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Recibido, 17/05/2021 Aceptado, 08/07/2021
Artículo de revisión
Criterios y métodos para seleccionar la ubicación de los rellenos sanitarios
Criteria and methods for selecting the location of the landfill
1,2*
Carlos Alberto Canelo Dávila
RESUMEN
La selección del lugar en que se construirá un relleno sanitario es un proceso complejo, que requiere la asistencia de
expertos en la disposición final de residuos y analistas de datos, la inclusion de los actores sociales y politicos así
como el uso de métodos de apoyo a la toma de decisiones. El objetivo del presente artículo es responder a la pregunta:
¿Qué criterios y métodos se pueden emplear para la selección de un sitio de ubicación en el que se construya un
relleno sanitario? Como respuesta se ha sistematizado los criterios de análisis según los factores socio-económicos,
ambientales, físicos y técnicos. También se ha realizado una clasificación de los métodos MCDM más importantes
que pueden ser empleados por los analistas para el apoyo a las decisiones que adopten los decisores. Se hizo una
revisión de los estudios más representativos y se estableció orientaciones conceptuales para una mejor comprensión
de la diversidad de herramientas matemáticas, estadísticas y aplicativos informáticos disponibles y de mayor uso. El
lector podrá acudir a las citas bibliográficas que han sido cuidadosamente seleccionadas para que puedan profundizar
en los detalles técnicos. Consideramos que la presente publicación será de interés de los profesionales
desarrolladores de proyectos de infraestructuras de disposición final y de los gestores públicos y privados que
requieran una orientación preliminar sobre los tipos de modelos de toma de decisiones.
Palabras clave: selección de vertederos, asignación de vertederos, ubicación de vertederos, análisis de decisiones
multicriterio, criterios de selección.
ABSTRACT
The selection of the place where a sanitary landfill will be built is a complex process, which requires the assistance of
experts in the final disposal of waste and data analysts, the inclusion of social and political actors as well as the use of
support methods to decision making. The objective of this article is to answer the question: What criteria and
methods can be used for the selection of a location site in which to build a sanitary landfill? In response, the analysis
criteria have been systematized according to socio-economic, environmental, physical and technical factors. A
ranking of the most important MCDM methods that can be used by analysts to support decisions made by decision
makers has also been made. A review was made of the most representative studies and conceptual guidelines were
established for a better understanding of the diversity of mathematical tools, statistics and computer applications
available and of greater use. The reader will be able to go to the bibliographic citations that have been carefully
selected so that they can delve into the technical details. We believe that this publication will be of interest to
professional developers of final disposal infrastructure projects and public and private managers who require
preliminary guidance on the types of decision-making models.
Keywords: landfill site selection, landfill allocating, landfill siting, multicriteria decision analysis, selection criteria.
1
Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Escuela de Pos Grado, Chachapoyas, Perú.
2
Gerencia Regional de Desarrollo Social, Gobierno Regional Amazonas, Chachapoyas, Perú.
*
Autor de correspondencia. E-mail: ccanelounion@hotmail.com
Rev. de investig. agroproducción sustentable (2): 9-19, 20 2520-97605 21 ISSN:
DOI:10.25127/aps.20212.764
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I. INTRODUCCIÓN
Las autoridades y directivos en los gobiernos locales
cuando asumen funciones se encuentran frecuentemen-
te con graves problemas respecto al manejo y gestión de
residuos sólidos urbanos (RSU), no solo porque la dis-
posición final de RSU se realiza inadecuadamente sino
porque en la mayoría de los casos se realiza en botade-
ros no autorizados o ilegales. Dentro de las promesas y
compromisos de gestión de muchos de los candidatos
está que sin son elegidos establecerán una disposición
final adecuada y viable de los RSU de sus comunidades
no sólo porque deben cumplir con el imperativo de las
normas ambientales sino también porque es un reclamo
y un derecho de su comunidad el vivir en un ambiente
saludable y sostenible. Resulta que luego que ya han
identificado la tecnología de tratamiento y de disposi-
ción final de RSU, deben asumir el gran reto de selec-
cionar la mejor alternativa de ubicación para la cons-
trucción de este tipo de infraestructuras, que cumplan
con los requisitos y aborden las expectativas de las
partes interesadas y es justamente en esta etapa que
existe dificultades para elegir los criterios y las metodo-
logías de análisis espacial y de soporte a la toma de
decisiones que los ayuden a escoger la mejor solución.
