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Huella de carbono en Santa Marta - Colombia y factores asociados. Análisis desde los determinantes sociales de la salud. 2014
Resumen
Objetivo. Se estableció como objetivo estimar la huella de carbono para la ciudad de Santa Marta a partir de las prácticas de consumo de alimentos, medios de transporte, servicios públicos y compra de bienes y servicios per cápita y, relacionar dicha huella con aspectos determinantes de la salud como el nivel socio-económico y socio-demográfico de la población. Método. Se realizó un estudio de corte transversal de encuesta en Santa Marta-Colombia para 2014, con una muestra de 811 personas seleccionadas aleatoriamente. Los datos se analizaron en EpiInfo 7 a través de análisis bivariado con ANOVA y Ji2 para identificar dependencias y multivariado por OR para identificar asociaciones. Resultados. Se encontró que la huella de carbono estimada promedio fue de 29,95 tCO2e por prácticas de consumo. Se estableció que tener 35 años o menos, niveles educativo profesional universitario o superior, estrato socioeconómico medio alto y alto, e ingresos altos son aspectos que aumentan la probabilidad de tener una huella de carbono mayor o igual a 39,3tCO2e. Conclusión. El tamaño de la huella de carbono se relaciona inversamente con la edad, y directamente con los ingresos económicos, estrato y nivel educativo.
Abstract
Objective: The goal was to estimate the carbon footprint for Santa Marta by consumption per capita of food, transportation, goods and services, and housing, and to relate carbon footprint with the health determinants such as socio-economic status and socio-demographic characteristics of the population. Materials and Method: A crosssectional study with survey design was conducted in Santa Marta-Colombia for 2014, with a sample of 811 randomly selected people. Data were analyzed in software EpiInfo 7. For bivariate analysis we used ANOVA and Chi 2 to identify dependencies, and for multivariate analysis OR was used to identify associations. Result: The carbon footprint average by consumption patterns was 29.95 tCO2e. We found that people 35 years old or younger, professional or higher educational level, with medium-high and high socioeconomic status, and higher incomes have more probability to produce bigger carbon footprint (39.4 tCO2e or more). Conclusion: The size of the carbon footprint is inversely related to age but directly related with incomes, level of education and socioeconomic status.
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PDFReferencias
Salazar-Ceballos A, Alvarez-Miño L. Asociación entre
factores climatológicos y tasa de incidencia del dengue
en Santa Marta, Colombia, 2007-2013. Rev. cienc.
biomed. 2014; 5(1):41-47.
National Oceanographic and Atmospheric
Administration (NOAA) Monthly Climatic Data for the
World. Disponible en:
http://www.ncdc.noaa.gov/IPS/mcdw/mcdw.html;jses
sionid=60D3E4250B9921081A6CA1D9DF63EB8B
Wilches-Chaux G. La reducción de la pobreza como
estrategia para la adaptación al cambio climático y la
adaptación al cambio climático como estrategia para la
reducción de la pobreza [Internet].Colombia: PNUD,
[citado 18 marzo 2015]. Disponible en:
http://www.pnud.org.co/img_upload/6162646162643
/CAMBIOCLIMATICO/4.%20M
emorias%20Panel%20Nacional%20Pol%C3%ADticas
%20de%20pobreza%20y%20adaptaci%C3%B3n%20
al%20cambio%20clim%C3%A1tico%20en%20Colomb
ia/4.1%20Textos/1.%20CC%20y%20reducci%C3%B3
n%20pobreza-%20GWilches.pdf
McMichael A, Woodruff R, Hales S. Climate change and
human health: present and future risks. The Lancet.
;367(9513):859-869.
United Nations Environment Programme. GEO5,
perspectiva del medio ambiente mundial. Medio
ambiente para el futuro que queremos. ColombiaPanamá:
PNUMA; 2012.
Pandey D, Agrawal M, Pandey J. Carbon footprint:
current methods of estimation. Environmental
Monitoring and Assessment. 2011; 178(1-4): 135-160.
Wiedmann T. Carbon Footprint and Input-Output
Analysis - An Introduction. Economic Systems Research.
; 21: 175-186.
Espíndola C, Valderrama JO. Huella del Carbono. Parte 1:
Conceptos, Métodos de Estimación y Complejidades
Metodológicas. Información tecnológica. 2012;23(1):
-176.
Jones CM, Kammen DM. Quantifying carbon footprint
reduction opportunities for U.S. households and
communities. Environmental Science and Technology.
;45(9):4088-95.
Ferraro R, Gareis MC, Zulaica L. Aportes para la
estimación de la huella de carbono en los grandes
asentamientos urbanos de Argentina. Cuadernos de
Geografía - Revista Colombiana de Geografía. 2013;
(2): 87-106.
