pág. 10622
ESTIMACIÓN DE MICROPLÁSTICOS
EN LA ATMOSFERA UTILIZANDO DINAMICA
DE SISTEMAS
ESTIMATION OF MICROPLASTICS IN THE ATMOSPHERE
USING SYSTEM DYNAMICS
Marlon David Pérez Moreno
Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
Marilyn Mishell Remache Taipe
Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
Juan Gabriel Mollocana Lara
Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
pág. 10623
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i1.10370
Estimación de Microplásticos en la Atmosfera Utilizando Dinamica de
Sistemas
Marlon David Pérez Moreno1
marlonperez318@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-8936-5112
Carrera de Ingeniería Ambiental
Universidad Politécnica Salesiana
Quito, Ecuador
Marilyn Mishell Remache Taipe
tmeshell@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-9406-4883
Carrera de Ingeniería Ambiental
Universidad Politécnica Salesiana
Quito, Ecuador
Juan Gabriel Mollocana Lara
https://orcid.org/0000-0002-2430-8400
Grupo de Investigación Ambiental en el
Desarrollo Sustentable GIADES
Ingeniería Ambiental
Universidad Politécnica Salesiana
Quito, Ecuador
RESUMEN
La dinámica de sistemas se utiliza para abordar el problema de los microplásticos en la atmósfera y sus
efectos para el medio ambiente. Este enfoque implica la creación de un sistema que tenga en cuenta
interacciones entre la deposición atmosférica, la retención de musgo y los impactos en el páramo. Se
identifican factores como la absorcion de microplásticos y la concentración de estas partículas en la
atmósfera. Los hallazgos abarcan varios escenarios, que van desde las condiciones iniciales hasta
mejoras en la capacidad de retención, la sensibilidad de los páramos, la dispersión de microplásticos y
la consecución de una tasa de absorción del 90% por parte del musgo. Estos resultados subrayan el
papel vital en la mitigación de la contaminación del aire. La utilización de la dinámica de sistemas se
demuestra como un instrumento eficaz para comprender la intrincada dinámica entre la deposición
atmosférica y su acumulación. Al modelar variables y relaciones esenciales, este enfoque holístico no
solo ayuda a determinar la cantidad y composición de los microplásticos, sino que también permite
proyectar posibles escenarios a largo plazo. Esta combinación de musgos y dinámica de sistemas se
establece como una estrategia confiable para abordar el impacto ambiental de los microplásticos
mediante el examen de la deposición atmosférica.
Palabras clave: MP,deposición, dinamica de sistemas
1
Autor principal
Correspondencia: [email protected]
pág. 10624
Estimation of Microplastics in the Atmosphere Using System Dynamics
ABSTRACT
System dynamics is used to address the problem of microplastics in the atmosphere and its effects on
the environment. This approach involves creating a system that takes into account interactions between
atmospheric deposition, moss retention and impacts on the moor. Factors such as the absorption of
microplastics and the concentration of these particles in the atmosphere are identified. The findings
cover several scenarios, ranging from initial conditions to improvements in retention capacity, moor
sensitivity, dispersion of microplastics and achieving a 90% absorption rate by moss. These results
underline the vital role in mitigating air pollution. The use of system dynamics is demonstrated as an
effective instrument to understand the intricate dynamics between atmospheric deposition and its
accumulation. By modeling essential variables and relationships, this holistic approach not only helps
determine the quantity and composition of microplastics, but also allows projecting possible long-term
scenarios. This combination of mosses and system dynamics is established as a reliable strategy to
address the environmental impact of microplastics by examining atmospheric deposition.
