Siempre me pareció simpático el paquete treemap: es súper interesante para representar proporciones de distintos segmentos y sub-segmentos de una forma muy clara e interesante. En este punto, vale decir que por mucho tiempo trabajé en investigación y desarrollo de políticas para un hábitat sustentable, principalmente en dos puntos: calefacción y saneamiento.

Eso fue lo que me inspiró a tomar la EPH para buscar algo que siempre había querido saber y no había podido: cómo se reparte el uso de las alternativas de saneamiento a nivel general en el país. Es cierto que al tratarse de 31 aglomerados no es una fotografía exacta porque los ámbitos rurales no están tan representados, pero sin embargo es un dato digno de considerar.

Según el Censo del año 2010, en la Argentina un 52% de la población está conectado a un sistema cloacal. Sin embargo esta cifra no es un indicador representativo de su funcionamiento ni de la eficiencia de los distintos sistemas de tratamientos que recolectan los efluentes.

Manos a la obra

Para hacer este cálculo hay que tomar la base de hogares. Como la última que está disponible en el sitio del INDEC es la del segundo trimestre de 2018, esa es la que voy a elegir.

library(tidyverse)
## -- Attaching packages ------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
## v ggplot2 3.0.0     v purrr   0.2.5
## v tibble  1.4.2     v dplyr   0.7.6
## v tidyr   0.8.1     v stringr 1.3.1
## v readr   1.1.1     v forcats 0.3.0
## -- Conflicts ---------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(treemap)

eph <- read.table("../../../datasets/eph/usu_hogar_t218.txt", sep = ";", dec=",", header=TRUE, fill = TRUE)
eph_saneamiento <- eph %>% 
  filter(IV11!=0) %>% 
  filter(IV7!=3) %>% 
  mutate(zona=case_when(REGION==1~ "Gran Buenos Aires",
                        REGION==40~ "NOA",
                        REGION==41~ "NEA",
                        REGION==42~ "Cuyo",
                        REGION==43~ "Pampeana",
                        REGION==44~ "Patagonia"),
         baño=case_when(IV11==1~ "Red cloacal",
                        IV11==2~ "Cámara séptica y pozo ciego",
                        IV11==3~ "Pozo ciego",
                        IV11==4~ "Hoyo en la tierra"))

Ahora lo que voy a hacer es un treemap repartido primero por región del país y después por tipo de saneamiento, y luego voy a hacer un enfoque complementario: primero por tipo de saneamiento y luego por región del país.

Región y tipo

treemap(dtf=eph_saneamiento, 
        index=c("zona", "baño"),
        vSize = "PONDERA",
        type = "index",
        title="Desagües del baño en los hogares relevados",
        title.legend = "Fuente: EPH, 2° Trimestre de 2018, INDEC, indec.gob.ar",
        fontsize.legend = 8,
        position.legend = "bottom",
        palette = c("#34a853","#fbbc05","#ea4335", "#673ab7"),
        border.col = c("black", "grey", "grey"),
        aspRatio = 1700/900,
        fontfamily.title = "sans",
        fontfamily.labels = "sans",
        bg.labels = "transparent",
        fontsize.labels = c(15, 8, 4),
        overlap.labels = 1,
        align.labels = list(c("center", "center"), c("left", "top"), c("right", "bottom")))

Tipo y región

treemap(dtf=eph_saneamiento, 
        index=c("baño", "zona"),
        vSize = "PONDERA",
        type = "index",
        title="Desagües del baño en los hogares relevados",
        title.legend = "Fuente: EPH, 2° Trimestre de 2018, INDEC, indec.gob.ar",
        fontsize.legend = 8,
        position.legend = "bottom",
        palette = c("#34a853","#fbbc05","#ea4335", "#673ab7"),
        border.col = c("black", "grey", "grey"),
        aspRatio = 1700/900,
        fontfamily.title = "sans",
        fontfamily.labels = "sans",
        bg.labels = "transparent",
        fontsize.labels = c(15, 8, 4),
        overlap.labels = 1,
        align.labels = list(c("center", "center"), c("left", "top"), c("right", "bottom")))

Para empezar, podemos notar que hay una cobertura parcial de la red cloacal; dado que la EPH releva 31 aglomerados y no contempla ámbitos rurales podemos suponer que la tasa total de cobertura cloacal es aún menor.

Una buena cantidad de los hogares relevados utilizan cámaras sépticas y pozos ciegos, alternativa que dista de ser la más sustentable y conlleva una serie de riesgos sanitarios en caso de que estén mal realizadas.

Es importante considerar que entre los grandes desafíos del futuro se encuentran el cambio climático y demográfico y urbanización, lo que sin dudas requerirá una estrategia diferente en cuanto al tratamiento de los efluentes.

Los sistemas de saneamiento descentralizados son una alternativa en contextos en los que no es posible implementar una red centralizada. Es un sistema reconocido y apropiado en distintas partes del mundo y representa una alternativa importante en lugares y zonas donde no hay acceso a un sistema cloacal y/o en regiones donde se sufre escasez de agua.

Tuve el placer de formar parte del equipo que trabajó en la legalización de los baños secos, una alternativa descentralizada que no utiliza agua para su funcionamiento y permite reaprovechar los residuos en ámbitos periurbanos y rurales. En la actualidad, el baño seco es más una alternativa individual y aún hace falta desarrollar proveedores locales y encontrar municipios que se animen a replicar experiencias internacionales exitosas de tratamientos colectivos.

Este es uno de los posibles caminos para generar políticas públicas sustentables, descentralizadas y que permitan mejorar la calidad de la vida de toda la población.