Zonas optimas para el cultivo de Caña de Azucar

Un agricultor interesado en el cultivo de la caña de azucar necesita saber en que zonas del mundo puede establecer su cultivo y obtener redimientos potenciales:

Rangos optimos para el cultivo

Temperatura media entre 22.5 y 28 grados centrigados.
Precipitación anual entre 1500 y 3500 milimetros.
Precipitación mensual entre 125 y 290 milimetros.

1. Mapas optimos para la caña de azucar

Temperaturas

Teniendo en cuenta que las temperaturas óptimas para el cultivo de caña de azúcar se encuentran entre los 22 y los 28 grados centígrados, a continuación se muestran los países que cumplen con esta condición a lo largo del año.

rutas = list.files("C:/Users/LENOVO/Documents/Modelos Espaciales y temporales/Cañas/Promedio_Temp", full.names = TRUE)
temp = stack(rutas)
names (temp)= month.name 
temp_cond = temp>22&temp<28 
plot(temp_cond)

Zonas como América del Sur, África y el sur de Asia son particularmente propicias para el cultivo de caña de azúcar debido a su clima cálido. Estas regiones ofrecen condiciones ideales, con temperaturas generalmente dentro del rango óptimo de 22 a 28 grados centígrados, junto con suficiente humedad y luz solar para el crecimiento saludable de la caña de azúcar durante todo el año. Además, la amplia disponibilidad de tierras fértiles y la experiencia agrícola establecida en estas áreas contribuyen aún más a su idoneidad para este cultivo.

Precipitación

Considerando que la precipitación mensual óptima para el cultivo de caña de azúcar oscila entre 125 y 290 milímetros, a continuación se presentan los países que cumplen con este rango a lo largo del año.

rutas1 = list.files("C:/Users/LENOVO/Documents/Modelos Espaciales y temporales/Cañas/Precipitación", full.names = TRUE)
prec = stack(rutas1)
names (prec)= month.name 
prec_cond=prec>=125 & prec<=290
plot(prec_cond)

Nuevamente, los países que cumplen con esta condición se encuentran principalmente en regiones tropicales y subtropicales, como América del Sur, África y el sur de Asia. Estas áreas son conocidas por sus climas húmedos, que proporcionan la cantidad adecuada de precipitación para el cultivo de caña de azúcar durante todo el año. La combinación de lluvias regulares y temperaturas óptimas favorece el desarrollo saludable de este cultivo en estas regiones.

2. Paises con alto potencial

En las zonas tropicales y subtropicales, países como Brasil, India, Tailandia, Colombia y Nigeria destacan como importantes productores de caña de azúcar. Estas naciones ofrecen condiciones climáticas ideales para el cultivo, con temperaturas cálidas y una distribución adecuada de lluvias a lo largo del año.

aptitud_opc2=sum(temp_cond)
aptitud_opc2=aptitud_opc2/12*100

pixels_borrar=which(aptitud_opc2[]<40)
aptitud_opc2[pixels_borrar]=NA
plot(aptitud_opc2, main = "Procentaje de aptitud en temperatura")

aptitud_opc1=sum(prec_cond)
aptitud_opc1=aptitud_opc1/12*100

pixels_borrar1=which(aptitud_opc1[]<40)
aptitud_opc1[pixels_borrar1]=NA
plot(aptitud_opc1, main = "Procentaje de aptitud en precipitación")

Teniendo en cuenta los países con condiciones climáticas cercanas a las óptimas para el cultivo de caña de azúcar en términos de temperatura, se realiza una selección de los mismos para evaluar sus condiciones. Brasil, India y Tailandia destacan en esta selección debido a sus climas cálidos y húmedos, que son ideales para el desarrollo de la caña de azúcar.