Keywords: MP;deposition, dynamic of systems
Artículo recibido 20 enero 2024
Aceptado para publicación: 25 febrero 2024
pág. 10625
INTRODUCCIÓN
Los depósitos de microplásticos en la atmósfera son una amenaza para el medio ambiente. Utilizando
la dinámica de sistemas, este estudio se centra en la dinamica de sistemas, para comprender las
complejas interacciones entre la atmósfera y los microplásticos. Este enfoque intenta contribuir a
estrategias de gestión eficaces modelando las interrelaciones y sus consecuencias. Bergman et al. (2019)
y Huerta Lwanga et al. (2017) defienden la relevancia de este enfoque para comprender y reducir la
contaminación por microplásticos. Se ha descubierto que los microplásticos, provenientes de envases
desechados y botellas de agua, atraviesan la atmósfera en todos los continentes. Aunque una proporción
significativa de los desechos plásticos se vierte en vertederos, se incineran o se reciclan, se estima que
aproximadamente el 60% de los plásticos fabricados a nivel mundial ya han quedado depositados en el
medio ambiente (UNEP Beat Plastic Pollution, s.f.).
Los musgos, se han utilizado ampliamente para evaluar la deposición de microplásticos en la atmósfera.
Estos suelen crear esteras expansivas con grandes superficies, lo que les permite absorber los
microplásticos del aire. (Berg et al., 1995). La práctica de utilizar musgo como bioindicador ganó
popularidad a finales de la década de 1960 tras estudios que demostraron la capacidad de Hylocomium
splendens para acumular y retener metales procedentes de la deposición atmosférica. Diversos estudios
realizados por, Schintu et al. (2005), Aceto et al. (2003) y Huerta Lwanga et al. (2017), apoyan la
relevancia de los musgos como bioindicadores y destacan su capacidad para acumular microplásticos,
convirtiéndolos en una herramienta útil para evaluar la deposición atmosférica.
El gran alcance de este ha generado preocupaciones con respecto a su impacto potencial tanto en la
salud humana como en la biodiversidad. Los páramos, un ecosistema delicado y exclusivo, son
altamente susceptibles a la contaminación del aire debido a la ausencia de vegetación adecuada y la
presencia de fuertes vientos que pueden transportar contaminantes a grandes distancias (Lebreton et al.,
2019; Routti et al., 2019). La presencia de microplásticos, un contaminante cada vez más analizado,
representa una amenaza importante tanto para el medio ambiente como para la salud humana ya que
pueden acumularse en altas concentraciones, lo que se ha convertido en un desafío global crítico
(Iniguez et al., 2018).
La creciente preocupación por la deposición atmosférica de microplásticos, ha impulsado
pág. 10626
investigaciones para comprender y abordar este fenómeno. Partiendo asi de las contribuciones teóricas
de Sterman, J. (2000) la cual, menciona que la utilización de modelos de dinámica de sistemas para
estudiar la deposición atmosférica de microplásticos, tiene como objetivo comprender la interacción
entre varios elementos dentro de un sistema ambiental. En este marco, se identifican factores, como la
concentración de microplásticos en el aire, la capacidad de absorción y condiciones ambientales como
las precipitaciones y la velocidad del viento. Este enfoque holístico no solo busca cuantificar la
presencia de microplásticos, sino también comprender los procesos subyacentes que determinan su
distribución y impacto. Investigadores como Bergmann et al. (2019) han subrayado la importancia de
abordar la contaminación por microplásticos en distintos entornos, destacando la necesidad de
estrategias de gestión basadas en la comprensión profunda de la dinámica de sistemas, debido a que
proporciona un marco conceptual que permite la recopilación de datos empíricos, así como la
comprensión de las relaciones causales entre diferentes variables. Al modelar la deposición atmosférica
de microplásticos, pretendemos no sólo cuantificar la presencia de estos contaminantes, sino también
comprender los procesos subyacentes que determinan su distribución y acumulación. En este contexto,
la aplicación de la dinámica de sistemas destaca como una valiosa herramienta analítica para estudiar
las complejas interacciones entre los microplásticos y el entorno atmosférico, en las regiones de páramo.