Para los tomadores de decisión acceder a revisiones
pragmáticas y orientativas respecto a que pasos deben
cumplir de manera previa a sus decisiones finales resulta
una tarea que de por si tiene limitaciones por la diversi-
dad y complejidad de las publicaciones sobre el tema.
Por eso, en el presente artículo de revisión el objetivo es
presentar de manera práctica los criterios mínimos aso-
ciados a la ubicación y las metodologías para la selec-
ción de los sitios donde se podrían construir los rellenos
sanitarios, teniendo en cuenta eso sí que los modelos
matemáticos y estadísticos servirán para sugerir a los
decisores cual sería la mejor solución que podrían adop-
tar dentro de un conjunto de alternativas factibles.
II. IDENTIFICACIÓN Y PRIORIZACIÓN DE
CRITERIOS PARA LA UBICACIÓN DE SITIO
DE UN RELLENO SANITARIO
Una de las preocupaciones debido al efecto NIMBY (Not
In My Back Yard, no en mi patio trasero) es que la puesta
en marcha de proyectos de construcción de rellenos
sanitarios genere conflictos socio ambientales debido a la
percepción contraria de la población a causa de diversas
motivaciones y preocupaciones respecto a los posibles
impactos en la calidad del aire, disponibilidad de suelo, el
valor de la propiedad y los posibles efectos sobre la salud
(Gallo, 2019; Brown y Glanz, 2018, Frangopoulos et al.,
2018) así como por la rápida difusión de rumores y falsas
noticias en las redes sociales (Wang et al., 2021); por eso
conviene tomar en cuenta algunas metodologías para el
recojo de información de la población que se considera
afectada, entre ellas se ha citado al Método de Agrupa-
ción de Gray que puede ser complementado con el Méto-
do Delphi (Delgado y Romero, 2015) o con la teoría de
entropía de Shannon (Delgado y Romero 2016).
Los primeros pasos para la selección del sitio de ubica-
ción de un relleno sanitario son: 1) Identificación preli-
minar de sitios potenciales luego de la exclusión de
áreas inadecuadas, 2) Revisión preliminar de áreas
potencialmente adecuadas mediante métodos de selec-
ción de sitio, 3) Realización de estudios de selección de
sitio detallados de las alternativas y 4) Planeamiento,
diseño de ingeniería, costos y la construcción en caso la
autoridad competente apruebe el estudio de impacto
ambiental (Demesouka et al., 2014).
Para identificar un conjunto mínimo de criterios rele-
vantes (ambientales, sociales y económicos) y evaluar
las posibles alternativas de ubicación de un relleno
sanitario se requiere el consenso de las opiniones más
fiables de los expertos, los actores de la comunidad y las
autoridades. Se puede emplear para ello el método
Delphi (Romero Collado, 2021), que sirve para extraer
y cribar los criterios y subcriterios más importantes
luego del consenso de especialistas en lugar de encargar
la decisión a un solo experto o autoridad, para posterior-
mente darles ponderaciones y luego multiplicarles con
calificaciones que producen una puntuación numérica
cuyo mayor valor es considerado como el más apropia-
do. El intervalo de 0 a 1 es generalmente adoptado para
la normalización, lo que significa que cuanto mayor sea
el valor numérico, la idoneidad será mejor.
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Figura 1. Dimensiones de análisis para la selección del lugar de construcción de un relleno sanitario (modificado de Demesouka et al., 2014).
Escoger los criterios que se deben analizar depende de
las regulaciones de cada país, las características de la
zona y los diversos factores que componen a la pobla-
ción del ámbito de influencia directo del proyecto. En
la Figura 1 se muestra en forma resumida las principa-
les dimensiones que se deben considerar antes de
tomar una decisión respecto a la viabilidad técnica y
económica de la construcción de un relleno sanitario.
