Optimización de la recolección de residuos sólidos urbanos bajo un enfoque de Sistemas de Información Geográfica, un estudio de caso

Abstract

Palabras-clave: SIG, Residuos sólidos urbanos, Optimización, Rutas, Planificación territorial, Logística, Desarrollo sostenible Abstract: The present work shows a proposal of urban solid waste collection routes for the Ibarra city, using territorial districting concepts to level the workload among the collection trucks and ensure access to the collection service for all residents. In this proposal, 11 micro collection routes are implemented, considering aspects such as waste generation rates, collection frequencies and operational costs of the trucks. The results obtained are contrasted with the model currently established in the canton through indicators of cost per ton collected in each collection route, going from an average cost of 37.53 $/t to an average cost of 8.27 $/t with the present proposal, as well as a balance in the mentioned costs. Sin embargo, los factores que afectan a la viabilidad de la implementación de SIG y dispositivos basados en Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) son los altos costos de la inversión inicial para adquirirlos y muchas veces es necesario implementar también complejas redes de transmisión de datos para el posicionamiento de los vehículos recolectores en tiempo real.

Headnote

Resumen: El presente trabajo muestra una propuesta de rutas de recolección de residuos sólidos urbanos para el cantón Ibarra, utilizando conceptos de distritación territorial para nivelar la carga de trabajo entre los camiones recolectores y asegurar el acceso de todos los moradores al servicio de recolección. En esta propuesta se implementan 11 microrutas de recolección considerando aspectos como tasas de generación de residuos, frecuencias de recolección y costos operacionales de los camiones. Para ello, en los primeros pasos se consolidó una base de datos geográfica actualizada y a continuación se procesa dicha información en el Sistema de Información geográfica Arc-GIS bajo el enfoque de arcos capacitados, los resultados obtenidos se contrastan con el modelo actualmente establecido en el cantón a través de indicadores de costo por tonelada recolectada en cada ruta de recolección, pasando de un costo medio de 37,53 $/t a un costo medio de 8,27 $/t con la presente propuesta, además de un balance en los mencionados costos.

Palabras-clave: SIG, Residuos sólidos urbanos, Optimización, Rutas, Planificación territorial, Logística, Desarrollo sostenible

Abstract: The present work shows a proposal of urban solid waste collection routes for the Ibarra city, using territorial districting concepts to level the workload among the collection trucks and ensure access to the collection service for all residents. In this proposal, 11 micro collection routes are implemented, considering aspects such as waste generation rates, collection frequencies and operational costs of the trucks. To this end, in the first steps an updated geographic database is consolidated and then this information is processed in the Arc-GIS under the focus of capacited arcs. The results obtained are contrasted with the model currently established in the canton through indicators of cost per ton collected in each collection route, going from an average cost of 37.53 $/t to an average cost of 8.27 $/t with the present proposal, as well as a balance in the mentioned costs.

Keywords: Urban solid waste, Optimization, Routes, Territorial planning, Logistics, Sustainable development

1.Introducción

Actualmente el crecimiento industrial y productivo ha sido un eje fundamental para el desarrollo de nuestra sociedad. Sin embargo, debido al incremento poblacional que cada vez es más significativo con el pasar de los años, se ha producido un aumento en la generación diaria de residuos sólidos urbanos (RSU). Es nuestro deber como ciudadanos, tener una cultura de organización y respeto a la naturaleza.

Las grandes ciudades en las que se están desarrollando obras de crecimiento industrial, están generando un alto consumo de productos de un solo uso o descartables, debido a una creciente cultura de consumismo. Por ello, dichas ciudades deben procurar un buen manejo del sistema de recolección y tratamiento de los RSU que generan sus moradores, de modo que se pueda brindar un mayor nivel de servicio posible en operaciones de recolección y a un bajo costo, para que ese modo estas no se tornen en un problema ambiental y social.

Según la Secretaria de Desarrollo Social de México (SEDESOL), apenas el 43% de las ciudades realizan un diseño a través de un método técnico para llevar a cabo la recolección de sus RSU. Además, el 26,67% de las ciudades disponen de rutas eficientes de recolección y un 73,33% no son suficientes" (SEDESOL 1999).