El objetivo de esta investigacion es considerar las relaciones causales y las variables, proporcionando
una imagen más completa y dinámica de la interacción de los elementos del sistema a lo largo del
tiempo. Cuando se trata de contaminación por microplásticos, la dimanica de sistemas facilita modelar
escenarios, identificar patrones emergentes y comprender las consecuencias a largo plazo. Al modelar
la deposición atmosférica de microplásticos en regiones de páramo, este enfoque pretende no sólo
cuantificar la presencia de contaminantes, sino también comprender los procesos subyacentes que
determinan su distribución y acumulación.
METODOLOGÍA
Se desarrollara un modelo de dinámica de sistemas para simular la deposición atmosférica de
microplásticos. Utilizamos la metodología propuesta por Forrester (1961) y aplicamos la dinámica de
sistemas a situaciones específicas para identificar factores como la concentración de microplásticos en
la atmósfera. Se incorporan ecuaciones diferenciales para modelar las interacciones complejas entre
pág. 10627
estas variables.
El enfoque de dinámica de sistemas se utiliza para transformar conceptualmente las relaciones entre las
variables definidas en ecuaciones matemáticas. De las cuales se establecen relaciones causales y se
integran tendencias temporales para mostrar cómo las tasas de deposición atmosférica afectan la
cantidad de microplásticos acumulados en los musgos a lo largo del tiempo.
Plantamiento del Diagrama Causal
Definición del Sistema: El sistema se definió centrándose en la creación de indicadores de aire con
microplásticos. La fuerza de las interacciones de estas determina la complejidad del sistema, y la
absorción de microplásticos que está relacionada con el medio ambiente y las actividades humanas.
Identificación de Variables fuentes y rutas: Para modelar la deposición atmosférica de microplásticos
significa identificar con precisión los componentes clave del sistema. Estas variables importantes
incluyen microplásticos en la atmósfera, generación de residuos, cantidad de automóviles, población,
los cuales proporcionan puntos por donde los microplásticos ingresan a la atmósfera. Cada una de estas
variables juega un papel fundamental en generación de la dinámica del sistema. Esto se debe a que las
interacciones entre las variables determinan la absorción, acumulación y distribución de los
microplásticos.
Parametrización del Modelo: Este paso implica asignar valores iniciales mediante estimaciones como
tambien constantes a las variables del modelo.
Desarrollo del Modelo: Se han formulado ecuaciones que muestran la tasa de cambio de variables
clave, como los microplásticos en la atmósfera, generación de residuos, crecimiento de la población,
cantidad de automóviles que describen la dinámica del sistema a lo largo del tiempo. El cual se ha
desarrollado un diagrama causal, en respuesta a las concentraciones atmosféricas.
Simulación: Se establece un modelo basado en el diagrama de Forrester mediante la recopilación de
variables importantes sobre el patrón causal y las fuentes de deposición atmosférica.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Plantamiento del Diagrama Causal
Se incluye interacciones fundamentales entre las emisiones de los vehículos, la generación de residuos
y la población en relación con la contaminación por microplásticos.
pág. 10628
Se establecieron relaciones entre estas variables para comprender cómo las actividades humanas
influyen en la liberación de microplásticos al medio ambiente. Los factores más importantes para la
modelización son las emisiones atmosféricas de microplásticos son el número de vehiculos en
circulación y los residuos producidos por la población. Además, el impacto de la población es
considerado un factor que determina la generación de residuos y, en consecuencia, la distribución de
microplásticos en el ambiente del páramo.
Ilustración 1 Diagrama Causal Del Modelo De Estimación de Microplásticos en la Atmosfera
Utilizando Dinamica de Sistemas
Fuente: Aurores elaborado en Vensim.
pág. 10629
Donde:
Tabla 1 Estructura detallada para comprender cómo la pueden contribuir a la acumulación de
microplásticos en la atmósfera y en el musgo en áreas de páramo,
Generación De Residuos
Refiere a la cantidad total de residuos generados en el área de estudio.
