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Capitolo 3
GENERAZIONE E CARATTERIZZAZIONE DEI RSU
:
METODOLOGIA
L'attività di valutazione della generazione e caratterizzazione dei rifiuti solidi è stata sviluppata in tre differenti fasi:
• Fase iniziale: calcolo della generazione dei rifiuti solidi utilizzando il metodo della densità (Corozal e San Joaquin);
• Fase intermedia: studio della generazione dei rifiuti solidi tramite letteratura;
• Fase finale: calcolo della generazione e della caratterizzazione dei rifiuti solidi attraverso indagini sul campo (Orange Walk; Dangriga, Punta Gorda; Silk Grass, Cowpen, Chan Pine Ridge).
3.1 Fase iniziale
Questa fase è stata adottata a Corozal e nel villaggio urbano di San Joaquin. Nella città il calcolo dell'intera quantità di rifiuti prodotti in una settimana è avvenuto tramite la misurazione della densità su determinati campioni. Una volta nota la densità e il volume dei rifiuti solidi si è calcolato il loro peso. Parallelamente, per la determinazione della generazione dei rifiuti nel villaggio di San Joaquin, si è misurata la produzione di RSU su campioni statistici appartenenti a differenti fasce di reddito.
3.2 Fase intermedia
Per la pianificazione delle attività all'inizio del progetto è stato necessario fornire delle informazione sulle quantità e sulla tipologia di rifiuti. Si è ritenuto opportuno
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ricavare tali informazioni tramite assunzioni teoriche per poi verificarle successivamente dopo il completamento della fase finale.
Utilizzando i valori annuali del PIL del Belize dal 1962 al 2013 e relazionandoli con i rispettivi valori riferiti a Costa Rica, Guatemala e piccoli stati dei Caraibi è stato possibile ricavare una linea polinomiale che rappresenta i valori del Prodotto Interno Lordo (PIL) dal 2013 al 2040 (figura 10).
La tabella 9 mostra i risultati riportati dal Regional Project for the Evaluation of Urban Solid Waste Management in Latin America and the Caribbean (PAHO-AIDIS-IDB, 2010) illustrando i valori delle quantità di Household Solid Waste (HSW) e Urban Solid Waste (USW) per le regioni dell'America Latina e dei Caraibi (LAC). Successivamente è stata ricavata una relazione tra i rifiuti prodotti dei paesi dell'America Latina e dei Caraibi e il loro PIL, figure 11 e 12.
Country Micro Small Medium Large Mega Overall
HSW USW HSW USW HSW USW HSW USW HSW USW HSW USW
Argentina 0.66 0.92 0.68 1.06 0.8 1.02 0.78 1.41 0.77 1.15
Belize
Bolivia 0.27 0.29 0.4 0.43 0.45 0.48 0.51 0.55 0.46 0.49
Brazil 0.49 0.87 0.54 0.86 0.66 0.85 0.78 1.31 0.91 1 0.67 1
26 Chile 0.75 1.28 0.76 1.43 0.8 1.21 0.86 1.12 0.79 1.25 Colombia 0.41 0.48 0.4 0.55 0.56 0.57 0.59 0.66 0.73 0.82 0.54 0.62 Costa Rica 1.21 0.75 0.89 1.2 0.85 1.1 Dom. Rep. 0.9 1 0.75 1.01 0.9 1.2 0.85 1.1 Ecuador 0.41 0.54 0.45 0.66 0.59 0.68 0.73 0.85 0.62 0.71 El Salvador 0.3 0.48 0.42 0.64 0.58 0.94 0.58 1.74 0.5 0.89 Guatemala 0.36 0.42 0.5 0.52 0.62 0.5 0.62 0.48 0.61 Guyana Honduras 0.27 0.37 0.67 0.94 0.61 Jamaica 0.6 0.64 0.83 0.95 0.71 Mexico 0.32 0.53 0.47 0.78 0.49 0.83 0.75 1.1 0.65 1.34 0.58 0.94 Nicaragua 0.7 0.57 1 0.73 Panama 0.46 0.54 0.57 1.11 0.59 0.96 0.5 1.6 0.55 1.22 Paraguay 0.63 0.72 0.63 0.86 0.72 1.02 0.83 1.28 0.69 0.94 Peru 0.33 0.53 0.41 0.63 0.51 0.67 0.48 0.85 0.43 0.81 0.47 0.75 Uruguay 0.72 0.85 0.67 1.07 0.46 0.81 0.88 1.22 0.75 1.03 Venezuela 0.5 0.77 0.78 0.51 0.75 0.82 1.08 0.65 0.86
Tabella 9 - Generazione di HSW e USW nei paesi LAC (kg/abitante*giorno)
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Trovate le equazioni che regolano tali relazioni e noto il PIL del Belize è stato possibile conoscere il valore della quantità di rifiuti prodotti per abitante (tabella 10) Confrontando i valori ottenuti correlando le quantità di USW/HSW con il PIL e i risultati ricavati dal precedente studio sul Corridoio Centrale del Belize (Hydroplan, 2011) la loro coincidenza appare evidente con una differenza massima pari al 5%.
