Modelamiento predictivo mediante simulación computacional de la generación de residuos sólidos municipales y su impacto en la vida útil del Relleno Sanitario de Quebrada Honda, Arequipa 2026-2041

Gamero Nuñez, Valeria del Carmen

Modelamiento predictivo mediante simulación computacional de la generación de residuos sólidos municipales y su impacto en la vida útil del Relleno Sanitario de Quebrada Honda, Arequipa 2026-2041

dc.contributor.advisor	Medina Ramos, Robert Joaquin
dc.contributor.author	Gamero Nuñez, Valeria del Carmen
dc.date.accessioned	2026-10-05T14:54:49Z
dc.date.available	2026-10-05T14:54:49Z
dc.date.issued	2026-09-17
dc.description.abstract	La presente investigación tuvo como objetivo evaluar el impacto volumétrico de la generación futura de residuos sólidos municipales sobre la vida útil remanente del Relleno Sanitario de Quebrada Honda en la provincia de Arequipa para el periodo 2026-2041, mediante el desarrollo de un modelo de simulación computacional predictivo. La metodología adoptada fue de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental de corte longitudinal ex post facto. Se recopilaron y depuraron registros históricos (2018-2025) del SIGERSOL y del INEI utilizando un algoritmo desarrollado en Python, aplicando técnicas de análisis multivariado y clasificación jerárquica distrital. Los análisis de correlación lineal revelaron que la masa total de residuos está fuertemente traccionada por el crecimiento de la población provincial (𝑟 = 0.991), mientras que el índice de generación per cápita está supeditado al ingreso promedio mensual del hogar (𝑟 = 0.932). El algoritmo predictivo, calibrado por clústeres de simulación biofísica (materia orgánica y plásticos poliméricos), demostró una alta fidelidad algorítmica y generalización en la etapa de validación ex post facto, registrando un coeficiente de determinación 𝑅^2 = 0.998, un Error Absoluto Medio (MAE) de 374.2 t/año y una Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) de 437.8 t/año. El análisis de residuales confirmó una distribución simétrica y gaussiana del error, libre de sesgos predictivos. Las simulaciones estocásticas determinaron que, bajo un esquema inercial pesimista, la celda de contingencia transitoria de emergencia (840,000.00 m^3) colapsará por completo en el bienio 2028-2029 debido al confinamiento masivo de basura cruda. Por el contrario, la modelación del Escenario 3: Optimista (Ecoeficiente / Cumplimiento Normativo D.L. 1278) circular —alineado con las exigencias del Decreto Legislativo N° 1278— demostró que el desvío progresivo de la materia orgánica (42.5%) y de los plásticos poliméricos (37.5%) reduce la velocidad de llenado geométrico entre un 28.6% y un 43%. Se concluye que la valorización técnica de los flujos húmedos y secos reduce la velocidad de llenado, liberando un espacio geométrico acumulado de 1,997,517 m³ al año 2041, lo cual retrasa el colapso de la celda de contingencia y otorga el tiempo necesario para la implementación de una nueva infraestructura provincial.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/17584
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	Simulación computacional
dc.subject	Residuos sólidos municipales
dc.subject	Economía circular
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
dc.title	Modelamiento predictivo mediante simulación computacional de la generación de residuos sólidos municipales y su impacto en la vida útil del Relleno Sanitario de Quebrada Honda, Arequipa 2026-2041
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.version	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni	72384055
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-5504-0446
renati.author.dni	71789334
renati.discipline	52100080
renati.juror	Lazarte Arredondo, Sonia
renati.juror	Arenazas Rodriguez, Armando Jacinto
renati.juror	Chanove Manrique, Andrea Marieta
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería Ambiental
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Arquitectura e Ingenierías Civil y del Ambiente	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniera Ambiental