Los criterios más frecuentes que han sido ya estudiados
y que bien pueden ser utilizados son: 1= Inestabilidad
geológica, 2 = Geoformas del área, 4 = Tipo de suelo, 5
= Vulnerabilidad sísmica, 6 = Características mecánicas
del suelo, 7 = Zona de inundación, 8 = Uso y ocupación
del suelo, 9 = Pendiente (adecuado de 8 a 12%, <30%),
10 = Permeabilidad del suelo (permeabilidad de kf <1 ×
-7
10 m/s y espesor ≥1 m), 11 = Profundidad del agua
subterránea ((≥ 10 m), 12 = Distancia de aguas superfi-
ciales (lagos, ríos, arroyos, humedales, estanques,
embalses), tomas de riego, pozos o suministros de agua
(≥ 500 m), 13= Distancia del relleno a fallas (adecuado
≥ 1000 m), 14 = Distancia a zonas de asentamiento (≥ 5
km de áreas urbanas y ≥ 1 km de áreas rurales), 15 =
Densidad poblacional, 16 = Distancia a zonas de patri-
monio cultural (≥ 1 km), 17 = Sitios turísticos, 18 =
Distancia a sitios ambientales sensibles o protegidos ( ≥
500 m), 19 = Servicios básicos, 20 = Distancia a carrete-
ras o líneas ferroviarias (≥ 500 m), 21 = Accesibilidad a
la vía, 22 = Condiciones de la vía de acceso, 23 = Pen-
diente de la vía, 24 = Número de vías de acceso, 25 =
Tráfico, 26 = Costo de transporte desde la zona urbana,
27 = Distancia a aeropuertos (≥ 1.5 km), 28 = Distancia
a oleoductos, gasoductos (> 500 m) y tendidos eléctri-
cos (≥ 30 m), 29 = Distancia a instituciones educativas,
30 = Distancia a instituciones prestadoras de salud, 31 =
Distancia a zonas industriales de alimentos, 32 =Distan-
cia al centro de recolección, 33 = Distancia a granjas, ,
34 = Distancia a materiales de revestimiento o cobertu-
ra (sugerido ≤ 5 km), 35 = Calidad del material de reves-
timiento (índice de plasticidad ≥ 6, arcillas con un límite
líquido del 90%, un índice de plasticidad inferior al
65% y un contenido de arcilla > 10%, ≤ 4% de contrac-
ción volumétrica, ≥ 200 kN / m2 de corte), 36 = Dispo-
nibilidad del material de cobertura (≥ 25% de RSU), 35
= Clima, 36 = Regulaciones municipales (Rezaeisabze-
var et al., 2020; Mohammed et al., 2017; Buenrostro
Delgado et al., 2008; Demesouka et al., 2014, Cobos
Mora et al., 2021, Fernandez Nascimento et al., 2020).
Una vez identificados, definidos y priorizados los
criterios y subcriterios de estudio, se debe realizar un
análisis multicriterio tanto del problema como de sus
alternativas de ubicación, proceso que es sin duda com-
plejo e implica desafíos (Azriati Mat et al., 2017).
III. LA TOMA DE DECISIONES Y LOS
MÉTODOS DE ANÁLISIS MULTICRITERIO
Tomar una decisión implica escoger la mejor alternati-
va y asumir sus consecuencias. El enfoque multicriterio
sirve para modelar las predilecciones, valores y el juicio
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Figura 2. Clasificación de los principales métodos multicriterio (adaptado de Penadés-Plà et al., 2016; Goulart Coelho et al., 2017 y de Hammond
et al., 2021).
Nota: AHP = Analytic Hierarchy Process; ANP = Analytic Network Process; CP = Compromise Programming; GP = Goal Programming;
ELECTRE = ELimination and Choice Expressing Reality; MACBETH = Measuringattractiveness through a Categorical-Based Evaluation
Technique; MAUT = Multi-Attribute Utility Theory; MAVT = Multi-Attribute Value Theory; MIVES = Integrated Value Model for
Sustainable Evaluations; MOLP = Multi Objective Linear Programming; MONLP = Multi Objective Nonlinear Programming MOMILP =
Multi Objective Mixed Integer Linear Programing; OWA = Ordered Weighted Average; PAPRIKA = Potentially All Pairwise Rankings of all
Possible Alternatives; PROMETHEE = Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations; SAW = Simple Additive
Weighting; SMART = Simple Multi-Attribute Rating Technique; TOPSIS = Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal
Solution; VIKOR = Multicriterio Optimization and Compromise Solution; WPM = Weighted Product Model; WSM = Weighted Sum Model.