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")

# Definir los países con alto potencial para la caña de azúcar
high_potential_countries <- c("Brazil", "India", "Thailand")

# Filtrar los datos del shape global para estos países
high_potential_areas <- world %>% 
  filter(admin %in% high_potential_countries)

# Graficar los mapas
mapa = ggplot(data = world) +
  geom_sf(fill = "gray90", color = "white") +
  geom_sf(data = high_potential_areas, aes(fill = admin), color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("Brazil" = "#7FFFD4", "India" = "#CD6090", "Thailand" = "#CDC673")) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Paises con Alto Potencial para la Caña de Azúcar",
       fill = "País") +
  theme(legend.position = "bottom")

mapa

Evaluar las condiciones específicas de estos países proporcionará información valiosa para entender mejor los factores que contribuyen al éxito del cultivo de caña de azúcar en diferentes partes del mundo.

Brasil - Ribeirão Preto

Condiciones de temperatura en el año en Ribeirão Preto:

loc0= cbind(-47.8,-21.1)
T1=(raster::extract (temp,loc0))
barplot(T1,
        main = "Temperatura anual en Ribeirão Preto ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Temperatura (°C)", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

La temperatura en la zona de Ribeirão Preto, en Brasil, se mantiene dentro de los rangos óptimos para el cultivo de caña de azúcar. Con temperaturas por encima de 20 grados centígrados, esta región ofrece condiciones ideales para el crecimiento saludable de la caña de azúcar. Por lo tanto, de acuerdo con esta condición, Ribeirão Preto se considera una zona apta para el cultivo de caña de azúcar, beneficiándose de su clima favorable y de su tradición agrícola establecida.

Condiciones de precipitación

T2=(raster::extract (prec,loc0))
barplot(T2,
        main = "Precipitación anual en Ribeirão Preto ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Precipitación mensual Mm", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

Las condiciones de precipitación en la zona de Ribeirão Preto también se ajustan a los rangos óptimos para el cultivo de caña de azúcar, con valores que generalmente se encuentran entre 125 y 290 milímetros mensuales durante la mayor parte del año. Esto asegura que la caña de azúcar reciba suficiente agua para un crecimiento saludable sin riesgo de excesiva sequía o inundación.

map1 = ne_countries(type = "countries", country = "Brazil",
                     scale = "medium", returnclass = "sf")

aptitud_opc2_brasil=mask(aptitud_opc2,map1)
aptitud_opc2_brasil=crop(aptitud_opc2_brasil,map1)

plot(aptitud_opc2_brasil, main= "Mapa de temperaturas optimas en Brazil",xlab = "Longitud", ylab = "Latitud")
points(loc0, col = "brown", cex = 3, pch = 19)
text(loc0, "Ribeirão Preto", pos = 4, col = "black", cex = 0.8)

Thailandia - Udon Thani

Condiciones de temperatura en el año en Udon Thani

loc1= cbind(102.7,17.3)
T3=(raster::extract (temp,loc1))
barplot(T3,
        main = "Temperatura anual en Udon Thani ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Temperatura (°C)", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

La temperatura en la zona de Udon Thani, en Tailandia, se mantiene dentro de los rangos óptimos para el cultivo de caña de azúcar. Con temperaturas por encima de los 22 grados centígrados, de acuerdo con esta condición, Udon Thani se considera una zona apta para el cultivo de caña de azúcar, beneficiándose de su clima favorable.

Condiciones de precipitación

T4=(raster::extract (prec,loc1))
barplot(T4,
        main = "Precipitación anual en Udon Thani ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Precipitación mensual Mm", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

Asimismo, las condiciones de precipitación en Udon Thani también se ajustan a los rangos óptimos, con valores que generalmente se encuentran entre 125 y 290 milímetros mensuales durante la mayor parte del año, asegurando que la caña de azúcar reciba suficiente agua para un crecimiento saludable.

map2 = ne_countries(type = "countries", country = "Thailand",
                     scale = "medium", returnclass = "sf")

aptitud_opc2_thailand=mask(aptitud_opc2,map2)
aptitud_opc2_thailand=crop(aptitud_opc2_thailand,map2)

plot(aptitud_opc2_thailand, main= "Mapa de temperaturas optimas en Thailandia",xlab = "Longitud", ylab = "Latitud")
points(loc1, col = "brown", cex = 3, pch = 19)
text(loc1, "Udon Thani", pos = 4, col = "black", cex = 0.8)