1.1.Revisión del uso de Sistemas de Información Geográficos para optimizar la recolección de RSU

Dentro del ámbito de la optimización de las rutas de recolección de RSU uno de los principales aspectos que se busca reducir es la distancia total recorrida por el camión recolector. Para ello, diferentes trabajos han sido llevados cabo exitosamente utilizando sistemas de información geográfica (SIG), algunos de estos se han combinado con otras técnicas como por ejemplo, Rada et al., demuestran la viabilidad de optimizar la recolección selectiva de RSU en varios entornos utilizando sistemas Web GIS (Rada, Ragazzi, & Fedrizzi, 2013). Así como también el uso del internet de las cosas (Lozano Álvaro, Villarrubia Gabriel, López Alberto, Hernández Daniel, Revuelta Jorge, 2016), además se destaca el uso de sistemas para identificación por radio frecuencia (RFID) (Cavdar, Koroglu, & Akyildiz, 2016), y de sistemas de comunicación en tiempo real (Titrik, 2016).

Amal et al., combinan los SIG con la optimización multi-criterio (Amal, Son, Chabchoub, & Lahiani, 2019), dentro de este mismo enfoque Rızvanoğlu et al., combinan el uso de SIG con programación lineal (Rızvanoğlu, Kaya, Ulukavak, & Yeşilnacar, 2020). Así como también en el trabajo de Ferronato et al., se combina el uso de SIG con escenarios de clasificación de residuos reciclables en la misma fuente generadora, proporcionando importantes resultados (Ferronato, Preziosi, Gorritty Portillo, Guisbert Lizarazu, & Torretta, 2020).

Adicionalmente se debe mencionar al trabajo realizado por Rossit et al., en cuanto a las bondades visuales que brinda la aplicación de un SIG en la resolución de problemas de optimización de rutas vehiculares y que son sin duda un factor clave para determinar su aceptación e implementación definitiva (Rossit, Vigo, Tohmé, & Frutos, 2019). En este sentido, las características de los trabajos mencionados se esquematizan en la tabla 1.

Sin embargo, los factores que afectan a la viabilidad de la implementación de SIG y dispositivos basados en Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) son los altos costos de la inversión inicial para adquirirlos y muchas veces es necesario implementar también complejas redes de transmisión de datos para el posicionamiento de los vehículos recolectores en tiempo real. Sin embargo, esta inversión puede ser recuperada prontamente mediante los ahorros en costos de las operaciones de recolección de RSM (Faccio, Persona, & Zanin, 2011).

1.2.Caso del estudio: cantón Ibarra

El cantón Ibarra ubicado en la zona norte de Ecuador ha experimentado un sostenido crecimiento poblacional, en consecuencia, se ha visto envuelto en un alto índice de generación de RSU, ya que en cifras la tasa de crecimiento poblacional desde el año 2001 al 2010 según el Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial (PDOT) es de un 2.02% y 2.50% para las parroquias urbanas de Ibarra y San Antonio respectivamente, los cuales representan aproximadamente 140,000 habitantes (Castillo, 2015). Para el año 2019 la población de dicho cantón se ha incrementado cerca de 21% y como consecuencia también la generación de RSU del cantón Ibarra.

Uno de los ejes fundamentales que lleva a cabo el Plan Nacional de Gestión Integral de Desechos Sólidos (PNGIDS) es: El Ecuador para el año 2017 estará libre de vertederos a cielo abierto. El Ministerio del Ambiente del Ecuador (MAE) a través del PNGIDS trabaja de manera coordinada con los Gobiernos Autónomos Descentralizados y el Banco del Estado con el objetivo de lograr esta meta (Misi & Visi, 2013).

Según la reglamentación nacional vigente, el servicio de recolección de RSU es responsabilidad y obligación de los Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales, y de llevar una gestión que fundamente la mejora continua en sus procesos de recolección, transporte, tratamiento y disposición final de los desechos (Secretaría Nacional de la administración pública, 2014).

Actualmente, el cantón Ibarra está generando alrededor de 114,06 toneladas de RSU diarias. Por tal motivo, se ha establecido un servicio de recolección y tratamiento de los residuos sólidos orgánicos e inorgánicos, el cual está dirigido por el Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal de San Miguel de Ibarra (GADSM-I).