subjetivo de los decisores. El proceso general para
tomar una decisión consiste en: 1) Definición del
problema, 2) Establecimiento de los requisitos mate-
máticos o condiciones que deben cumplir las solucio-
nes factibles al problema, 3) Elaboración de los objeti-
vos (intenciones y valores programáticos) que la solu-
ción debería alcanzar, 4) Identificación y descripción de
las alternativas que cumplan con los requisitos y objeti-
vos. En caso alguna alternativa no cumpla con alguno
de los requisitos, se puede optar por descartarla, realizar
la modificación o eliminación del requisito o reformu-
lar el requisito como objetivo, 5) Definición de los
criterios en base a los objetivos. Los criterios deben ser
específicos, completos, operativos, no redundantes y en
poca cantidad por cada dimensión del problema, 6)
Selección del método para la toma de decisiones, 7)
Evaluación cuantitativa, cualitativa o combinada de las
alternativas en una matriz de decisión multicriterio para
la selección de la solución preferida y 8) Validación de
la solución escogida de tal manera que cumpla con los
requisitos y objetivos (Baker et al., 2001).
Las decisiones que se basan en modelos determinísticos
se basan en la certeza de los valores de los factores impli-
cados en consecuencia la prioridad son los resultados. En
cambio, en los modelos probabilísticos, los datos se obtie-
nen de manera aleatoria y el que toma las decisiones
considera importante tanto a los resultados como el nivel
de riesgo que ocasione la decisión que adopte. Los análi-
sis probabilísticos se dividen según las variables aleatorias
de estudio en herramientas de tipo discreta o continua, por
tanto, los problemas de decisión pueden ser discretos o
continuos. En el caso de los discretos comprenden alter-
nativas que son descritas cada una por criterios de evalua-
ción que se miden por valores discretos, numéricos o
términos lingüísticos cuya decisión se apoya en el ran-
king, descripción, clasificación o selección y cuando son
de tipo continuo el número de alternativas de solución es
infinito pero que en determinadas condiciones pueden
fijarse las alternativas aceptables. Más adelante explicare-
mos sobre los modelos difusos que se emplean en casos
cuando el problema está constituido por valores impreci-
sos que oscilan entre la verdad y la falsedad.
La Toma de Decisiones Multicriterio (Multicriteria
Decision Making - MCDM) también conocida como
Ayuda a la Decisión Multicriterio (Multiple Criteria
Decision Aid - MCDA) sirve para formular modelos
explícitos, soluciones adecuadas o viables que general-
mente no están completamente normalizados para
resolver los problemas y cuyas recomendaciones reali-
zadas por los analistas serán evaluadas por los decisores
para que adopten su decisión final sobre la base de la
alternativa óptima y más satisfactoria (Rezaeisabzevar
et al., 2020). En forma general toda MCDA contempla
alternativas realizables, criterios cualitativos o cuanti-
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tativos, la realización de análisis y su principal ventaja
en los procedimientos basados en SIG (Sistemas de
Información Geográfica) es que los tomadores de
decisiones pueden insertar sus preferencias en relación
a los criterios de evaluación y alternativas y conocer sus
implicancias (Malczewski, 2006). La MCDA se divide
en métodos de toma de decisión multi-atributo (Multi
Attribute Decision Making - MADM) que sirven para
resolver problemas de tipo discreto a través de la elec-
ción o clasificación de una cantidad moderada de
alternativas predeterminadas y cuando el número de
atributos es grande para lo cual los expertos valoran “a
priori” cada criterio; en cambio los métodos de toma de
decisión multi-objetivo (Multi Objective Decision
Making - MODM) se utilizan para dar solución a pro-
blemas de tipo continuo referidos a la optimización de
diseños (y no de elección) cuando el número de alterna-
tivas no predeterminadas es amplio y los expertos
participan “a posteriori” (Thies et al., 2019), en la Figu-
ra 2 se muestra los principales métodos multicriterio.
