Lugares para Cultivar Caña de Azucar
Juan José Ruiz
2024-10-29
Datos
En primer lugar, se presentan los datos para construir mapas de aptitud en función de la temperatura y precipitación. Los datos de temperatura y precipitación fueron extraidos de la página WorldClim. Los datos para el mapa de división político mundial fue tomado de la página de Natural Earth.
#lectura de imagenes raster
imagen_raster <- function(ruta){
data <- list.files(ruta, full.names = TRUE)
data = stack(data)
return(data)
}Datos Temperatura
Se descargaron los datos mensuales de temperatura promedio desde el año 1970 al año 2020.
#datos de temperatura
temp_ruta = "C:\\Users\\Usuario\\OneDrive - PUJ Cali\\Documents\\ANALISIS DE INFORMACION ESPACIAL\\Actividades\\cultivos\\temperatura"
temp <- imagen_raster(temp_ruta)
names(temp)=month.name
temp_col <- colorRampPalette(c("blue", "cyan", "yellow", "orange", "red"))
plot(temp, col = temp_col(100))
Figura 1. Mapa de temperatura mensual promedio.
Datos Precipitación
Se descargaron los datos de precipitación desde el año 1970 al año 2020.
prec_ruta = "C:\\Users\\Usuario\\OneDrive - PUJ Cali\\Documents\\ANALISIS DE INFORMACION ESPACIAL\\Actividades\\cultivos\\precipitacion"
prec <- imagen_raster(prec_ruta)
names(prec)=month.name
prec_col <- colorRampPalette(c("lightblue", "blue", "darkblue", "purple"))
plot(prec, col = prec_col(100))
Figura 2. Mapa de precipitación mensual promedio.
Mapa
Finalmente, también se necesita un archivo que contenga la división mundial
#mapa
paises = shapefile("C:\\Users\\Usuario\\OneDrive - PUJ Cali\\Documents\\ANALISIS DE INFORMACION ESPACIAL\\Actividades\\cultivos\\mapa.shp")
plot(paises)
Figura 3. Mapa de la división política mundial.
Zonas con alto potencial
Para identificar zonas con alto potencial de rendimiento, se consideran los siguientes rangos de condiciones ideales:
Temperatura media entre 22.5 y 28 grados centrigados.
Precipitación mensual entre 125 y 290 milimetros.
Para identificar las zonas ideales, analizaremos los 12 meses del año para verificar si la temperatura y precipitación se encuentra dentro del rango óptimo definido. Luego, contaremos cuántos meses cumplen con esta condición en cada ubicación. Consideraremos que una zona tiene alto potencial de rendimiento si al menos el 75% de los meses (aproximadamente 9 meses) cumplen con las condiciones ideales.
filtro_condiciones <- function(data, crit1, crit2, umbral){
#filtro de condiciones
crit = data >= crit1 & data <= crit2
#contar meses que cumplen con la condicion
meses = sum(crit)
#presentarlo como indicador
ind = meses/12 *100
#mapa con condiciones ideales
map = ind >= umbral
return(map)
}Temperatura
temp_cond_ideales = filtro_condiciones(temp, 22.5, 28, 0.75)
plot(temp_cond_ideales)
Figura 4. Lugares con temperatura ideal para la caña de azucar
Precipitación
prec_cond_ideales = filtro_condiciones(prec, 125, 290, 0.75)
plot(prec_cond_ideales)
Figura 5. Lugares con precipitación ideal para la caña de azucar.
Finalmente, vamos a ver que paises cumplen ambos criterios.
#Combinar indicadores de temperatura y precipitación
zonas_optimas <- temp_cond_ideales & prec_cond_ideales
plot(zonas_optimas)
plot(paises, add = T)
Figura 6. Lugares con condiciones ideales para el cultivo de caña de azúcar.
La Figura 6 nos muestra los lugares con condiciones ideales para el cultivo de caña de azúcar, donde se cumplen ambos criterios de temperatura y precipitación en al menos el 75%. se concentran en zonas cercanas a la Línea del Ecuador; por un lado en la región amazónica de Colombia, Peru, Ecuador y Brasil; por otro en África en países como Gabón y Camerún; y finalmente en Sudeste Asiático en zonas como Indonesia y Malasia.
Lugares en el Valle del Cauca
El Valle del Cauca es reconocido por sus fértiles tierras y su producción de caña de azúcar. Estudiemos la temperatura y precipitación de dos ingenios ubicados en el departamento: Manuelita y Pichichi
cond_lugar <- function(lat,lng,data){
zona <- data.frame(
longitude = c(lng),
latitude = c(lat))
cond_zona = as.data.frame(extract(data,zona))
return(cond_zona)
}Ingenio Manuelita
lat1 = 3.58
lng1 = -76.30
leaflet() %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(lat = lat1, lng = lng1)Figura 7. Ubicación Ingenio Manuelita.
La temperatura del Ingenio Manuelita es la siguiente:
temp_zona1 = cond_lugar(lat1,lng1,temp)
temp_zona1## January February March April May June July August September
## 1 22.50275 22.6155 22.73675 22.44175 22.3585 22.328 22.6225 22.74675 22.57575
## October November December
## 1 22.02075 21.88275 22.14775zona1_temp=ts(as.numeric(temp_zona1[1,]))
plot(zona1_temp, col = "red",
lwd = 2,
xlab = "Meses",
ylab = "Temperatura (°C)",
xaxt = "n")
axis(1, at = 1:12, labels = month.name)
Figura 8. Temperatura promedio del Ingenio Manuelita.