Studio corridoio
centrale Relazione PIL Differenza
USW (kg/abit*giorno) 1.02 0.97 -5%
HSW (kg/abit*giorno) 0.68 0.69 1%
Tabella 10 - Generazione dei rifiuti in Belize
Dato che i rifiuti classificati come Household solid waste (HSW) costituiscono una frazione dei Urban solid waste (USW) è stato scelto di utilizzare questo valore per rappresentare la quantità di rifiuti prodotti nei villaggi rurali. Analogamente, il valore
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di USW è stato considerato come la quantità di RSU prodotta nelle città e nei villaggi urbani (tabella 11).
Città Villaggi Urbani Villaggi Rurali
RSU (kg/abit*giorno) 0.97 0.97 0.69
Tabella 11 - Generazione dei RSU nelle città, nei villaggi urbani e rurali del Belize
Attestata la coincidenza dei valori ottenuti tramite metodologie completamente differenti, la composizione dei rifiuti è stata supposta simile a quella riportata dal precedente studio nel Corridoio Centrale del Belize. Le tabelle 12 e 13 riassumo la caratterizzazione dei rifiuti solidi delle città, dei villaggi urbani e rurali.
CATEGORIE % Organico biodegradabile 33% Altro organico 14% Vetro 8% Metallo 5% Plastica 19% Carta e cartone 16%
Rifiuti pericolosi domestici 2%
Altre categorie 3%
Tabella 12 - Caratterizzazione dei RSU nelle città e villaggi urbani
CATEGORIE % Organico biodegradabile 57% Altro organico 13% Vetro 5% Metallo 4% Plastica 15% Carta e cartone 5%
Rifiuti pericolosi domestici 1%
Altre categorie 0%
29 3.3 Fase finale
In quest'ultima fase è stata adottata una differente metodologia conseguentemente ai risultati ottenuti riferendosi alla letteratura scientifica, dai quali è emersa la necessità di approfondire specifici elementi e verificare le supposizioni teoriche.
La metodologia adottata è descritta nei successivi paragrafi.
3.3.1 Regole operative
Per l'esecuzione dell'indagine sono state seguite le seguenti regole operative: - Il lavoro è stato svolto in collaborazione con il servizio di raccolta comunale, seguendo lo stesso programma.
- Gli abitanti, per quanto possibile, non sono stati avvisati durante lo svolgimento delle attività.
- La raccolta dei rifiuti è avvenuta nell'arco di una settimana, in modo da avere un sufficiente campione medio su cui effettuare l'analisi.
La collaborazione con il servizio di raccolta comunale ha garantito il mantenimento degli stessi percorsi (figura 13) e delle medesime frequenze di raccolta, evitando possibili errori sulle stime delle quantità di rifiuti prodotti.
Figura 13 - Percorsi seguiti dal servizio di raccolta, Orange Walk.
Per non modificare le abitudini delle famiglie selezionate per l'analisi, gli abitanti non sono stati avvisati dell'indagine, quando non è stato possibile (villaggi sprovvisti
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di servizio di raccolta pubblico) è stata intrapresa una campagna d'informazione durante la quale si specificava di continuare a mantenere il comportamento assunto abitualmente.
3.3.2 Identificazione dei luoghi di indagine
Come spiegato precedentemente lo studio ha coinvolto oltre che le capitali dei distretti, anche i villaggi in modo da verificare le assunzioni proposte per la classificazione in urbani e rurali.