IV. PRINCIPALES MCDA PARA LA SELECCIÓN
IDÓNEA DEL SITIO DE CONSTRUCCIÓN DE
LOS RELLENOS SANITARIOS
Las técnicas MCDA se pueden emplear para la toma de
decisiones individual o grupal, con el empleo de herra-
mientas MODM y MADM y también se pueden clasifi-
car en las que se usan bajo un ambiente de certeza con
alternativas y resultados conocidos y constantes cuya
alternativa es elegida por su mayor beneficio y las que
se realizan bajo incertidumbre con alternativas posibles
conocidas y resultados que pueden ser diversos. Bajo un
entorno de certidumbre los modelos más frecuentemen-
te empleados son: AHP (Proceso Analítico Jerárquico),
ANP (Proceso Analítico de Red), SAW (Ponderación
Aditiva Simple), WLC (Combinación Lineal Pondera-
da), AHP integrada y ANP integrada. En un ambiente de
incertidumbre destacan: AHP integrada difusa, ANP
integrada difusa, TOPSIS (Técnica de orden de prefe-
rencia por similitud a la solución ideal) integrada difusa
y VIKOR (Solución de compromiso y optimización de
criterios múltiples) integrada difusa (Azriati Mat et al.,
2017). Diversas investigaciones muestran la utilidad,
ventajas y desventajas de estas técnicas, que vamos a
citar de manera muy general a fin de que los lectores
puedan profundizar en los detalles al acudir a las refe-
rencias bibliográficas que se ha escogido. La técnica
AHP es las más utilizada y conocida para relacionar un
problema complejo con su objetivo y para descompo-
nerlo en criterios y subcriterios así como en alternativas
con que se cuenta para resolverlo y eso se logra con la
construcción de un árbol de jerarquías mediante la
elección y colocación de los criterios y subcriterios en
una estructura jerárquica descendente mediante la asig-
nación de una ponderación subjetiva según su impor-
tancia para luego derivar escalas de razón de compara-
ciones pareadas tanto discretas como continuas en una
matriz cuadrada. Mediante el método convencional de
AHP se puede calcular las prioridades para la selección
de una o varias alternativas o la ordenación de todas
ellas. La escala de intensidad de importancia en el AHP
varía de 1 a 9, donde 1 significa que dos actividades
tienen la misma importancia y 9 indica que una activi-
dad respecto a otra es la más importante (R. W. Saaty
1987; Saaty,1994). La técnica AHP con los SIG viene
siendo empleada en la ubicación de rellenos sanitarios
en muchos lugares , como por ejemplo en Serbia (Zele-
novic´ Vasiljevi et al., 2012), Makkah (Osra y Kajjum-
ba, 2019), Irak (Alkaradaghi et al., 2019) y tambien con
sus versiones combinadas como la AHP-DEMATHEL
en Australia (Asefi et al., 2020), la F-AHP en Bangla-
desh (Islam, Kashem y Morshed 2020), Iran (Chabok
et al., 2020; Torabi-Kaveh et al., 2016), Brasil (Faita
Pinheiro et al., 2021) y Turquía (Şener y Şener, 2020).
El ANP desarrollado por Saaty (2004), como herra-
mienta de predicción multicriterio proporciona un
marco general que ayuda a las decisiones sin que se
establezcan suposiciones sobre la independencia de los
factores en los distintos niveles, debido a que los ele-
mentos se organizan sin un orden particular, es decir
sin necesidad de especificar niveles, dominancia o
importancia entre los criterios y alternativas (denomi-
nados elementos), de tal manera que el ANP está repre-
sentado por una red de elementos y grupos en lugar de
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una jerarquía lineal y considera a la idea de influencia
de unos elementos sobre otros como fundamental,
empleando para su cálculo una supermatriz estocástica.
EL ANP también ha sido de utilidad en los proyectos de
construcción de infraestructuras de disposición final,
tanto como una metodología unitaria o combinada con
WLC en Irán (Karbalaei Saleh et al., 2020) o con
DEMATEL en Taiwan (Yu-Ping et al., 2008).
La WLC es uno de los modelos de decisión más utiliza-
dos dentro de los SIG por su facilidad de uso para deri-
var mapas compuestos y por su facil comprensión por
parte de los tomadores de decisiones. En este modelo la
relación entre objetivos y atributos es de tipo jerárquica
(denominada valor estructura), situándose los objetivos
generales en el nivel más alto, los cuales se definen por
objetivos específicos cuyos indicadores en el nivel más
bajo son sus atributos. Esta representación nos propor-
ciona las orientaciones para identificar los mapas de
atributos que deben analizarse para posteriormente
proceder a su ponderación y seleccionar la alternativa
(celda) conveniente (Malczewski, 2000). El mismo
autor ha propuesto innovaciones al modelo original al
que ha denominado WLC Local que permite generar un
mapa de criterios estandarizado (Malczewski, 2011). Su
utilidad en la selección de sitio para la ubicación de
rellenos sanitarios ha quedado evidenciada en Jordania
(Al-Hanbali et al., 2011) y complementado con AHP en
Irán (Alizadeh et al., 2013).
