Análisis y modelamiento geoespacial orientado a la identificación de zonas para la disposición final de residuos sólidos mediante códigos de programación generados con inteligencia artificial

La identificación de zonas aptas para la disposición final de residuos sólidos representa un desafío significativo en la planificación territorial, especialmente en contextos como el colombiano, donde las normativas son complejas y deben integrar criterios legales, ambientales, sociales y económicos...

Full description

Autores:
Chimá Coneo, Giuliana Andrea
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Este estudio desarrolla y valida un modelo conceptual y cartográfico basado en la normativa vigente, optimizando el análisis espacial mediante herramientas SIG y la generación automatizada de código en ArcPy a través de inteligencia artificial. Los resultados parciales incluyen un modelo preliminar que integra criterios clave, como la proximidad a fuentes hídricas, la capacidad del suelo y la accesibilidad, además de un procedimiento que facilita la evaluación normativa. Aunque se han identificado limitaciones en la implementación de ciertos criterios en entornos SIG, el uso de IA ha demostrado su potencial para superar estos desafíos, agilizando los procesos y mejorando la precisión en los análisis.RESUMENPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAOBJETIVO GENERALOBJETIVOS ESPECÍFICOSMARCO TEÓRICOMETODOLOGÍARESULTADOS PARCIALESCONCLUSIONES PARCIALESBIBLIOGRAFÍAANEXOSABSTRACTEste documento fue inicialmente presentado como propuesta para el 4to Congreso Nacional y 1er Internacional de Semilleros de Investigación y Emprendimiento (CONASIE 2024), Universidad de Córdoba, Montería - Córdoba, en septiembre de 2024. En el año 2025, se presenta formalmente como trabajo de grado para optar al título de Ingeniera Ambiental.PregradoIngeniero(a) AmbientalTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería AmbientalCopyright Universidad de Córdoba, 2025https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis y modelamiento geoespacial orientado a la identificación de zonas para la disposición final de residuos sólidos mediante códigos de programación generados con inteligencia artificialTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionText1. Ali, S. A., Parvin, F., Al-Ansari, N., Pham, Q. B., Ahmad, A., Raj, M. S., Anh, D. T., Ba, L. H., & Thai, V. N. (2021). Sanitary landfill site selection by integrating AHP and FTOPSIS with GIS: a case study of Memari Municipality, India. En Environmental Science and Pollution Research (Vol. 28, Número 6, pp. 7528-7550). https://doi.org/10.1007/s11356-020-11004-72. Belalcazar Urbano, I. (2020). Identificación de áreas óptimas para la localización de un relleno sanitario en las subregiones Norte y Oriente del Valle del Cauca. Entorno Geográfico. https://doi.org/10.25100/eg.v0i18.86263. Bello, J., & Vasquez, E. (2023). Metodología Multicriterio para la Identificación de Áreas Potenciales en la Ubicación de Rellenos Sanitarios en jurisdicción de Cardique Integrando Herramientas SIG [Universidad de Manizales]. https://ridum.umanizales.edu.co/bitstream/handle/20.500.12746/6660/BELLO_JUAN_CARLOS_2 023.pdf?sequence=14. Canelo, C. (2021). Criterios y métodos para seleccionar la ubicación de los rellenos sanitarios. http://dx.doi.org/10.25127/aps.20212.7645. Esri. (2021). 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Metodología para la localización de un parque de tratamiento y disposición final de residuos sólidos de tipo regional desde una perspectiva multidimensional. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 9, 63-7410. Morales-Chan, M. A. (2023). Explorando el potencial de Chat GPT: Una clasificación de Prompts efectivos para la enseñanza. http://hdl.handle.net/123456789/134811. Nolan, B. (2023, agosto 17). Qué «prompts» debes usar con ChatGPT para programar como un profesional: 3 consejos de expertos. Business Insider. https://www.businessinsider.es/chatgptcodigos-impresionantes-prompts-debes-usar-expertos-128823612. ONU. (2015). Objetivo de Desarrollo Sostenible 11 Ciudades y comunidades sostenibles [Naciones Unidas Colombia]. https://colombia.un.org/es/sdgs/1113. Özkan, B., Özceylan, E., & Sarıçiçek, İ. (2019). GIS-based MCDM modeling for landfill site suitability analysis: A comprehensive review of the literature. 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