A través de la Dirección de Salud y Medio Ambiente y su Unidad de Gestión de Desechos Sólidos, se está gestionando el servicio del sistema de recolección y transporte de los RSU del cantón Ibarra. Este sistema cuenta con 17 rutas designadas para la zona urbana de dicho cantón, incluyendo demás la parroquia de San Antonio, las cuales se encuentran atendidas por una flota vehicular de once camiones y una estación de transferencia en la zona denominada Socapamba (Moscoso, 2008), (Monteros Jarrín, 2019).

En el proceso de recolección se han aplicado varias metodologías para su mejora, según la demanda existente o la facilidad de adquisición de nueva tecnología. A partir del año 2018 el GADSM-I implementó el sistema de recolección de RSU por contenedores, el cual consiste en disponer una serie de contenedores ubicados en puntos estratégicos dentro de la zona urbana del cantón Ibarra para de ese modo recolectar los RSU que se generen en el perímetro urbano los cuales posteriormente serán transportados al lugar de disposición final o vertedero. Sin embargo, y pese a los esfuerzos del GADSM-I y de centros de investigación que han estudiado esta problemática (Herrera-Granda, Imbaquingo-Usiña, et al., 2019), los moradores del cantón Ibarra no han asumido totalmente la responsabilidad de depositar sus RSU en dichos contenedores, lo cual dificulta la determinación de rutas óptimas para los camiones recolectores e implica que dichos camiones un tienen que recolectar los RSU en las diferentes aceras de la zona urbana del cantón.

En este sentido, es posible evidenciar que desde la segunda mitad del año 2019 el actual servicio de recolección del cantón Ibarra carece de un estudio técnico en micro ruteo, apoyado por registros previamente elaborados que faciliten su ejecución. Por ello, el trabajo de elaboración de rutas se lo ha venido realizando de manera empírica, basado en el criterio y experiencia del jefe a cargo de las operaciones de limpieza del GADSMI-I, así como de los conductores a cargo de los camiones recolectores de RSU.

A causa de la inexistencia de estudios técnicos de micro ruteo, de caracterización o de generación, se dificulta la determinación de la tasa de generación de RSU por ruta, ocasionando que no se distribuya equilibradamente el trabajo entre las diferentes rutas. Como consecuencia, se generan vertederos clandestinos y/o contenedores rebosantes de basura, sobre carga de trabajo en las rutas y sus respectivos camiones recolectores, el uso de horas suplementarias, etc., todos los anteriores ocasionan la elevación de los costos en el servicio de recolección

El principal objetivo del presente trabajo es generar una propuesta optima de micro ruteo en el sistema de recolección de RSU la cual maximice el nivel de servicio hacia los moradores del cantón. Adicionalmente, se busca analizar la distribución y sectorización del área de estudio en concordancia con el proyecto de Distritamiento de las zonas de recolección para el cantón Ibarra (Herrera-Granda, León-Jácome, et al., 2019), con el fin de establecer las micro rutas en la zona urbana del cantón Ibarra, así como también comparar el costo- beneficio del micro ruteo propuesto con el que se encuentra actualmente establecido en dicho cantón, para de ese modo poder socializar los resultados con las partes involucradas.

En este sentido, se busca determinar la viabilidad técnica que tiene el micro ruteo de residuos sólidos para el cantón de Ibarra, generando así una buena planificación y organización del sistema de recolección, con un fin mayor hacia un desarrollo sostenible de dicho cantón.

Esta propuesta de micro ruteo se encuentra orientada a reducir costos operativos, incrementar infraestructura e incorporar nuevas tecnologías, que contribuyan al desarrollo social, económico y organizativo de la municipalidad. Enfocándose en minimizar la utilización de: rutas repetitivas, horas suplementarias de trabajo, distancia recorrida y vehículos, y de esta manera incrementar la vida útil de los mismos y su productividad.

Según la agenda 2030 y los objetivos de desarrollo sostenible, en su objetivo número nueve, el cual expone lo siguiente: "De aquí a 2030, modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficacia y promoviendo la adopción de tecnologías y procesos industriales limpios y ambientalmente racionales, y logrando que todos los países tomen medidas de acuerdo con sus capacidades respectivas" (CEPAL, 2018).