Para establecer modelos de idoneidad del sitio los SIG
requieren la asignación de un valor de ponderación a
sus capas de información geográfica para enfatizar o
disminuir su importancia en el cómputo de todo el mode-
lo, una herramienta útil para el analista es la SAW, tam-
bien conocida como el método de combinación lineal
ponderada, es la base de la mayoría de técnicas MCDM
como la AHP y PROMETHEE, que consiste en realizar
a una persona dos pruebas para obtener su opinión sobre
la importancia de los criterios. La primera permite la
clasificacion de los criterios en orden de importancia y
permite al encuestado asignar valores cuantitativos
tentativos a los criterios, para ello se apoya en una
matriz de comparación por pares y la escala del 1 al 9 de
Saaty. La segunda prueba se apoya en una matriz de
decisiones que permite a la persona realizar varias com-
binaciones de los criterios, logrando de esa manera una
asignación más precisa del valor que el individuo otorga
a los criterios. El procedimiento se puede realizar con
varias personas y los resultados se promedian y norma-
lizan para lograr a un consenso (Churchman y Ackoff
1954, Afshari et al., 2010, Memariami et al., 2009). La
SAW ha sido de utilidad en la toma de decisiones de
ubicación de rellenos sanitarios en Irán (Mokhtari et al.,
2016) y Turquía (İzzeddin Karabulut et al., 2021), com-
binado con AHP en Irak (Jalil Chabuk et al., 2017) y
Colombia (Mejía et al., 2012).
El modelo TOPSIS ha sido diseñado para la selección
de la mejor alternativa frente a un número finito de
criterios, con la condición de tener la menor distancia
ante la solución ideal positiva y la distancia más lejana
respecto a la solución ideal negativa. La condición es
que los valores de los atributos sean numéricos lo que
permite que las alternativas viables se puedan ordenar de
manera descendente según su coeficiente de proximidad
(Behzadian et al., 2012).
La técnica VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I
Kompromisno Resenje) ha sido desarrollada para
resolver problemas discretos de criterios múltiples que
tienen distintas unidades o por ser de tipo cualitativo y
cuantitativo. Las alternativas al problema se clasifican
y seleccionan de un conjunto de alternativas (clasifica-
ción de compromiso) de acuerdo a la distancia más
cercana a la alternativa de solución ideal (solución de
compromiso) la cual debe ser la de mayor ventaja y
estabilidad y que sería la aceptada por los tomadores de
decisión (Opricovic y Tzeng, 2004). VIKOR tiene cada
vez más áreas de aplicación que incluye la gestión de la
construcción, toma de decisiones, sostenibilidad y
energías renovables (Mardani et al., 2016). El VIKOR
basado en actitudes (ITL-VIKOR) ha sido empleado
teniendo en cuenta la actitud pesimista u optimista de
los decisores en la selección de sitio de una planta de
combustión en Estambul (Hu-Chen et al., 2014).