Esta cantidad se obtiene multiplicando la tasa de generación de residuos
por la población.
Automóviles
Es una constante que representa el número fijo de coches en la zona de
estudio y está directamente relacionada con Microplásticos Atmósfera
Población
Refiere al número de habitantes del área. Los cambios a lo largo del
tiempo están impulsados por la tasa de crecimiento poblacional
Microplásticos
Atmósfera
Microplásticos Musgo
Microplásticos en el
Páramo
Son reservorios que acumulan la cantidad total de microplásticos en la
atmósfera, páramo y musgo, respectivamente.
Tasa Absorcion Musgo
Los flujos muestran la tasa de cambio de los microplásticos en la
atmósfera y el musgo respectivamente.
Capacidad De Retención
Musgo
Representa la capacidad del musgo para absorber microplásticos del aire
Fuente: Aurores
Parametrización del Modelo
Se llevaron a cabo cuatro escenarios para evaluar la dinámica de la contaminación por microplásticos
en el páramo. La situación inicial son estimaciones y representa una comunidad con 1000 habitantes,
una generación de residuos de 0,5 toneladas al año y una concentración de microplásticos en el aire de
5.000 partículas. En el segundo escenario, probamos la capacidad del musgo para retener
microplásticos. El tercer escenario demuestra la sensibilidad del páramo frente a la propagación de los
microplásticos a este ecosistema frágil. Este último escenario propuso mejorar la tasa de absorción del
musgo hasta en un 90%, proporcionando una estrategia de mitigación eficaz. Estos escenarios resaltan
la complejidad de la interacción entre el crecimiento de la población humana, la generación de residuos,
los automóviles y el potencial de los musgos como bioindicadores.
Desarrollo del Modelo
pág. 10630
Como se muestra en la ilustración 2. El diagrama de Forrester muestra un marco para comprender cómo
la producción de residuos, la cantidad de automóviles, la población y las interacciones entre los
microplásticos y los musgos contribuyen a la acumulación de estos en la atmósfera y los musgos de los
páramos.
Ilustración 2 Diagrama de Forrester Del Modelo De Estimación de Microplásticos en la Atmosfera
Utilizando Dinamica de Sistemas
Fuente: Aurores elaborado en Vensim.
Las condiciones climáticas se mantienen constantes para las simulaciones, pero es posible que los
estudios futuros quieran considerar el cambio climático, ya que las distribuciones pueden volverse
mayores o menores debido al cambio climático. Por ejemplo, la tasa de propagación de los
microplásticos se ralentiza durante la estación seca, cuando hay menos viento, lo que significa que
permanecen en el aire más tiempo que en la temporada de lluvias, y hay más vientos que aceleran la
propagación.
Simulación
Condición inicial Escenario 1: Existen tendencias alarmantes en la contaminación por microplásticos
que resaltan las interacciones del ecosistema de páramo a lo largo del tiempo. Además, como se muestra
en la Ilustración 3, las concentraciones atmosféricas de microplásticos están aumentando
constantemente. La llegada de microplásticos al páramo puede tener consecuencias únicas, impactando
la biodiversidad. La combinación de estas dos dinámicas resalta la vulnerabilidad del ecosistema de
pág. 10631
páramo al creciente problema de la contaminación por microplásticos. La delicada relación entre el
musgo y los microplásticos en la naturaleza refleja un desequilibrio en la capacidad de absorción natural
del musgo. Esta situación puede causar una serie de efectos adversos, impactando negativamente la
función del páramo como regulador de agua y hábitat de especies únicas.
Ilustración 3 Microplásticos en la atmósfera
Fuente: Autores elaborado en Vensim.