India - Pune

loc2= cbind(73.8,18.5)
T5=(raster::extract (temp,loc2))
barplot(T5,
        main = "Temperatura anual en Pune ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Temperatura (°C)", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

La temperatura en la zona de Pune, en India, se mantiene dentro de los rangos óptimos para el cultivo de caña de azúcar. Con temperaturas consistentemente entre los 22 a 28 grados centígrados, esta región proporciona un entorno favorable para el desarrollo de la caña de azúcar.

Condiciones de precipitación

T6=(raster::extract (prec,loc2))
barplot(T6,
        main = "Precipitación anual en Pune ",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Precipitación mensual Mm", 
        col = "#CDC1C5", 
        font.axis = 2)

Aunque la cantidad de precipitación en Pune es menor en comparación con otras regiones productoras de caña de azúcar, la región sigue siendo un importante productor gracias a la implementación de técnicas de riego eficientes y la gestión adecuada del agua, que compensan la menor cantidad de lluvias y aseguran un suministro de agua suficiente para el crecimiento del cultivo.

map3 = ne_countries(type = "countries", country = "india",
                     scale = "medium", returnclass = "sf")

aptitud_opc2_india=mask(aptitud_opc2,map3)
aptitud_opc2_india=crop(aptitud_opc2_india,map3)

plot(aptitud_opc2_india, main= "Mapa de temperaturas optimas en India",xlab = "Longitud", ylab = "Latitud")
points(loc2, col = "brown", cex = 3, pch = 19)
text(loc2, "Pune", pos = 4, col = "black", cex = 0.8)

3. Valle del Cauca

Puntos de referencia

# Configurar semilla para reproducibilidad
set.seed(124)

# Número de puntos a generar
n_points <- 3

# Generar puntos aleatorios dentro de los límites del Valle del Cauca
random_points <- data.frame(
  lat = runif(n_points, min = 3.2, max = 4.5),
  lon = runif(n_points, min = -77.2, max = -75.8),
  label = paste("Ubicación", 1:n_points)  # Etiquetas para cada punto
)

# Crear el mapa y agregar marcadores con popups
mapa <- leaflet(data = random_points) %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(lng = ~lon, lat = ~lat, popup = ~label)

# Mostrar el mapa
mapa

random_points <- random_points[, c("lon", "lat")]
T7=(raster::extract (temp,random_points))
Temp_Valle= as.data.frame(T7)

Temp_Valle$Ubicación <- c("Ubicación 1", "Ubicación 2", "Ubicación 3")

Temp_Valle_long <- gather(data = Temp_Valle, key = "Mes", value = "Temperatura", -Ubicación)

meses_ordenados <- c("January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", "September", "October", "November", "December")

Temp_Valle_long$Mes <- factor(Temp_Valle_long$Mes, levels = meses_ordenados)

ggplot(Temp_Valle_long, aes(x = Mes, y = Temperatura, color = Ubicación, group = Ubicación)) +
  geom_line(size = 1) + 
  labs(title = "Serie de Tiempo de Temperaturas",
       x = "Mes",
       y = "Temperatura",
       color = "Ubicación") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `linewidth` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
generated.