La toma de decisiones en situaciones de subjetividad,
vaguedad, incertidumbre, ambigüedad, imprecisión o
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razonamiento incompleto se puede abordar desde la
lógica difusa, borrosa o la teoría de los conjuntos borro-
sos, cuyo símbolo F (del inglés fuzzy) será empleado
para su identificación. La teoría difusa va más allá de la
lógica clásica aristotélica bivalente o las probabilidades
para dar paso a las posibilidades y aproximarse al
entendimiento del mundo real como lo hacen los huma-
nos en el cual los fenómenos son casi todos una cues-
tión de grado, es decir de generalizaciones de concep-
tos, teorías, algoritmos y formalismos así como de una
tolerancia a la imprecisión que incluye también el uso
de escalas lingüisticas lo que ayuda a la simplificación
del modelo de análisis y por ende se reducen sus costos
(Zadeh, 1996 y 2015; Castiblanco Ruiz, 2013). La
teoría difusa es ahora empleada con las tecnologías SIG
para la generación de escenarios de decisión (Jiang y
Eastman, 2000), El F-AHP se emplea ampliamente en
la administración, industria y en lo ambiental, en la
generación de mapas de idoneidad para la ubicación de
rellenos (Gemitzi et al., 2007), dentro del entorno de la
herramienta MATLAB (Nazari et al., 2012), con modi-
ficaciones como la F-AHP pitagórica (Karasan, Ilbahar
y Kahraman 2019) o en combinaciones tales como la F-
AHP-TOPSIS en la India (Govind Kharat et al., 2016)
y Turquía (Beskese et al., 2015). Un análisis comparati-
vo de los métodos F-TODIM y F- AHP difuso ha sido
realizado por Hanine et al. (2016). La F-ANP tambien
es de utilidad en la ubicación de instalaciones de dispo-
sición final (Isalou et al., 2012). La F-TOPSIS tiene un
gran potencial en los problemas de localización de
inversiones (Nadaban et al., 2016), soluciones respe-
tuosas con el medio ambiente (Palczewski y Sałabun,
2019) y la TOPSIS hibrida en la disposición de de resi-
duos (Roy et al., 2016). La metodología IVF-VIKOR
que se basa en la incertidumbre y el riesgo ha sido
empleada para la selección de una ubicación adecuada
para residuos húmedos (Mokhtarian et al., 2014).
En diversos estudios ha quedado demostrado que los
métodos MADM son los más utilizados, teniendo
potencial también los modelos MODM. Los más fre-
cuentemente reportados para la ubicación de rellenos
sanitarios son el AHP, ANP, MAVT / MAUT y TOPSIS
y para la gestión de residuos PROMETHEE y
ELECTRO (Goulart Coelho, Lange y Coelho 2017), en
combinación frecuente con los SIG (Donevska et al.,
2021). La gran variedad de campos de aplicación del
AHP por las organizaciones públicas y privadas contri-
buye a su mayor empleo, incluso en combinación con
otras técnicas como la teoría difusa, TOPSIS, MIVES y
TRIZ (Dos Santos et al., 2019). El Método Delphi es
ampliamente usado para analizar las opiniones de los
actores sociales aún cuando puede también tener ciertas
limitaciones (Sierra et al., 2018). Contar con informa-
ción adecuada y suficiente permitirá a las autoridades
diseñar las mejores estrategias para forjar acuerdos con
la población lo que a su vez disminuirá los costos socia-
les y económicos. Los enfoques antes mencionados
podrían mejorar su aplicabilidad si incluyeran en su
desarrollo aspectos relacionados a la viabilidad econó-
mica y vida útil del proyecto (Sadek et al., 2006). Final-
mente se prevee que la selección de sitio tambien inclui-
rá la evaluación de riesgos mediante la combinación de
SIG, nuevas herramientas híbridas de MCDA e inteli-
gencia artificial (Kuba Nuhu et al., 2021).
V. CONCLUSIONES
Para la identificación y selección de criterios de análisis
de ubicación de un relleno sanitario se debe considerar
como mínimo las dimensiones: social, económica,
física y ambiental, para lograrlo se pude emplear el
método Delphi y la revisión de la información técnico-
científica y normativa. El efecto NIMBY y la represen-
tación social ante ante los proyectos de construcción
puede estudiarse con la ayuda del Método de Agrupa-
ción de Gray o con la teoría de entropía de Shannon. La
elección de la alternativa más adecuada para la ubica-
ción de la infraestructura de disposición final es un
proceso complejo que requiere el apoyo con métodos
MCDA que pueden emplearse de manera sola o en
forma híbrida entre ellos, con las herramientas SIG, el
análisis de ciclo de vida o con la Teoría Difusa. En todo
el proceso de análisis es necesario que los procedimien-
tos de normalización de datos y evaluación de sensibili-
dad sean explicados para conocer su fiabilidad.
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VI. CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
El autor participó en la redacción del manuscrito ini-
cial, revisión bibliográfica, y en la revisión y aproba-
ción del manuscrito final.
VII. CONFLICTO DE INTERESES
El autor declara no tener conflicto de intereses.
VIII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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