Los datos de temperatura indican un clima templado y estable, con valores que oscilan entre 21.8 °C en noviembre y 22.75 °C en agosto. Se observa un ligero incremento en las temperaturas desde enero hasta marzo, seguido de una disminución hasta noviembre.
Ahora bien, la precipitaciona siguiente:
prec_zona1 = cond_lugar(lat1,lng1,prec)
prec_zona1## January February March April May June July August September October November
## 1 92 102 132 172 146 112 61 73 105 195 173
## December
## 1 121zona1_prec=ts(as.numeric(prec_zona1[1,]))
plot(zona1_prec, col = "steelblue",
lwd = 2,
xlab = "Meses",
ylab = "Precipitación (mm)",
xaxt = "n")
axis(1, at = 1:12, labels = month.name)
Figura 9. Precipitación del Ingenio Manuelita.
Los datos de precipitación oscilan entre 60 mm y 200 mm. Se observan mayores precipitaciones en abril y octubre.
Ingenio Pichichi
lat2 = 3.77
lng2 = -76.28
leaflet() %>% addTiles() %>% addCircleMarkers(lat = lat2, lng = lng2)Figura 10. Ubicación Ingenio Pichichi.
La temperatura del Ingenio Pichichi es la siguiente:
temp_zona2 = cond_lugar(lat2,lng2,temp)
temp_zona2## January February March April May June July August September
## 1 21.006 21.13975 21.25625 21.029 20.919 20.826 21.079 21.1315 21.0295
## October November December
## 1 20.49875 20.3875 20.6935zona1_temp=ts(as.numeric(temp_zona2[1,]))
plot(zona1_temp, col = "red",
lwd = 2,
xlab = "Meses",
ylab = "Temperatura (°C)",
xaxt = "n")
axis(1, at = 1:12, labels = month.name)
Figura 11. Temperatura promedio del Ingenio Pichichi.
Los datos de temperatura indican un clima templado y estable, con valores que oscilan entre 20.4 °C y 21.6 °C. La mayor temperatura promedio se registra en marzo, mientras que la menor en noviembre.
Ahora bien, la precipitaciona siguiente:
prec_zona2 = cond_lugar(lat2,lng2,prec)
prec_zona2## January February March April May June July August September October November
## 1 95 97 130 175 152 110 63 79 111 202 171
## December
## 1 123zona2_prec=ts(as.numeric(prec_zona2[1,]))
plot(zona1_prec, col = "steelblue",
lwd = 2,
xlab = "Meses",
ylab = "Precipitación (mm)",
xaxt = "n")
axis(1, at = 1:12, labels = month.name)
Figura 12. Precipitación del Ingenio Pichichi.
Los datos de precipitación oscilan entre 63 mm y 202 mm. Al igual que con el Ingenio Manuelita, se observan mayores precipitaciones en abril y octubre.
Métrica de Similaridad
comp_cond <- function(data,zona){
data_zona_cond = sqrt(sum((data - as.numeric(zona))^2))
plot_data <- levelplot(data_zona_cond,
par.setting = BTCTheme,
ar = seq (0,176,10),
col.regions = brewer.pal(9, "Blues"))
plot(plot_data)
return(data_zona_cond)
}
comp_cond2 <- function(data1, data2){
data1_similar <- data1
data1_similar[data1_similar > 28] <- NA
data2_similar<- data2
data2_similar[data2_similar > 290] <- NA
intersection <- data1_similar & data2_similar
plot(intersection)
plot(paises, add = T)
return(intersection)
}Ingenio Manuelita
temp_zona1_comp = comp_cond(temp, temp_zona1)
Figura 13. Temperaturas similares al Ingenio Manuelita.
prec_zona1_comp = comp_cond(prec, prec_zona1)
Figura 14. Precipitaciones similares al Ingenio Manuelita.
zona1_cond_sim = comp_cond2(temp_zona1_comp,prec_zona1_comp)
Figura 15. Lugares con condiciones similares al Ingenio Manuelita.
Ingenio Pichichi
temp_zona2_comp = comp_cond(temp, temp_zona2)
Figura 16. Temperaturas similares al Ingenio Pichichi.
prec_zona2_comp = comp_cond(prec, prec_zona2)
Figura 17. Precipitaciones similares al Ingenio Pichichi.
zona2_cond_sim = comp_cond2(temp_zona2_comp,prec_zona2_comp)
Figura 17. Lugares con condiciones similares al Ingenio Pichichi.
Comparaciones y conclusion
Ambos ingenios se encuentran en zonas con condiciones climáticas estables para el cultivo de caña de azúcar. Sin embargo, la temperatura es ligeramente superior en Manuelita y esto podría favorecer en comparación con Pichichi, aunque ambos están dentro de los rangos óptimos. Las zonas ecuatoriales en Sudamérica, África y el Sudeste Asiático son particularmente adecuadas para el cultivo de caña, ofreciendo condiciones similares a las de estos ingenios en el Valle del Cauca.
Para el caso del Ingenio Manuelita, se presentan condiciones similares cerca al amazonas. Mientras que, para el ingenio Pichichi en africa cerca a la línea del Ecuador. Ambos muestran similitud en paises del Sudeste asiatico.
Finalmente, se recomiendo cultivar la caña de azucar en las regiones cercanas a la Línea del Ecuador en América del Sur, como el Amazonas, así como países de África Central como Gabón y Camerún, y zonas del Sudeste Asiático como Indonesia y Malasia.
Referencias
Harris, I., Osborn, T.J., Jones, P.D., Lister, D.H. (2020). Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Scientific Data 7: 109
Natural Earth. (n.d.). Natural Earth Data. https://www.naturalearthdata.com/