##### UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR #####
#### AUTOR: JHONNY CATUCUAMBA ####
### CARRERA: INGENIERÍA AMBIENTAL #####
#### VARIABLE ZONA ####
## DATOS ###
setwd("/cloud/project")
Datos <- read.csv("Conaf_Data_Chile_2017.csv")
##estructura de los datos
str(Datos)
## 'data.frame': 5234 obs. of 30 variables:
## $ X : int 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
## $ temporada : chr "2016-2017" "2016-2017" "2016-2017" "2016-2017" ...
## $ codreg : int 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ codprov : int 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 ...
## $ codcom : int 3301 3301 3301 3301 3304 3301 3301 3301 3304 3301 ...
## $ ambito : chr "Conaf" "Conaf" "Conaf" "Conaf" ...
## $ numero : num 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
## $ nombre_inc: chr "CALLEJÓN MARTINEZ" "PERALES" "TORINO" "LA VERBENA" ...
## $ utm_este : num 326931 322031 329713 335543 283796 ...
## $ utm_norte : num 6838495 6840235 6836541 6829112 6849977 ...
## $ inicio_c : chr "Camino secundario" "Camino secundario" "Orilla curso de agua" "Camino principal" ...
## $ combus_i : chr "Matorral" "Matorral" "Matorral" "Pastizal" ...
## $ causa_gene: num 2.01 2.01 2.01 1.02 4.01 2.01 2.01 4.01 4.01 4.01 ...
## $ causa_espe: chr "2.1.8." "2.1.8." "2.1.8." "1.2.4." ...
## $ pino_0010 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ pino_11_17: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ pino_18 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ eucalipto : num 0 0 0.22 0 0 0 0 0 0 0.5 ...
## $ otras_plan: num 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 ...
## $ total_plan: num 0 0 0.22 0 0 0 0.1 0 0 0.5 ...
## $ arbolado : num 0 0 0 0 0 0.5 0.13 0 0 0 ...
## $ matorral : num 0.2 0.1 0.05 0 4.35 ...
## $ pastizal : num 0 0 0 0.18 0 7.2 0 0.003 0 0.6 ...
## $ total_veg : num 0.2 0.1 0.05 0.18 4.35 10.2 14.2 0.003 0 0.8 ...
## $ agricola : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0 ...
## $ desechos : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ total_otra: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0 ...
## $ sup_t_a : num 0.2 0.1 0.27 0.18 4.35 10.2 14.3 0.003 0.3 1.3 ...
## $ long : num 326931 322031 329713 335543 283796 ...
## $ lat : num 6838495 6840235 6836541 6829112 6849977 ...
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
##Extraer una variable nominal
Zona <- Datos$inicio_c
##EDAvariable nominal
TDF_zona <- table(Zona)
tabla_zona <- as.data.frame(TDF_zona)
hi <- tabla_zona$Freq/sum(tabla_zona$Freq)
hi_porc <- hi*100
sum(hi_porc)
## [1] 100
tabla_ZONA <- data.frame(tabla_zona,hi_porc)
### Agrupación ####
tabla_ZONA$grupo <- case_when(
grepl("camino|ruta|sendero|vía férrea", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Infraestructura vial",
grepl("eléctrico|tendido|cable|sub-estacion", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Infraestructura eléctrica",
grepl("bosque|faena|plantación|forestales", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Actividad forestal",
grepl("rio|río|estero|canal|orilla curso de agua", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Zona hídrica",
grepl("quema|ilegal|Otros|basural|vertedero|aserrin", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Quema ilegal / Basural",
grepl("casa|refugio|cementerio|patio|viñas", tabla_ZONA$Zona, ignore.case = TRUE) ~ "Zonas habitadas",
TRUE ~ "Sin especificar / Otros" # Captura todo lo demás, incluyendo NA
)