Además, la aplicación de la presente propuesta conlleva a una cultura de manejo responsable de los RSU, mediante la eliminación o mitigación de los residuos acumulados en contenedores y lugares que los usuarios arrojan la misma clandestinamente a cielo abierto, siendo este un agente contaminante tanto visualmente como ambientalmente. En el objetivo once de la agenda 2030 enuncia acerca de este problema; "De aquí a 2030, reducir el impacto ambiental negativo per cápita de las ciudades, incluso prestando especial atención a la calidad del aire y la gestión de los desechos municipales y de otro tipo" (CEPAL, 2018). Lo cual se podría alcanzar mejorando la vialidad e ininterrupción del flujo de vehículos ajenos al trabajo de recolección, además, que las operaciones de recolección se podrían realizar en horarios que no provoquen congestión vehicular.

Este proyecto está delimitado dentro de la red de recolección en las zonas urbanas: comerciales y residenciales del cantón urbano Ibarra. Tomando como base el artículo científico "Subregion Districting to Optimize the Municipal Solid Waste Collection Network: A Case Study" para la elaboración de las micro rutas. Siendo este artículo un proceso clave al momento de trazar e identificar la cantidad de rutas a elaborar en cada subzona. En dicho artículo se han definido: nueve subzonas residenciales y una zona comercial, cada una con una carga definida y un área delimitada(Herrera-Granda, LeónJácome, et al., 2019). El mencionado trabajo comprende un área de estudio delimitada para las parroquias de San Antonio y las parroquias urbanas de Ibarra: El Priorato, Alpachaca, San Francisco, El Sagrario y Caranqui, las cuales se comprenden 41,57 km2 de superficie del cantón (Herrera-Granda, León-Jácome, et al., 2019) .

2.Materiales y Métodos

Para llevar a cabo la resolución y análisis de las rutas es necesario conocer inicialmente la tasa de generación de residuos (PPC) en cada una de las subzonas con el fin de determinar el número de viajes que llevará a cabo el camión recolector en base a su capacidad. El depósito de camiones (Depot) será el punto inicio y fin de la ruta y la Estación de Transferencia ubicada en Socapamba (EHU) será el vertedero de disposición de desechos, como se muestra en la figura 2.

El problema del ruteo vehicular de camiones recolectores puede ser formulado como un problema del cartero chino (CPP), mediante la aplicación de arcos capacitados y dirigidos como se muestra en la Figura 1, lo que se pretende es encontrar una ruta que atraviese los arcos de la red vial al menos una vez y como resultado minimice los costos operativos asociados al servicio de recolección de residuos (Thimbleby, 2003), (Dai, Li, Sun, Xu, & Zhang, 2019).

Para el presente trabajo se comenzó a partir del modelo de subzonas definido por Herrera et al, el cual consiste en una distribución equitativa del territorio del cantón Ibarra en 9 subzonas residenciales y una comercial, esta distribución considera aspectos como los crecimientos poblacionales del cantón, así como también sus tasas de generación y políticas definidas en el PDOT del cantón, así como también restricciones del relieve, entre otros, de modo que esta propuesta a nivel macro territorial busca optimiza los objetivos: equilibrar la carga de trabajo entre las distintas subzonas, reducir los costos operacionales y aumentar el nivel de servicio en las operaciones de recolección efectuadas a nivel urbano en el cantón(Herrera-Granda, León-Jácome, et al., 2019). Un esquema del mencionado modelo se muestra en la figura 3.

A partir del modelo propuesto por Herrera et al. (Herrera-Granda, León-Jácome, et al., 2019), se trabajará con SIG para definir las rutas vehiculares en cada subzona de forma óptima. El software ArcGis V10.5 presenta en sus complementos una herramienta llamada Network Analyst la cual permite analizar y diseñar rutas de recolección contemplando parámetros y restricciones para estructurar las mismas.

2.1. Información de entrada

Como se había mencionado previamente es necesario conocer la cantidad generada de residuos por cada subzona, en la tabla 1 se detalla la generación de residuos en toneladas para cada una de las zonas tanto residenciales como en la comercial.

