RELACIÓN ENTRE EL CRECIMIENTO POBLACIONAL Y...

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

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

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

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

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,

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

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

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).

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

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





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

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)

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

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.

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

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

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

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)

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)

15

Referencias

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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

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http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/cybertesis/7080/Cardenas_bd.pd

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Cuba , R., & Sotil , M. (2015). Determinación de la huella de carbono de las actividades

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