tabla_resumen <- tabla_ZONA %>%
group_by(grupo) %>%
summarise(
Frecuencia = sum(Freq),
Porcentaje = sum(hi_porc)
) %>%
arrange(desc(Frecuencia))
sum(tabla_resumen$Frecuencia)
## [1] 5234
sum(tabla_resumen$Porcentaje)
## [1] 100
colnames(tabla_resumen) <- c("Zona","ni","hi (%)")
print(tabla_resumen)
## # A tibble: 7 × 3
## Zona ni `hi (%)`
## <chr> <int> <dbl>
## 1 Infraestructura vial 4371 83.5
## 2 Zonas habitadas 323 6.17
## 3 Zona hídrica 226 4.32
## 4 Quema ilegal / Basural 113 2.16
## 5 Actividad forestal 105 2.01
## 6 Sin especificar / Otros 66 1.26
## 7 Infraestructura eléctrica 30 0.573
#### Crear de fila de totales ####
totales <- c( Zona= "TOTAL",
ni= sum(tabla_resumen$ni),
hi= sum(hi*100))
tabla_Zona_Incendio <- rbind(tabla_resumen,totales)
tabla_Zona_Incendio
## # A tibble: 8 × 3
## Zona ni `hi (%)`
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Infraestructura vial 4371 83.5116545662973
## 2 Zonas habitadas 323 6.1711883836454
## 3 Zona hídrica 226 4.31792128391288
## 4 Quema ilegal / Basural 113 2.15896064195644
## 5 Actividad forestal 105 2.00611387084448
## 6 Sin especificar / Otros 66 1.26098586167367
## 7 Infraestructura eléctrica 30 0.573175391669851
## 8 TOTAL 5234 100
# Diagrama de barrras local ni
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(tabla_resumen$ni,main="Gráfica N°1: Distribución de zona del inicio del incendio forestal en Chile",
xlab = "",
ylab = "Cantidad",
col = "skyblue",
names.arg=tabla_resumen$Zona,
cex.names = 0.8,
las = 2)
mtext("Zona", side = 1, line = 8)
# Diagrama de barrras global ni
barplot(tabla_resumen$ni,main="Gráfica N°1: Distribución de zona del inicio del incendio",
xlab = "",
ylab = "Cantidad",
col = "skyblue",
ylim = c(0,5234),
names.arg=tabla_resumen$Zona,
cex.names = 0.8,
las = 2)
mtext("Zona", side = 1, line = 8)
# Diagrama de barrras local hi
barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,main="Gráfica N°1: Distribución del porcentaje de la zona del inicio del incendio forestal en Chile",
xlab = "",
ylab = "Porcentaje %",
col = "skyblue",
names.arg=tabla_resumen$Zona,
cex.names = 0.8,
las = 2)
mtext("Zona", side = 1, line = 8)
# Diagrama de barrras global hi
barplot(tabla_resumen$`hi (%)`,main="Gráfica N°1: Distribución del porcentaje de la zona del inicio del incendio",
xlab = "",
ylab = "Porcentaje %",
col = "skyblue",
ylim = c(0,100),
names.arg=tabla_resumen$Zona,
cex.names = 0.8,
las = 2)
mtext("Zona", side = 1, line = 8)
# Diagrma circular
pie (tabla_resumen$`hi (%)`,main = "Gráfica N°5: Distribución porcentual de la zona del inicio del incendio forestal en Chile",
radius = 1,
labels = paste0(round(tabla_resumen$`hi (%)`,2),"%"),
col = colores <- c(rev(heat.colors(7))),
cex=0.8,
)
par(xpd = TRUE) # Permite que la leyenda salga del área del gráfico
legend(x = 1.5, y = 1,
legend = tabla_resumen$Zona,
fill = colores <- c(rev(heat.colors(7))),
cex = 0.5,
title = "Zona del inicio del incendio")
tabla_indicadores <- data.frame("Variable" =c("Zona de inicio del incendio"),
"Rango" = " Zonas de Chile",
"X" = " - ",
"Me" = " - ",
"Mo" = " Infraestructura víal ",
"V" = " - ",
"Sd" = " - ",
"Cv" = " - ",
"As" = " - ",
"K" = " - ",
"Valores Atipicos" = " - ")
library(knitr)
kable(tabla_indicadores, align = 'c', caption = "Conclusiones de la variable
zona del inicio del incendio")
Conclusiones de la variable zona del inicio del
incendio
| Zona de inicio del incendio |
Zonas de Chile |
- |
- |
Infraestructura víal |
- |
- |
- |
- |
- |
- |