I villaggi analizzati sono i seguenti:
- San Joaquin (distretto di Corozal), lo studio è avvenuto nella prima fase ed ha evidenziato le caratteristiche tipiche di un villaggio urbano.
- Chan Pine Ridge (distretto di Orange Walk): villaggio rurale.
- Silk Grass (distretto di Stann Creek): villaggio urbano collocato lungo una delle strade principali che collegano il Nord e il Sud del paese.
- Cow Pen (distretto di Stann Creek): villaggio urbano isolato che usufruisce del servizio di raccolta rifiuti.
3.3.3 Rifiuti residenziali
Per determinare la generazione e la composizione dei RSU prodotti dalle famiglie è stato determinato un campione rappresentativo. Preliminarmente, grazie all'aiuto del personale del servizio di raccolta comunale, sono state individuate differenti aree appartenenti a tre differenti fasce di reddito: alto, medio e basso.
Per ognuna delle tre fasce di reddito è stato calcolato il campione statistico rappresentativo utilizzando la seguente formula:
dove:
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- Coefficiente Z1-α/2 = 1.96
- Errore ammissibile: E = 0.05 kg/abit.*giorno - Deviazione standard: σ = 0.2 kg/abit.*giorno - Varianza: σ2 = 0.04 kg/abit.*giorno - Numero di famiglie per ogni fascia di reddito: N
- campione rappresentativo (numero di famiglie): n
In ogni città e villaggio le attività sono state pianificate la settimana precedente l'inizio dell'indagine al fine di reperire le seguenti informazioni:
- Percorsi e frequenza della raccolta;
- Identificazione delle zone appartenenti alle fasce di reddito alto, medio e basso; - Stima della percentuale di famiglie per ogni fascia di reddito;
- Calcolo del campione rappresentativo "n" (numero di famiglie) per ogni fascia di reddito;
- Identificazione e registrazione delle abitazioni appartenenti al campione rappresentativo scelto;
- Identificazione dell'area su cui effettuare lo studio relativo alla composizione dei rifiuti;
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Oltre all'aiuto offerto dal personale degli uffici comunali ci si è avvalsi dell'ausilio di mappe catastali e immagini satellitari, grazie alle quali è stato possibile identificare le abitazioni sulle quali effettuare l'indagine (Figura 14)
Considerata la variabilità della percentuale di famiglie, stimata per ogni categoria (fascia di reddito), è stato assunto un errore di ±10% in modo da ottenere i valori entro cui può variare il campione (n) affinché sia rappresentativo della rispettiva categoria ( Tabella 14).
Città Orange Walk Dangriga Punta Gorda
Fascia di reddito Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa
N° famiglie 3375 2572 1358
Variabilità (%) 2-12 44-64 34-54 1-20 50-70 20-40 10-30 20-40 40-60
n 32 - 53 59 - 60 58- 69 5 - 39 50 - 53 39 - 47 22 - 38 32 - 42 42 - 47
Tabella 14 - Valore del campione statistico "n" in funzione della variazione di abitanti per ogni categoria
Tenuto conto del campo di variabilità del campione n e dei possibili problemi riscontrabili durante la raccolta è stato preso un valore più grande del campione, selezionando più famiglie rispetto al numero restituito dalla formula statistica, come mostrato nella tabella 15.
Città Orange Walk Dangriga Punta Gorda
Fascia di reddito Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa
N° famiglie 3375 2572 1649
% fascia di reddito 2% 54% 44% 10% 60% 30% 20% 30% 50%
N.° famiglie per fascia 69 1823 1485 257 1543 772 330 495 825
"n" campione statistico 33 59 59 28 51 44 32 38 45
n. famiglie selezionate 69 95 100 89 80 80 68 74 73
Tabella 15 - Numero di famiglie selezionate per ogni categoria e città
Nei villaggi sono stati riscontrati dei problemi legati alla raccolta dei rifiuti ad eccezione del villaggio di Cow Pen dove, grazie alla presenza di un servizio di raccolta efficiente è stato possibile raccogliere i rifiuti prodotti dall'intero villaggio.
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In questi piccoli centri residenziali il numero di famiglie selezionate per l'indagine è risultato inferiore a quello del campione statistico (tabella 16), in quanto alcuni residenti non hanno seguito correttamente le istruzioni ricevute. Per tale ragione alcune famiglie sono state scartate dall'indagine.