Por eso este escenario no solo proporciona el punto de partida para la simulación, sino que también
establece las bases para comparar y evaluar los efectos de los cambios en los escenarios subsiguientes
(Escenario 2, Escenario 3, Escenario 4). Cualquier modificación en las variables y parámetros después
de este punto se considera una intervención o modificación en relación con la situación inicial,
ofreciendo así una perspectiva esencial para comprender y abordar la problemática de la contaminación
por microplásticos en el páramo.
Escenario 2: Mejora en la Capacidad de Retención: Se presenta como una oportunidad única para
analizar de cerca cómo la capacidad de absorción del musgo puede influir en las concentraciones
atmosféricas de microplásticos y, por consiguiente, en su llegada al ecosistema de páramo. Al introducir
una tasa de absorción del musgo distinta de cero, nos adentramos en un análisis crítico sobre el impacto
potencial de esta especie en la reducción de microplásticos en el aire.
Una tasa de absorción más elevada implica una mayor eficacia del musgo para capturar partículas de
microplásticos presentes en el aire. Este proceso contribuye a la disminución de las concentraciones
pág. 10632
atmosféricas, ya que el musgo actúa como un componente clave en la remoción de microplásticos del
entorno, ofreciendo así una solución potencial para mitigar los efectos negativos de la contaminación
por microplásticos. Este aspecto es crucial para comprender el papel específico que el musgo podría
desempeñar en la mejora de la calidad del aire y la protección del ecosistema de páramo.
Ilustración 4 Microplásticos en el musgo
Fuente: Autores elaborado en Vensim.
Escenario 3: Sensibilidad del páramo frente a la propagación de los microplásticos: La adsorción
del musgo se presenta como un factor clave, a medida que el musgo absorbe microplásticos, se reduce
la cantidad de estas partículas que llegan al páramo, lo que puede tener beneficios significativos para la
biodiversidad y la salud del ecosistema. La capacidad del musgo para actuar como un regulador natural
se vuelve evidente en la medida en que disminuye la presencia de microplásticos en el páramo.
Esta dinámica también destaca la importancia de considerar la variabilidad en la propagación de
microplásticos a través del tiempo. Si bien las concentraciones atmosféricas pueden aumentar debido a
diversas actividades humanas, la capacidad de absorción del musgo sugiere que el ecosistema tiene la
capacidad de mitigar algunos de los efectos adversos, al menos en la escala del páramo. La disminución
de microplásticos en el páramo a lo largo del tiempo es un indicativo positivo de la capacidad del musgo
para adaptarse y responder a la contaminación.
Ilustración 5 Absorción del musgo
pág. 10633
Ilustración 6 MIcroplásticos páramo
Escenario 4: Tasa de absorción del musgo hasta en un 90%: En la Ilustración 8, se observa que más
microplásticos pueden llegar al musgo y que la mejora de la capacidad de almacenamiento es un factor
clave para reducir la contaminación por microplásticos en general en este componente específico del
ecosistema. Optimizar la conservación de los musgos el potencial positivo no solo de reducir la
acumulación de microplásticos en los indicadores biológicos, sino también de reducir la carga general
de microplásticos en el medio ambiente y en el páramo, ayudando a mantener la salud ambiental y la
estabilidad del ecosistema. Este escenario resalta la importancia de considerar estrategias específicas
para aumentar la capacidad natural de los bioindicadores en el control de la contaminación por
pág. 10634
microplásticos.
Ilustración 7 Escenario 4 Microplásticos en el musgo, Fuente: Autores elaborado en Vensim
CONCLUSIONES
Utilizando modelos de dinámica de sistemas, se desarrolló un modelo de simulación integral para
abordar la deposición atmosférica de microplásticos utilizando el musgo como un importante
bioindicador. Este enfoque integra, la interacción entre variables tradicionales como la producción de
residuos y la movilidad de vehículos, y la capacidad de almacenar microplásticos en la biomasa de
musgo.