Oficina Catalana del Canvi Climàtic. Guía práctica para el
cálculo de emisiones de gases de efecto invernadero
(GEI). 2011 [Internet]. España: Generalitat de Catalunya
Comisión Interdepartamental del Cambio Climático,
[citado 18 marzo 2015]. Disponible en:
http://canviclimatic.gencat.cat/web/.content/home/p
olitiques/politiques_catalanes/la_mitigacio_del_canvi_c
limatic/guia_de_calcul_demissions_de_co2/120301_gui
a_practica_calcul_emissions_rev_es.pdf
Pedreño A, Molina A, García-Legaz I. Desarrollo de una
aplicación para el cálculo de la huella de carbono en
proyectos de construcción. Trabajo de grado Master.
Universidad Politécnica de Cartagena. Septiembre 2014.
Disponible en:
http://repositorio.upct.es/bitstream/handle/10317/4
/tfm446.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Laurent A, Olsen SI, Hauschild MZ. Carbon footprint as
environmental performance indicator for the
manufacturing industry. CIRP Annals - Manufacturing
Technology. 2010;59(1):37-40
Chuai X, Lai L. Huang X, Zhao R, Wang W, Chen Z.
Temporospatial changes of carbon footprint based on
energy consumption in China. Journal of Geographical
Sciences. 2012;22(1):110-124.
Hoekstra A, Wiedmann T. Humanity’s unsustainable
environmental footprint. Science. 2014;344(6188):
-17. DOI: 10.1126/science. 1248365.
Jorgenson, A. Does foreign investment harm the air we
breathe and the water we drink? A Cross-National Study
of Carbon Dioxide Emissions and Organic Water
Pollution in Less-Developed Countries, 1975 to 2000.
;20(2):137-156.
Tilman D, Clark M. Global diets link environmental
sustainability and human health. Nature. 2014;
:518–522. doi:10.1038/nature13959
Weber CL, Matthews HS. Quantifying the global and
distributional aspects of american household carbon
footprint. Ecological Economics. 2008;66(2-3):379-391.
Haines A, McMichael AJ, Smith KR, Roberts I, Woodcock
J, Markandya A, et al. Public health benefits of strategies
to reduce greenhouse-gas emissions: overview and
implications for policy makers. The Lancet. 2010;374
(9707):2104–2114.
Mendoza-Rodríguez JM, Jarillo- Soto EC. Determinación
y causalidad en salud colectiva. Algunas consideraciones
en torno a sus fundamentos epistemológicos. Ciência &
Saúde Coletiva. 2011;16(Supl. 1):847-854.
Concha-Sánchez SC. El proceso salud-enfermedadatención
bucal de la gestante: una visión de las mujeres
con base en la determinación social de la salud. Rev. Fac.
Med. 2013;61(3):275-291.
Patz JA, Gibbs HK, Foley JA, Rogers J, Smith K. Climate
change and global Health: Quantifying a growing ethical
crisis. Eco-Health. 2007;4:397-405.
World Health Organization. Conceptos clave. Comisión
sobre determinantes sociales de la salud. [Internet].
WHO, 2009 [citado 31 marzo 2015] Disponible en:
http://www.who.int/social_determinants/final_report
/key_concepts/es/
Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo.
Informe sobre desarrollo humano 2007-2008. La lucha
contra el cambio climático: Solidaridad frente a un
mundo dividido. Nueva York: PNUD; 2007.
Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo.
Informe mundial sobre desarrollo humano 2011.
Sostenibilidad y equidad: Un futuro mejor para todos.
Nueva York: PNUD; 2011.
Calvo JJ. Análisis de las condiciones sociales en América
Latina en el contexto del cambio climático: diagnóstico,
perspectivas y lineamientos de una política social verde.
Santiago de Chile: CEPAL-EUROCLIMA-Comisión
Europea; 2013.
Universidad y Salud
World Health Organization. Protecting health from
climate change: connecting science, policy and people
[Internet]. Denmark: WHO, 2009 [citado 12 noviembre
Disponible en:
http://www.who.int/globalchange/publications/repor
ts/9789241598880/en/
Castillo B. Sociedad de consumo y trastorno de la
conducta alimentaria. Trastornos de la conducta
alimentaria. 2006;(4):321-335.
Sánchez FV, León N. Territorio y salud: Una mirada para
Bogotá [Internet]. Bogotá: Universidad Nacional de
Colombia, 2007 [citado 31 marzo 2015]. Disponible en:
http://www.bdigital.unal.edu.co/1534/9/08CAPI07.pd
f
Barreto I, Sandoval M, Cortés OF. Prácticas de consumo
y estilo de vida de la población LGBT de Bogotá. Revista
Diversitas - Perspectivas en Psicología. 2010; 6(1):165-
Laurell, AC. La salud enfermedad como proceso social.
Revista Latinoamericana de Salud. 1981;2(1):7-25.
Espinosa L. Cambios del modo y estilo de vida; su
influencia en el proceso salud-enfermedad. Rev Cubana
Estomatol. 2004;41(3):0-0.
