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INTRODUCCIÓN Se enfrentan preferencias subjetivas de los tomadores de

decisiones y después se resuelve un problema matemático estructurado a través de un algoritmo. Así, se puede presentar el algortimo como un problema clásico de optimización (Kenney y Raiffa, 1976)1

Algunos autores refieren que el concepto de óptimo no se maneja en el análisis multicriterio y que por tanto el método no se justifica en el paradigma de optimización; aunque se manejan los números difusos (Erol et al., 2011)

Más bien el método debe contribuir a entender el problema y establecer prioridades organizacionales y de objetivos para guiarlos a identificar el curso de acción apropiado

1 Citado por Munda, 2004

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INTRODUCCIÓNMétod

oDescripción Ventajas Desventajas

SAW Método basado en valor Fácil de usar*Requiere de información completa y exacta

Se requiere normalización en problemas multidimensionales

AHP(Saaty, 1980)

Uso de estructura jerárquica, basado en enfoque de valoración, compensación y comparación

*Índice de inconsistencia, criterios cualitativos y cuantitativos

Demanda mucho tiempo, se requiere normalización

TOPSIS(Yoon y Hwang, 1985)

Valoración basada en el método compensatorio Mide las distancias de las alternativas desde la solución ideal

Usa # difusos por la incertidumbreConsideración de soluciones ideales positivos y negativos

Se requiere normalización en problemas multidimensionales

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INTRODUCCIÓNMétodo Descripción Ventajas Desventaja

s

ELECTRE(Roy, 1973, 1991)

Usa el método de clasificación de rango superior, comparación pareada y compensatorio

Se aplica aún cuando falta informaciónCompara alternativas incomparablesSe usa para atributos cuantitativos y cualitativos

Demanda tiempo, sino se usa un software

PROMETHEE (Brans, 1984)

GAIA(Brans y Mareschal, 1994)

Usan el método de clasificación de rango superior, comparación pareada y compensatorio Genera clasificación en relación con los pesos de la decisión

Se aplica aún cuando falta información

Demanda tiempo, sino se usa un softwareNo se desempeña bien cuando hay muchos criterios

Fuente: Adaptado de Pires et al. (2011)

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INTRODUCCIÓNEVALUACIÓN MULTICRITERIO SOCIAL (Munda,

2004)

Fundamentos metodológicos: complejidad, ciencia postnormal e inconmensurabilidad

Ciencia postnormal: incertidumbre, comunidad extendida de pares y conflicto de valores (Funtowicz y Ravetz, 1991)

Comparabilidad débil implica inconmesurabilidad (Martínez-Alier et al., 1998)

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INTRODUCCIÓNSoluciones compromiso basadas en:

Inconmensurabilidad social: Participación pública, ética y transparencia.

Inconmensurabilidad técnica: influencias en las políticas.

Altamente participativo y transparente

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INTRODUCCIÓNEVALUACIÓN MULTICRITERIO SOCIAL

El uso del contexto multicriterio favorece la implementación del enfoque transdisciplinar

Responsabilidad de los científicos por toda la sociedad

La participación pública mejora la comprensión del problema

Los juicios éticos influencian los resultados; importancia de la transparencia de los supuestos

Los cálculos matemáticos son importantes para evaluar la consistencia de las clasificaciones

Varias dimensiones: compensabilidadComparabilidad parcial

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OBJETIVO

Identificar las oportunidades de mejoramiento de las decisiones en gestión de residuos sólidos, desde la evaluación multicriterio social

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METODOLOGÍA VIGILANCIA TECNOLÓGICA

Realizar de manera sistemática la captura, el análisis, la difusión y la explotación de las informaciones científicas o técnicas útiles para la investigación.

Recopilación de artículos científicos tratando los temas de análisis multicriterio y gestión de residuos sólidos

Recuento de palabras clave

Coocurrencia de palabras

Mapas tecnológicos

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RESULTADOS (ADMC)

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RESULTADOS (ADMC)

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RESULTADOS (ADMC)

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RESULTADOS (ADMC)

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RESULTADOS (AMS)

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DISCUSIÓNEn los ADMC

No se explica el proceso de escogencia de los criterios

No se detallan los actores sociales involucrados y se refiere a stakeholders: grupos organizados con cierta importancia

Lo anterior debe tener su origen en la ausencia de análisis institucional

Se decide el método a usar con base en la facilidad de aplicación

Se asignan pesos a los criterios, no coeficientes de importancia

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DISCUSIÓNSe observa una tendencia a incluir los criterios

económicos y no otros importantes como los sociales

Adoptan una posición reduccionista ya que no reconocen la complejidad de los residuos sólidos

Lo anterior se confirma con la definición de dimensiones conmensurables como la económica y objetivos únicos

También con la reducción del problema a jerarquías de criterios

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DISCUSIÓNEn algunos casos se aplica el principio de

compensabilidad porque el excelente desempeño en la dimensión económica puede justiciar el desempeño deficiente en dimensiones como la social o ambiental

Se habla de gestión sostenible de residuos sólidos pero cómo puede ser sostenible si aplica la compensabilidad

La presencia de irreversibilidad e incertidumbre: compensación por precaución (Munda, 2006)

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DISCUSIÓNSe asume que los criterios de diferente

naturaleza se pueden comparar y medir

Criterios como justicia social o precepción de la comunidad frente a la gestión de residuos sólidos son inconmensurables y aplica una comparabilidad débil

En la gestión de residuos sólidos se ha abordado sobre todo el análisis de decisión multicriterio que hace énfasis en el optimización y compensación

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CONCLUSIÓNParticipación transdisciplinaria para decidir las

dimensiones, los criterios, asignar coeficientes de importancia

Depositar importancia en el proceso de evaluación multicriterio

Ampliación de la comunidad de pares

Tener en cuenta la importancia de todas las alternativas y procesar la información en conjunto con los actores sociales

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