Condiciones Iniciales Escenario 1: La dinámica de sistemas permite visualizar cambios temporales
en la contaminación, mostrando que la relación entre la generación de residuos, la movilidad de los
vehículos y la capacidad de retención de microplásticos del musgo evoluciona dinámicamente. Esta
perspectiva temporal proporciona una comprensión más completa de los cambios de los ecosistemas a
lo largo del tiempo.
Escenario 2: Mejora en la Capacidad de Retención del Musgo: Se destaca la importancia
significativa de la capacidad de absorción del musgo como un elemento clave en la mitigación de la
contaminación por microplásticos en el ecosistema de páramo. Al introducir una tasa de absorción del
musgo diferente de cero, se evidencia la capacidad potencial de esta especie para influir directamente
en las concentraciones atmosféricas de microplásticos y, por ende, en su impacto en el páramo.
pág. 10635
La observación de una tasa de absorción más elevada revela que el musgo, al actuar como un filtro
natural, incrementa su eficacia para capturar partículas de microplásticos presentes en el aire. Este
proceso se traduce directamente en la disminución de las concentraciones atmosféricas, subrayando el
papel esencial del musgo como componente clave en la eliminación activa de microplásticos del
entorno.
La capacidad del musgo para reducir las concentraciones de microplásticos en el aire no solo tiene
implicaciones para la calidad del aire, sino que también sugiere que esta especie podría desempeñar un
papel crucial en la protección general del ecosistema de páramo contra los impactos negativos de la
contaminación por microplásticos.
Escenario 3: Sensibilidad del páramo frente a la propagación de los microplásticos: La capacidad
del musgo para actuar como un regulador natural se manifiesta claramente al considerar cómo su
actividad de absorción impacta directamente en la cantidad de microplásticos que llegan al páramo.
Este papel regulatorio es esencial para mantener el equilibrio en el ecosistema y preservar la integridad
de sus componentes biológicos y geofísicos.
La dinámica observada también resalta la relevancia de considerar la variabilidad temporal en la
propagación de microplásticos. Aunque las concentraciones atmosféricas pueden aumentar debido a
diversas actividades humanas, la capacidad adaptativa del musgo para absorber estos contaminantes
sugiere que el ecosistema del páramo tiene la capacidad intrínseca de contrarrestar algunos de los
efectos negativos asociados con la contaminación por microplásticos.
La disminución progresiva de microplásticos en el páramo a lo largo del tiempo constituye un indicador
positivo de la capacidad de adaptación y respuesta del musgo frente a la contaminación. Este fenómeno
subraya la resiliencia del ecosistema y resalta la importancia de considerar no solo las condiciones
actuales, sino también la capacidad de adaptación a lo largo del tiempo al diseñar estrategias de
conservación y mitigación de impactos ambientales. En conjunto, el Escenario 3 sugiere que el musgo,
al actuar como un defensor natural, desempeña un papel crucial en la sostenibilidad y preservación del
delicado ecosistema del páramo frente a la creciente amenaza de la contaminación por microplásticos
Escenario 4 Mejora en la capacidad de retencion del musgo: Al aplicar la dinámica del sistema al
cuarto escenario, queda claro cómo la capacidad mejorada de retención mugo actúa como un factor
pág. 10636
dinámico importante para limitar la contaminación. La mayor capacidad de los musgos para almacenar
microplásticos tiene un impacto dinámico en la carga total del ecosistema, lo que demuestra la
efectividad de las estrategias para mejorar la capacidad natural del bioindicador.