T8=(raster::extract (prec,random_points))
Prec_Valle= as.data.frame(T8)

Prec_Valle$Ubicación <- c("Ubicación 1", "Ubicación 2", "Ubicación 3")

Prec_Valle_long <- gather(data = Prec_Valle, key = "Mes", value = "Precipitación", -Ubicación)

meses_ordenados <- c("January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", "September", "October", "November", "December")

Prec_Valle_long$Mes <- factor(Prec_Valle_long$Mes, levels = meses_ordenados)

ggplot(Prec_Valle_long, aes(x = Mes, y = Precipitación, color = Ubicación, group = Ubicación)) +
  geom_line(size = 1) + 
  labs(title = "Serie de Tiempo de Precipitación",
       x = "Mes",
       y = "Precipitación",
       color = "Ubicación") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

El Valle del Cauca en Colombia es una de las zonas más aptas en condiciones tanto de temperatura como de precipitaciones para el cultivo de caña de azúcar. Como se evidencia en las gráficas, los tres puntos obtenidos cuentan con condiciones óptimas para este cultivo, ya que sus temperaturas están entre los 22 y 28 grados centígrados. En cuanto a las precipitaciones, la ubicación que más se acerca a las características óptimas es la ubicación 1, que se encuentra más cerca de la ciudad de Cali. Esta región combina un clima favorable con una larga tradición agrícola, lo que la convierte en una zona ideal para la producción de caña de azúcar.

4. Metrica de similaridad

Comparación de los punto del Valle del cauca con las temperaturas del resto del mundo:

temp_locs = raster::extract(temp, random_points)

# Definir una función para calcular la distancia euclidiana
euclidean_distance <- function(x, temp_locs) {
  # Calcular la distancia euclidiana entre cada celda y los puntos de referencia
  distances = apply(temp_locs, 1, function(pt) {
    sqrt(sum((x - pt)^2, na.rm = TRUE))
  })
  # Devolver la distancia mínima a uno de los puntos de referencia
  min(distances, na.rm = TRUE)
}

# Aplicar la función de distancia euclidiana a cada celda del RasterStack
distance_raster = calc(temp, fun = function(x) euclidean_distance(x, temp_locs))

# Visualizar el raster resultante de distancias euclidianas
plot(distance_raster, main = "Distancia Euclidiana a ubicaciones del valle del cauca (Temperatura)")

Comparación de los punto del Valle del cauca con la precipitación del resto del mundo:

prec_locs = raster::extract(prec, random_points)

euclidean_distance <- function(x, prec_locs) {
  distances = apply(prec_locs, 1, function(pt) {
    sqrt(sum((x - pt)^2, na.rm = TRUE))
  })
  min(distances, na.rm = TRUE)
}

distance_raster = calc(prec, fun = function(x) euclidean_distance(x, prec_locs))

zlim_range = c(0, 1500)

plot(distance_raster, main = "Distancia Euclidiana a a ubicaciones del valle del cauca (Precipitación)",
     zlim = zlim_range)

5. conclusiones

Tempreratura

El mapa de distancia euclidiana para la temperatura muestra las diferencias espaciales en las series temporales de temperatura respecto a las ubicaciones seleccionadas en el valle del cauca.

Las áreas en colores más oscuros (tendientes a verde) representan mayores diferencias con respecto a los puntos del valle, mientras que las áreas en colores más claros (tendientes a blanco) son más similares a las ubicaciones escogidas.

Precipitación

El mapa de distancia euclidiana para la precipitación refleja las diferencias espaciales en las series temporales de precipitación con respecto a las ubicaciones seleccionadas para el valle. Similar al mapa de temperatura, las áreas en colores más oscuros indican mayores diferencias, mientras que las áreas en colores más claros son más similares.

Al comparar los dos mapas, se pueden observar patrones distintos en las variaciones espaciales de temperatura y precipitación.Por ejemplo, ciertas áreas pueden mostrar altas diferencias en precipitación pero bajas diferencias en temperatura, lo que podría indicar variabilidad climática específica de la región.

Actividad 2 - Cultivo de caña de azucar

2024-02-01

Zonas optimas para el cultivo de Caña de Azucar

1. Mapas optimos para la caña de azucar

Temperaturas

Precipitación

2. Paises con alto potencial

Brasil - Ribeirão Preto

Thailandia - Udon Thani

India - Pune

3. Valle del Cauca

Puntos de referencia

4. Metrica de similaridad

5. conclusiones