Città San Joàquin Silk Grass Chan Pine Ridge
Fascia di reddito Unica Unica Unica
N° famiglie 390 240 104
% fascia di reddito 100% 100% 100%
N.° famiglie per fascia 390 240 104
"n" campione statistico 53 49 39
n. famiglie selezionate 44 28 37
Tabella 16 - Numero di famiglie selezionate per ogni categoria e villaggio
In ogni caso, il numero di famiglie risulta rappresentativo dell'intera popolazione, ma con un livello di confidenza più basso. Infatti, secondo quanto suggerito dal manuale redatto da United Nations Environment Programme (UNEP, 2009), il 70% del livello di confidenza è sufficiente ai fini di una pianificazione generale. Nelle tabelle 17 e 18 è possibile notare come adottando un livello di confidenza più basso il valore del campione statistico diminuisce notevolmente.
Città Orange Walk Dangriga Punta Gorda
Fascia di reddito Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa Alta Medio Bassa
N° famiglie 3375 2572 1649
% fascia di reddito 2% 54% 44% 10% 60% 30% 20% 30% 50%
N.° famiglie per fascia 69 1823 1485 257 1543 772 330 495 825
"n" campione statistico 14 17 17 16 17 17 16 17 17
n. famiglie selezionate 69 95 100 89 80 80 68 74 73
Tabella 17 - Campione statistico "n" considerando un livello di confidenza del 70% (città)
A causa dell'alto numero di famiglie selezionate e dei vari problemi legati ai metodi di raccolta non è stato possibile analizzare le caratteristiche relative alla generazione di ogni singola famiglia, ma i rifiuti sono stati pesati e caratterizzati per ogni gruppo costituente la specifica fascia di reddito (alta, medio, bassa).
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Città San Joàquin Silk Grass Chan Pine Ridge
Fascia di reddito Unica Unica Unica
N° famiglie 390 240 104
% fascia di reddito 95% 100% 100%
N.° famiglie per fascia 3390 240 104
"n" campione statistico 17 16 12
n. famiglie selezionate 44 28 37
Tabella 18 - Campione statistico "n" considerando un livello di confidenza del 70% (villaggi)
In ogni città e villaggio la raccolta è avvenuta durante l'arco di sette giorni per cui la produzione e l'analisi merceologica dei RSU fa riferimento all'intera settimana.
I rifiuti raccolti da ogni abitazione selezionata sono stati trasportati in discarica e pesati. Nota la loro quantità totale è stato utilizzato il metodo della "quartatura" per la determinazione del campione su cui eseguire l'analisi merceologica. La tecnica consiste nel distribuire i rifiuti su una superfice piana, opportunamente separata dal terreno sottostante tramite l'uso di un telo plastificato (figura 15).
Figura 15 - Postazione per l'analisi merceologica, Punta Gorda
Dal cumulo di rifiuti sono stati tolti gli elementi più ingombranti e si è proceduto a mescolarli creando un cono appiattito il più possibile omogeneo. Sulla massa
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ottenuta si sono tracciate due linee diametrali ad angolo retto (figura 16) e si è allontanato in modo completo con pala e scopa il materiale costituente due quadranti opposti, utilizzandolo per la determinazione della densità.
Figura 16 - Divisione del cono in quarti
Sui rifiuti restanti, aventi una quantità minima di 100 kg, è stata effettuata l'analisi merceologica. Quest’ultima operazione consiste nel suddividere i rifiuti secondo le seguenti categorie di materiali (figura 17):
- Scarti alimentari - Carta e cartone - Plastica
- Polistirolo
- Tessuti, vestiti e scarpe - Gomma
- Pelle
- Rifiuti verdi (erba rasatura giardino, rami secchi, ecc) - Legno
36 - Metallo
- Rifiuti pericolosi domestici
- Assorbenti intimi, pannolini, carta igienica - Rifiuti provenienti da costruzioni e/o demolizioni - Mix (residuo avente pezzatura minore di 1cm) - Rifiuti ingombranti
Figura 17 - Esempi delle categorie di rifiuti
I rifiuti, dopo la separazione nelle diverse categorie, sono stati nuovamente pesati avendo cura di individuare e correggere eventuali discrepanze con le pesature iniziali.