Este enfoque de dinámica de sistemas proporciona una comprensión más profunda de cómo las
variables evolucionan interactivamente con el tiempo al paso de los dias. La adopción de esta
perspectiva considera la dinámica temporal de los microplásticos durante la deposición atmosférica y
destaca la necesidad de políticas ambientales y estrategias de gestión adaptativas. Este modelo dinámico
mejora la comprensión de los impactos a largo plazo y enfatiza la importancia de un enfoque holístico
para la gestión de la contaminación.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Aceto, M., Abollino, O., Conca, R., Malandrino, M., Mentasti, E., & Sarzanini, C. (2003). The use of
mosses as environmental metal pollution indicators. Chemosphere, 50(3), 333–342.
https://doi.org/10.1016/s0045-6535(02)00533-7
Afsar, B., Elsurer Afsar, R., Kanbay, A., Covic, A., Ortiz, A., & Kanbay, M. (2019). Air pollution and
kidney disease: review of current evidence. Clinical Kidney Journal, 12(1), 19–32.
https://doi.org/10.1093/ckj/sfy111
Berg, T., Røyset, O., & Steinnes, E. (1995). Moss (Hylocomium splendens) used as biomonitor of
atmospheric trace element deposition: Estimation of uptake efficiencies. Atmospheric
Environment (Oxford, England: 1994), 29(3), 353–360.
https://doi.org/10.1016/1352-2310(94)00259-n
Bergmann, M., Mützel, S., Primpke, S., Tekman, M. B., Trachsel, J., & Gerdts, G. (2019). White and
wonderful? Microplastics prevail in snow from the Alps to the Arctic. Science Advances, 5(8).
https://doi.org/10.1126/sciadv.aax1157
Camargo Rodríguez, S., Franco López, J. A., Chud Pantoja, V. L., & Osorio Gómez, J. C. (2017).
Modelo de simulación dinámica para evaluar el impacto ambiental de la producción y logística
inversa de las llantas. Edu.co. https://doi.org/10.14482/inde.35.2.10165
Camargo Rodríguez, S., Universidad del Valle, Franco López, J. A., Chud Pantoja, V. L., Osorio
Gómez, J. C., Universidad del Valle, Universidad Santiago de Cali, & Universidad del Valle.
pág. 10637
(2017). Dynamic simulation model to evaluate the environmental impact of production and
reverse logistics of tire. Ingeniería y Desarrollo, 35(2), 357–381.
https://doi.org/10.14482/inde.35.2.10165
Forrester, J. W. (1961). Industrial Dynamics. Laprospective.fr.
http://www.laprospective.fr/dyn/francais/memoire/autres_textes_de_la_prospective/autres_ouv
rages_numerises/industrial-dynamics-forrester-1961.pdf
Halleraker, J. H., Reimann, C., de Caritat, P., Finne, T. E., Kashulina, G., Niskaavaara, H., & Bogatyrev,
I. (1998). Reliability of moss (Hylocomium splendens and Pleurozium schreberi) as a
bioindicator of atmospheric chemistry in the Barents region: Interspecies and field duplicate
variability. The Science of the Total Environment, 218(2–3), 123–139.
https://doi.org/10.1016/s0048-9697(98)00205-8
Huerta Lwanga, E., Mendoza Vega, J., Ku Quej, V., Chi, J. de L. A., Sanchez del Cid, L., Chi, C.,
Escalona Segura, G., Gertsen, H., Salánki, T., van der Ploeg, M., Koelmans, A. A., & Geissen,
V. (2017). Field evidence for transfer of plastic debris along a terrestrial food chain. Scientific
Reports, 7(1). https://doi.org/10.1038/s41598-017-14588-2
Iñiguez, M. E., Conesa, J. A., & Fullana, A. (2018). Recyclability of four types of plastics exposed to
UV irradiation in a marine environment. Waste Management (New York, N.Y.), 79, 339–345.
https://doi.org/10.1016/j.wasman.2018.08.006
Lebreton, L., Egger, M., & Slat, B. (2019). A global mass budget for positively buoyant macroplastic
debris in the ocean. Scientific Reports, 9(1), 1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-019-49413-5
Moreno Moreno, N. I. (2018). DINÁMICA DE SISTEMAS Y LA CURVA MEDIO AMBIENTAL
DE KUZNETS EN PERÚ (1990-2015). Researchgate.net.
