Evaluación de la gestión en el control y manejo de la residualidad en el turismo rural caso provincia del Tequendama, Cundinamarca
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2017-05-25
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Altmetric
Descripción
La Provincia del Tequendama se ha caracterizado por ser una región que propicia atractivos turísticos dada sus condiciones bioclimáticas que evocan el movimiento masivo de turistas, esto ha permitido que se establezcan fuertes dinámicas turísticas especialmente en zonas rurales dando paso a actividades propias del Turismo Rural.
De esta manera se puede inferir que ha existido un aumento de la población flotante que trae consigo un incremento en la producción de residuos sólidos y vertimientos que a su vez, demandan una buena respuesta de las respectivas autoridades para que aborden de manera apropiada la gestión de la Residualidad; entendiéndose este término como la unión de criterios en la gestión integral de residuos sólidos, vertimientos y capacidad institucional para responder, en este caso, a la Sostenibilidad del Turismo Rural.
La presente monografía pretende evaluar las situaciones presentadas en la gestión ambiental de la Residualidad en las actividades turísticas de la región; por lo tanto se procedió a escoger indicadores y criterios que describan, complementen y/o relacionen dichas variables, estos criterios fueron seleccionados de acuerdo a los lineamientos del Consejo Global de Turismo y de la Normatividad Colombiana en Gestión de Residuos Sólidos.
Seguidamente se crearon Bases de Datos que reunían la información de los 10 municipios de la Provincia comprendidos en el periodo del 2000 al 2016 frente a 32 criterios seleccionados; las Bases de Datos fueron analizadas a partir del Servidor SQL 2002 y en Excel 2010 para aplicar la metodología de Minería de Datos que a partir de Algoritmos secuenciales y probabilísticos dio paso a la generación de modelos de agrupamiento de datos permitiendo establecer relaciones entre las 32 variables y posteriores análisis de predicción, convirtiéndose esta herramienta en un instrumento innovador de gestión y planificación ambiental que permite el análisis de grandes volúmenes de información con resultados confiables.
Resumen
The province of Tequendama has been characterized by being a region that favors tourist attractions given its bioclimatic conditions that evoke the massive movement of tourists; this has allowed strong tourist dynamics to be established especially in rural areas giving way to activities of the Rural Tourism.
In this way it can be inferred that there has been an increase in the floating population which brings with it an increase in the production of solid waste and dumping which, in turn, demand a good response from the respective authorities so that they appropriately address the management of The Residually; This term being understood as the union of criteria in the integral management of solid waste, dumping and institutional capacity to respond, in this case, to the Sustainability of Rural Tourism.
The present monograph aims to evaluate the situations presented in the environmental management of the Residually in the tourist activities of the region; Therefore, we proceeded to select indicators and criteria that describe, complement and / or relate these variables, these criteria were selected according to the guidelines of the Global Tourism Council and the Colombian Normativity in Solid Waste Management.
Next, Databases were created that gathered the information of the 10 municipalities of the Province comprised in the period of 2000 to 2016 against 32 selected criteria; The Databases were analyzed from the SQL Server 2002 and in Excel 2010 to apply the methodology of Data Mining that from sequential and probabilistic algorithms gave way to the generation of models of grouping of data allowing to establish relations between the 32 variables And subsequent prediction analyzes, making this tool an innovative tool for environmental management and planning that allows the analysis of large volumes of information with reliable results.
Palabras clave
Provincia del tequendama, Turismo rural sostenible, Residualidad, Minería de datos, Modelación