I materiali appartenenti alle categorie “Rifiuti verdi” e “Rifiuti ingombranti”, rappresentando un impedimento all’analisi merceologica, in quanto difficilmente maneggevoli, sono stati individuati, pesati e lasciati fuori dalla quartatura. Il loro peso è stato proporzionalmente aggiunto alle suddette categorie alla fine del processo di caratterizzazione dei rifiuti.
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Il personale addetto allo svolgimento del lavoro è stato selezionato, per quanto possibile, tra coloro i quali, informalmente, si occupavano di raccogliere i rifiuti riciclabili (plastica e metallo) per poi rivenderli.
Batch 1 Batch 2 Batch 3 Batch 4 Media
Organico 67.77% 63.98% 73.37% 61.92% 66.76%
Plastica 13.19% 6.05% 8.97% 6.29% 8.62%
Carta e cartone 5.49% 0.00% 7.88% 8.61% 5.50%
Tessuti, vestiti e scarpe 0.00% 1.73% 4.35% 2.98% 2.26% Assorbenti intimi, pannolini e carta igienica 7.69% 14.41% 0.00% 15.56% 9.42% Metallo 2.20% 4.32% 1.63% 1.32% 2.37% Vetro 0.73% 2.02% 3.53% 3.31% 2.40% Polistirolo 0.00% 1.44% 0.27% 0.00% 0.43% Mix < 1cm 2.93% 6.05% 0.00% 0.00% 2.25%
Tabella 19 - Percentuali categorie presenti all'interno del residuo
. I lavoratori sono stati istruiti all’esecuzione delle due fasi principali del processo:
1) Fase di separazione manuale;
2) Fase di separazione mediante l’ausilio di vaglio metallico. Nel dettaglio le due fasi differiscono secondo quanto segue:
1) Consiste nel separare i rifiuti facilmente individuabili ed afferrabili manualmente quali bottiglie di plastica, contenitori di polistirolo, lattine di metallo, scatole in cartone ecc…
2) E’ la fase finale, in cui la separazione dei rifiuti rimanenti, soprattutto di origine organica, è risultata ostacolata sia dalla presenza di materiali di piccole dimensioni che dalla loro consistenza. Per tale ragione è stata utilizzata una
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griglia metallica avente maglia 1cm x 1cm, posizionata sopra dei contenitori in modo da raccogliere i rifiuti aventi pezzatura minore di 1 cm (Mix).
Per conoscere la tipologia dei rifiuti costituenti la quantità di pezzatura maggiore di 1 cm, cioè quella non passante dal vaglio, sono stati analizzati alcuni campioni (tabella 19).
Il numero di persone che hanno partecipato all'indagine è stato appreso alla fine della settimana intervistando gli abitanti delle residenze selezionate.
3.3.4 Rifiuti provenienti da attività commerciali e dalle istituzioni
Per determinare la generazione dei rifiuti relativa alle attività commerciali ed istituzionali è stato necessario utilizzare un diverso approccio, dettato principalmente dalla variabilità delle quantità durante il mese e nell'arco di una stessa settimana. Questa fluttuazione raggiunge i suoi picchi nel fine settimana (il sabato, ad esempio, rappresenta il giorno con più affluenza nei supermercati) e nei primi giorni di ogni mese (periodo in cui si riscuotono gli stipendi).
CITTA' COROZAL ORANGE WALK DANGRIGA PUNTA GORDA PLACENCIA
CATEGORIE N. % N. % N. % N. % N. % RISTORANTI 128 23% 126 19% 78 16% 63 15% 35 15% COMMERCIO AL DETTAGLIO 193 35% 308 45% 138 28% 185 44% 38 16% ALBERGHI E ALLOGGI 18 3% 10 1% 11 2% 26 6% 72 30% INTRATTENIMENTO E RICREAZIONE 18 3% 31 5% 14 3% 19 4% 15 6% SERVIZI DI RIPARAZIONE 51 9% 41 6% 36 7% 19 4% 2 1% SALUTE E BENESSERE 57 10% 67 10% 38 8% 18 4% 16 7% TRASPORTI 8 1% 7 1% 69 14% 41 10% 7 3% BANCHE E UFFICI 37 7% 65 10% 47 9% 26 6% 52 22% RIFORNIMENTI CARBURANTE 8 1% 8 1% 6 1% 6 1% 1 0% ALTRO 29 5% 14 2% 61 12% 22 5% 2 1% TOTALE 547 100% 677 100% 498 100% 425 100% 240 100% N. attività commerciali x abit. 0,053 0,049 0,052 0,079 0,137
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Un altro aspetto da considerare sono le innumerevoli tipologie di attività commerciali, che determinano una diversa produzione di rifiuti, rendendo l’approccio statistico poco utile allo scopo.