https://doi.org/10.22395/SEEC.V21N49A3
Peng, J., Wang, J., & Cai, L. (2017). Current understanding of microplastics in the environment:
Occurrence, fate, risks, and what we should do. Integrated Environmental Assessment and
Management, 13(3), 476–482. https://doi.org/10.1002/ieam.1912
Perevochtchikova, M. (2013). La evaluación del impacto ambiental y la importancia de los indicadores
ambientales. Gestión y política pública, 22(2), 283–312.
pág. 10638
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-10792013000200001
Pivokonsky, M., Cermakova, L., Novotna, K., Peer, P., Cajthaml, T., & Janda, V. (2018). Occurrence
of microplastics in raw and treated drinking water. The Science of the Total Environment, 643,
1644–1651. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.08.102
Roblin, B., & Aherne, J. (2020). Moss as a biomonitor for the atmospheric deposition of anthropogenic
microfibres. The Science of the Total Environment, 715(136973), 136973.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.136973
Rodríguez, L. M., Lubo, C. M., Abadía, J., Orozco, Ó., López, A., & Llano, G. (2017). Comparación
de los escenarios de emisiones de GEI por combustión móvil y fertilización en un cultivo de
caña comercial y orgánica a través de modelos de simulación. Producción + limpia, 12(2), 80–
91. https://doi.org/10.22507/pml.v12n2a7
Routti, H., Atwood, T. C., Bechshoft, T., Boltunov, A., Ciesielski, T. M., Desforges, J.-P., Dietz, R.,
Gabrielsen, G. W., Jenssen, B. M., Letcher, R. J., McKinney, M. A., Morris, A. D., Rigét, F. F.,
Sonne, C., Styrishave, B., & Tartu, S. (2019). State of knowledge on current exposure, fate and
potential health effects of contaminants in polar bears from the circumpolar Arctic. The Science
of the Total Environment, 664, 1063–1083. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.02.030
Sánchez Céspedez, J. M., Gaona Barrera, A. E., & Dallos Parra, D. L. (2021). Modelo de Simulación
Para Evaluación de Políticas Ambientales Mediante la Caracterización de la Contaminación del
Aire en la Ciudad de Bogotá usando Dinámica de Sistemas. Org.co.
https://doi.org/10.25100/iyc.v24i2.11573
Schintu, M., Cogoni, A., Durante, L., Cantaluppi, C., & Contu, A. (2005). Moss (Bryum radiculosum)
as a bioindicator of trace metal deposition around an industrialised area in Sardinia (Italy).
Chemosphere, 60(5), 610–618. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2005.01.050
Streman, J. D. (2000). Bussines Dynamics Systems Thinking and Modeling for a Complex World.
Jimcontent.com.
https://sa85c2e82e126a3ae.jimcontent.com/download/version/1360070105/module/626458527
9/name/%E6%96%87%E5%AD%97BUSINESS_DYNAMICS.pdf
Valencia, A. P. (2014). Estudio de disminución de partículas atmosféricas contaminantes, mediante
pág. 10639
envolventes térmicas. Dinamica-de-sistemas.com. Recuperado 29 de diciembre de 2023, de
http://www.dinamica-de-sistemas.com/revista/1214i-dinamica-de-sistemas.pdf
Valencia-Rodríguez, O., Test, G. O., & Redondo, J. M. (2019). Metodología para el Modelado de
algunos Aspectos Asociados a la Sostenibilidad Empresarial y su Aplicación en una Empresa
Manufacturera. CIT Informacion Tecnologica, 30(4), 103–126.
https://doi.org/10.4067/s0718-07642019000400103
Visual feature. (s. f.). Unep.org. Recuperado 13 de diciembre de 2023, de
https://www.unep.org/interactive/beat-plastic-pollution/
Wright, S. L., Ulke, J., Font, A., Chan, K. L. A., & Kelly, F. J. (2020). Atmospheric microplastic
deposition in an urban environment and an evaluation of transport. Environment International,
136(105411), 105411. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.105411