2.2.Parámetros empleados en el diseño de las micro rutas

Para el diseño de las microrutas en las cuales circularán los camiones dentro de cada subzona son necesarios los atributos de la red vial y los campos de entrada, dos parámetros esenciales para la estructuración y definición del modelo de ruteo. Además, los atributos generados en la "Tabla de Atributos" de la red vial se detallan a continuación:

- Topología de la red vial: en la corrección topográfica nos permite conectar todos los arcos en sus vértices, con el fin de habilitar el paso en cada arco conectado en toda la red vial.

- Medición del ancho de las vías (m): nos permite saber si el camión recolector puede atravesar la vía sin problemas de obstaculización, en caso de tener problemas se generará una restricción de paso por dicho arco.

- Longitud de la vía (m): conocer la distancia que va a ser recorrida por el camión recolector.

- Jerarquía: define el tipo de vía que tendrá mayor prioridad de paso al momento de resolver en el software.

- Velocidad (km/h): es la velocidad de operación del camión tomando en cuenta la velocidad permitida en la vía en base a la jerarquía de vía definida.

- Tiempo (min): es el tiempo que tarda el camión recolector en atravesar un arco desde un vértice a otro.

- Sentido de las vías (FT - BI): en base a al sentido de circulación de la red vial de Ibarra, se establece como FT para vías de un solo sentido y BI para vías con doble dirección.

- Capacitación de los arcos: asignar el número de casas incidentes o paralelas al arco analizado, nos permite saber cuántos residuos se generan en cada arco y si el camión recolector puede pasar por el arco capacitado sin exceder su capacidad.

Campos de entrada requeridos por la herramienta Network Analyst (NA):

- Órdenes: arcos capacitados

- Depósitos: lugar de inicio

- EHU: fin de la ruta

- Rutas: ruta que se analizará dentro de una determinada subzona

- Renovaciones de rutas: lugar de disposición de los RSU definido como EHU

- Barrera de Líneas y Puntos: restricciones de paso en la vía

2.3.Costos en operaciones de recolección

Los costos de operación se definen con la ecuación de costo total (CT), en función de la distancia y el tiempo empleados en las rutas, según el modelo de costeo dado por Rozo et al (Rozo, Lizcano, & Lizcano, 2014)

CT = CD(CF + CV)+CI [1]

Donde;

CT: costos totales del proceso de recolección.

CD: costos asignados de manera directa al proceso de recolección y varían según los kilómetros recorridos por los camiones.

CF: costos de depreciación del vehículo, seguros, impuestos, estacionamiento y bodegaje.

CV: costos de mano de obra directa, mantenimiento, combustible, materiales y suministros.

CI: costos administrativos los cuales en este caso se asume que son igual a cero.

3.Resultados y discusión

Como resultado de la aplicación del modelo de ruteo por arcos en la herramienta ArcGis se obtuvieron los tiempos y distancias en base al recorrido realizado en cada subzona. Estos resultados se muestran en la tabla 2 donde se detalla las 9 micro rutas residenciales y 2 micro rutas comerciales (10N y 11S), las cuales se recorrerán dentro dentro de las subzonas mencionadas en la tabla 3.

En base a los costos establecidos con la ecuación 1, se obtuvieron los costos por tonelada asociados a la cantidad de residuos recolectados por cada zona (Rozo et al., 2014). En la figura 4 se muestra los costos operativos que se tienen en 21 rutas de recolección con el modelo implementado actualmente por el GADSM-I

Del mismo modo, se calcularon los costos operativos de las micro rutas de recolección con el modelo propuesto, cabe señalar que se obtuvieron en base al tiempo y distancia recorrida en cada ruta (Rozo et al., 2014), como se muestra en la figura 5.

Una comparativa entre los costos operativos de los dos modelos propuestos se muestra en la figura 6

3. Conclusiones

Con el modelo propuesto de micro ruteo se definen las rutas por arco capacitado utilizando en software Arc Gis y su complemento Network analyst, dentro del cual se introdujo información sobre la cantidad de residuos que se genera en cada cuadra, por ende, se puede contemplar la cantidad de camiones a emplearse y los recorridos necesarios para cada ruta.

La actual propuesta de optimización de rutas de recolección implica pasar de tener 21 rutas de recolección como en el modelo actual del GADSM-I a 11 microrutas propuestas en el presente trabajo, las bondades de este modelo fueron comprobadas cuantitativamente.