Per meglio comprendere le caratteristiche dei settori commerciali nelle differenti città sono stati analizzati i documenti relativi alle loro licenze. Inoltre si è ritenuto utile individuare 10 macro-categorie come mostrato in tabella 20.
Il numero di attività commerciali per abitante risulta essere pari approssimativamente a 0,05 ad eccezione delle città di Placencia e Punta Gorda. In entrambe, si registra un numero maggiore di attività, nella prima causato dall’alta influenza del settore turistico, nella seconda legato anche alla presenza di attività commerciali di piccole dimensioni. Queste considerazioni, purtroppo, non risultano supportate da documenti ufficiali, in quanto mancanti o incompleti.
Le informazioni fornite dagli uffici comunali differiscono da città in città, a volte, nella stessa città, le medesime tipologie di attività commerciali sono identificate con nomi differenti. Per tale motivo si è ritenuto utile raggruppare le attività sotto categorie più generali, che pur non rappresentando fedelmente la realtà, in quanto più variegata, aiutano a classificarle secondo simili caratteristiche di generazione e tipologia di rifiuti.
La mancanza di informazioni dettagliate e una così notevole varietà di attività ha reso impossibile l’applicazione di una metodologia basata sullo studio di un campione statistico. È stata adottata una procedura consistente nella raccolta di tutti i rifiuti dell’intera città prodotti dalle attività commerciali ed istituzionali. In particolare la metodologia ha previsto i seguenti passaggi:
- Pesatura di tutti i rifiuti prodotti giornalmente in ogni città e villaggio presi in esame nell’intera settimana.
- Calcolo della densità su alcuni campioni composti da tutti i tipi di rifiuti o da alcune categorie specifiche
- Analisi merceologica secondo una classificazione dei rifiuti semplificata
La principale motivazione dello studio sui rifiuti commerciali ed istituzionali, consiste nel dare delle indicazioni sulla loro tipologia e quantità al fine di separare i rifiuti riciclabili nelle stazioni di trasferimento e smaltire in discarica il resto.
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Inoltre, eseguire l’analisi merceologica su grandi quantità di rifiuti risulta difficile ed impegnativo per cui è stata adottata la seguente classificazione semplificata:
- Plastica ( bottiglie e imballaggi) - Carta e cartone
- Organico
- Mix (rifiuti difficilmente separabili manualmente)
3.3.5 Studio aggiuntivo su categorie specifiche di attività commerciali
Nel tentativo di offrire delle linee guida riguardanti la definizioni di regole pratiche per la raccolta dei rifiuti prodotti da specifiche attività commerciali e l’applicazione di tasse e di meccanismi di incentivo/disincentivo è stato ritenuto opportuno concentrare l’analisi di generazione e caratterizzazione dei rifiuti su specifiche categorie di attività commerciali. Tenuto conto che soltanto le categorie “ristoranti” e “commercio al dettaglio” rappresentano una percentuale compresa tra il
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43% e il 64% dell’intero numero di attività commerciali lo studio è stato concentrato sulle seguenti macro-categorie:
- Ristoranti
- Commercio al dettaglio (supermercati) - Alberghi e alloggi
La metodologia seguita ha previsto la raccolta dei rifiuti dalle attività selezionate secondo le loro dimensioni e tipologia, precisamente, ristoranti, supermercati e alberghi. I rifiuti di ogni singola attività sono stati pesati e suddivisi secondo la stessa classificazione adottata per i rifiuti residenziali senza però utilizzare il metodo della quartatura, in quanto le quantità giornaliere non rientravano nei limiti minimi previsti per l’applicazione di tale procedura e inoltre l'elevata quantità di carta e cartone ne avrebbe impedito l'operazione di mescolamento.