Druckman A, Jackson T. The carbon footprint of UK
households 1990–2004: A socio-economically
disaggregated, quasi-multi-regional input–output
model. Ecological Economics. 2009; 68(7):2066-2077,
Weber CL, Matthews HS. Quantifying the global and
distributional aspects of american household carbon
footprint. Ecological Economics. 2008; 66(2-3): 379-
Álvarez-Miño L, Salazar-Ceballos A, Díaz-Rojano Y.
Relación entre las emisiones de dióxido de carbono
equivalentes por consumo de carne y el índice de masa
corporal, el peso y el consumo diario de kilocalorías en
estudiantes de la Universidad del Magdalena, Santa
Marta, 2013. MÉD. UIS. 2014;27(3):47-55.
República de Colombia. Departamento Administrativo
Nacional de Estadística. Estimación y proyección de
población nacional, departamental y municipal total por
área 1985-2020. Base de datos [Internet]. Consultada en
Enero de 2014. Disponible en
http://www.dane.gov.co/index.php/poblacion-ydemografia/proyecciones-de-poblacion
Jones CM, Kammen DM. Quantifying carbon footprint
reduction Opportunities for U.S. households and
communities. Supporting Materials [Internet]. Berkeley:
University of California, sin año [citado 31 julio 2014].
Disponible en:
http://www.deq.state.or.us/programs/docs/Jones_Ka
mmen_SOM_Quantifying_Carbon_Footprint3-21-11.pdf
CoolClimate Network. Carbon footprint calculator
[Internet]. University of California, Berkeley: Online
Resources. ©2013. Disponible en:
http://coolclimate.berkeley.edu/carboncalculator
Jones CM, Kammen DM. Spatial distribution of U.S.
household carbon footprints reveals suburbanization
undermines greenhouse gas benefits of urban
population density. Environmental Science and
Technology. 2014;48(2):895-902.
Ibarra-Cisneros JM, Monroy-Ata A. Cuestionario para
calcular la huella ecológica de estudiantes universitarios
mexicanos y su aplicación en el Campus Zaragoza de la
Universidad Nacional. TIP. 2014;17(2):147-154.
Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Global
footprint network. Nuestra huella [Internet]. Online
Resources. [citado 15 julio 2014]. Disponible en:
http://www.soyecolombiano.com/site/nuestrahuella/huella-ecologica/mide-tu-huella.aspx
Banco de la República. Tasa de cambio representativa
del mercado [Internet]. Serie Histórica por año [citado
febrero 2014] Disponible en:
http://www.banrep.gov.co/es/trm
CoolClimate Network. Average Annual household
carbon footprint [Internet]. University of California,
Berkeley; 2013 [citado 14 abril 2015]. Disponible en:
http://coolclimate.berkeley.edu/maps
US Energy Information Administration (EIA). Per capita
carbon dioxide emissions from the Cconsumption of
energy; 2011 [Internet]. International Energy Statistics.
Independent Statistics & Analysis. [citado 5 marzo
. Disponible en:
http://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/iedindex3.cf
m?tid=90&pid=45&aid=8&cid=regions&syid=2008&ey
id=2012&unit=MMTCD
Demory-Luce D, Morales M, Nicklas T, Baranowski T,
Zakeri I, Berenson G. Changes in food group
consumption patterns from childhood to young
adulthood: The Bogalusa Heart Study. J Am Diet Assoc.
;104(11):1684-91.
Carlsson-Kanyama A, D González A. Potential
contributions of food consumption patterns to climate
change. Am J Clin Nutr. 2009;89(5):1704S-1709S.
Zhang B, Kim J. Luxury fashion consumption in China:
Factors affecting attitude and purchase intent. Journal of
Retailing and Consumer Services. 2013;20(1):68-79.
Vaterlaus JM, Patten EV, Roche C, Young JA.
Gettinghealthy: The perceived influence of social media
on young adult health behaviors. Comput Hum Behav.
;45:151-7.
Minx J, Baiocchi G, Wiedmann T, Barrett J, Creutzig F,
Feng K, et al. Carbon footprints of cities and other human
settlements in the UK. Environmental Research Letters.
;8(3):1-10.
García-Ramírez JA, Vélez-Alvarez C. América Latina
frente a los determinantes sociales de la salud: políticas
públicas implementadas. Rev salud pública. 2013;
(5):731-742.
Méndez-Ramírez O. Neoliberalismo y equidad: la
sociedad chilena analizada desde una perspectiva
estudiantil. Revista Iberoamericana de Educación
Superior. 2013;4(1):3-25.
Duk C, Murillo J. Calidad, inclusión y atención a la
diversidad (Editorial). Revista Latinoamericana de
Educación Inclusiva. 2009;3(2):11-12.
Gorostiaga J, Tello C. Globalización y reforma educativa
en América Latina: un análisis inter-textual. Revista
Brasileira de Educação. 2011;16(47):363-388.
Kerkhof AC, Benders R, Moll, H. Determinants of
variation in household CO2 emissions between and
within countries. Energy policy. 2009;37:1509-1517
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