El principal indicador utilizado para comparar el rendimiento del modelo propuesto con el modelo actualmente implementado es el costo por tonelada mediante el cual se muestra la conveniencia de utilizar el modelo propuesto tanto económicamente como para aumentar la eficiencia operacional, ya que se pasa de tener costos entre rutas, además el costo medio de recolección es de 37,53 $/t, en el modelo actual los costos entre rutas se encuentran más balanceados que en el caso anterior y se calculó un costo medio de recolección de 8,27 $/t

El modelo propuesto de microruteo también cumplió con el objetivo de balancear la carga de trabajo entre las distintas 11 microrutas propuestas, así como también se cumple con brindar un elevado nivel de servicio ya que con este modelo se asegura que el camión visite la totalidad de los arcos capacitados con RSU y a su vez este nivela la carga de trabajo, con lo cual se podrá asegurar que los camiones recolectores atiendan su respectiva ruta con frecuencia de recolección daría, lo cual representa el máximo nivel de servicio que se puede ofrecer en el sector urbano de una población. En este sentido, la presente propuesta se alinea con los objetivos nueve y once de la Adenda 2030 (CEPAL, 2018). Adicionalmente, es importante mencionar que no fue posible comparar las distancias recorridas con el modelo actualmente ejecutado en Ibarra ya que dicho modelo no maneja una frecuencia de recolección diaria, sino más bien ellos realizan la recolección de forma empírica cada vez que se considere necesario, lo cual no es ni óptimo ni técnico.

References

Referencias

Amal, L., Son, L. H., Chabchoub, H., & Lahiani, H. (2019). Analysis of municipal solid waste collection using GIS and multi-criteria decision aid. Applied Geomatics. https://doi.org/10.1007/s12518-019-00291-6

Castillo, A. (2015). Plan de desarrollo y ordenamiento territorial del cantón Ibarra 20152023. Ibarra. Recuperado de http://app.sni.gob.ec/sni-link/sni/PDOT/ZONA1/ NIVEL_DEL_PDOT_CANTONAL/IMBABURA/IBARRA/INFORMACION_ GAD/01 CANTON IBARRA_PDOT/1 Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial del Cantón Ibarra/PARTE 1 - PLaN IBARRA 2031.pdf

Cavdar, K., Koroglu, M., & Akyildiz, B. (2016). Design and implementation of a smart solid waste collection system. International Journal of Environmental Science and Technology, 13(6), 1553-1562. https://doi.org/10.1007/s13762-016-0993-4

CEPAL. (2018). Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible Una oportunidad para América Latina y el Caribe Gracias por su interés en esta publicación de la CEPAL.

Dai, G., Li, F., Sun, Y., Xu, D., & Zhang, X. (2019). Convergence and correctness of belief propagation for the Chinese postman problem. Journal of Global Optimization, 75(3), 813-831. https://doi.org/10.1007/s10898-019-00749-2

Faccio, M., Persona, A., & Zanin, G. (2011). Waste collection multi objective model with real time traceability data. Waste Management, 31(12), 2391-2405. https://doi. org/10.1016/j.wasman.2011.07.005

Ferronato, N., Preziosi, G., Gorritty Portillo, M. A., Guisbert Lizarazu, E. G., & Torretta, V. (2020). Assessment of municipal solid waste selective collection scenarios with geographic information systems in Bolivia. Waste Management, 102, 919-931. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2019.12.010

Herrera-Granda, I. D., Imbaquingo-Usiña, W. G., Lorente-Leyva, L. L., Herrera-Granda, E. P., Peluffo-Ordóñez, D. H., & Rossit, D. G. (2019). Optimization of the network of urban solid waste containers: A case study. (B.-T. M., D. M., Z. S. M., Z.-P. M., & P. G., Eds.), 4th International Conference on Technology Trends, CITT 2018. Facultad de Ingeniería en Ciencias Aplicadas, Universidad Técnica del Norte, Av. 17 de Julio, 5-21, y Gral. José María Cordova, Ibarra, Ecuador: Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05532-5_44

Herrera-Granda, I. D., León-Jácome, J. C., Lorente-Leyva, L. L., Lucano-Chávez, F., Montero-Santos, Y., Oviedo-Pantoja, W. G., & Díaz-Cajas, C. S. (2019). Subregion Districting to Optimize the Municipal Solid Waste Collection Network: A Case Study. (B.-T. M., B.-M. L., V.-C. P., U.-F. M.I., G.-H. J., & S. G. O., Eds.), 6th Conference on Information Technologies and Communication of Ecuador, TIC-EC 2018. Facultad de Ingeniería en Ciencias Aplicadas, Universidad Técnica del Norte, Av. 17 de Julio, 5-21, y Gral. José María Cordova, Ibarra, Ecuador: Springer Verlag. https://doi. org/10.1007/978-3-030-02828-2_17

Lozano Álvaro, Villarrubia Gabriel, López Alberto, Hernández Daniel, Revuelta Jorge, J. D. P. (2016). Smart Waste Collection Platform Based on WSN and Route Optimization, 473, 43-54. https://doi.org/10.1007/978-3-319-40159-1

Misi, N., & Visi, N. (2013). Informe de gestión mae-pngids 2010-2013 programa nacional de gestión integral de desechos sólidos 1.-, 1-7.

Monteros Jarrín, D. J. (2019). Análisis del impacto ambiental en las operaciones de recolección de residuos sólidos en el cantón Ibarra.

Moscoso, A. (2008). Ubicación y diseño final del relleno sanitario, análisis financiero de rentabilidad y documentos habilitantes para la gestión del servicio de los desechos sólidos de la ciudad de ibarra y su área de influencia, provincia de imbabura. Informe Definitivo. AME, Ibarra.

Rada, E. C., Ragazzi, M., & Fedrizzi, P. (2013). Web-GIS oriented systems viability for municipal solid waste selective collection optimization in developed and transient economies. Waste Management, 33(4), 785-792. https://doi.org/10.1016/j. wasman.2013.01.002

Rızvanoğlu, O., Kaya, S., Ulukavak, M., & Yeşilnacar, M. İ. (2020). Optimization of municipal solid waste collection and transportation routes, through linear programming and geographic information system: a case study from Şanlıurfa, Turkey. Environmental Monitoring and Assessment, 192(1). https://doi. org/10.1007/s10661-019-7975-1

Rossit, D. G., Vigo, D., Tohmé, F., & Frutos, M. (2019). Visual attractiveness in routing problems: A review. Computers & Operations Research, 103, 13-34. https://doi. org/https://doi.org/10.1016/j.cor.2018.10.012

Rozo, C., Lizcano, J., & Lizcano, I. (2014). Cálculo del costo para el componente de recolección y transporte de residuos sólidos Avances de investigación sobre el servicio público de aseo1. Tecnogestión: Una mirada al ambiente, 11(1). Recuperado de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tecges/article/view/8288

Secretaría Nacional de la administración pública. Reglamento Interministerial Para La Gestión Integral De Desechos Sanitarios (2014). Ecuador.

SEDESOL: Secretaría de Desarrollo Social de México (1999). Recolección Y Transferencia De Residuos.

Thimbleby, H. (2003). The directed Chinese postman problem. Software - Practice and Experience, 33(11), 1081-1096. https://doi.org/10.1002/spe.540

Titrik, Á. (2016). Sign-in-time Based Info-communication System for Collecting Selective Waste. Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 44(1), 1-4. https://doi.org/10.3311/PPtr.8086

Anexos

Por cuestiones de espacio no se adjuntan los mapas de cada una de las microrutas propuestas, sin embargo, se incluye link de acceso para que los interesados puedan revisar la propuesta: https://utneduec-my.sharepoint.com/ personal/jcleonj_utn_edu_ec/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2 Fjcleonj%5Futn%5Fedu%5Fec%2FDocuments%2FMICRO%2 0RUTEO% 5F2019% 5FMICRADS&ct=1577809824170&or=OWA-NT&cid=10bde648-6de36982-4965-f638641119b2&originalPath=aHR0cHM6Ly91dG5lZHVlYy1teS5za GFyZXBvaW50LmNvbS86ZjovZy9wZXJzb25hbC9qY2xlb25qX3V0bl9lZHVfZW MvRW9DRjFKNVh5cTFOcTUoRmFtZW9 5WThCd2pIXzBOd3 NLSoıEaV84XoNjYUdZZz9ydGltZTısQzRScıE2TzEwZw