U1A7
Fernando A.,Julian P.,Ian S.,Juan Pablo V.
2/18/2021
- Caso de estudio 2: Análisis de productividad en acuacultura, caso granjas de Camarón.
- Introduccion
- Importancia
- Antecendentes
- Hipótesis
- Descarga de código
- Métodos
- Visualización de datos en una tabla
- Gráfica de cremicimento de los camarones a traves del tiempo
- Gráfica de puntos mostrando los estanques y el peso alcanzado por semana
- Matriz de correlación
- Relación que existe en porcentajes
- Represetación de existos y fracasos
- Regresión logistica binomial
- Conclusión
- Referencias
Caso de estudio 2: Análisis de productividad en acuacultura, caso granjas de Camarón.
En este caso de estudio estamos viendo los datos reales directamente de una granja acuícola
Si tenemos 12 estanques con dimensiones similares, ¿por qué en la semana número 12 no todos los estanques tienen camarones que pesan 12 gramos?, únicamente cuando los camarones pesan 12 gramos se pueden cosechar y vender
Introduccion
La acuicultura o también llamada acuicultura es el cultivo de animales y plantas acuáticos. Aquí en este campo, los acuicultores manipulan determinadas características del medio para lograr un mayor control sobre los organismos / plantas acuáticos obtenidos de la naturaleza. Otra forma de definir la acuicultura es la actividad enfocada al cultivo de organismos acuáticos tanto en zonas costeras como de interior, lo que implica, por un lado, la intervención en el proceso de cría para mejorar la producción y, por otro, la propiedad individual o empresarial del Stock cultivado según FAO.
Importancia
El valor de la actividad pesquera se fundamenta en que los procesos productivos, en particular, la captura y el cultivo, que se realizan de manera comunitaria le permiten contribuir al abastecimiento mundial de alimentos de manera importante, aproximadamente 257 millones de personas están sujetas a la agricultura, la caza, la pesca o la silvicultura para su permanencia, incluidos los que se dedican activamente a esas tareas y sus dependientes sin trabajo. La acuicultura genera esos alimentos de manera eficiente con altos estándares de calidad.
La estrategia de alimentación es de enorme importancia en el cultivo del camarón, ya que de ella depende el uso óptimo del alimento suplementario y el aprovechamiento del alimento natural en el sistema. Algunos aspectos importantes a considerar dentro de la estrategia de alimentación se refieren a: forma de suplementar el alimento y ajustar la ración, distribución espacial y temporal del alimento, calidad del alimento a suministrar, entre otros.
Antecendentes
La nutrición y alimentación son dos de los aspectos más importantes en la acuicultura orientada a camarones. El alimento suplementario, además de representar hasta un 50% de los costos operativos (Jory, 2000; Tacon & Cruz, 2000), puede constituir una de las principales causas de contaminación tanto de los sistemas de cultivo como de los ecosistemas en que los efluentes son arrojados (Barg, 1995). Actualmente existe una tendencia entre muchos camaronicultores, a proporcionar alimentos con altos niveles proteicos, considerando que esto acelera el crecimiento de los organismos en cultivo. De hecho se ha sugerido la utilización de alimentos con alto contenido de proteína y bajo de carbohidratos, a fin de aumentar la digestibilidad y minimizar el efecto en la calidad del agua (Chamberlain, 1995). Sin embargo Hopkins et al. (1994), no encontraron diferencias significativas en la respuesta productiva del camarón, cuando utilizaron alimentos entre 20 y 40% de proteína cruda, si otros parámetros son manejados adecuadamente. Estudios llevados a cabo en la Universidad de Sonora, mostraron que alimentos con niveles de proteína de 25, 35 y 40%, no presentaron diferencias en cuanto a la respuesta productiva del camarón blanco, Litopenaeus vannamei en estanque con suficiente cantidad de alimento natural; sin embargo L. stylirostris no respondió de igual manera (Martínez-Córdova et al., 2002b). Uninteresante estudio de Lawrence y colaboradores (2002) señala que el nivel de proteína puede ser reducido, manteniendo altos crecimientos, si el perfil de aminoácidos se adecúa a los requierimientos del organismo y su estado de desarrollo.
Hipótesis
Pensamos que el estanque con la más comida alcanzaría el peso más rápido debido a que los camarones consumían más comida.
Métodos
Importación de paquetes
Importación de datos
## Parsed with column specification:
## cols(
## Estanque = col_character(),
## EstanqueN = col_double(),
## Superficie = col_double(),
## Dias = col_double(),
## Semana = col_double(),
## PesoAnterior = col_double(),
## PesoActual = col_double(),
## TamanioAlimento = col_double(),
## AlimentoSemana = col_double(),
## AlimentoDiario = col_double()
## )Visualización de datos en una tabla
Aquí podemos apreciar todos los datos que se han sacado de los 12 estanques, junto a esto podemos darnos cuenta el como por día todas las variableas de nuestra tabla empiezan a subir, esto significa que el crecimiento se está dando de cierta manera, está información nos ayudará para calcular cuales son las tendencias y realizar nuestras futuras hipótesis recolectando datos y comparandolos unos a otros para así acercarnos a una conclusión correcta.
Tabla 1
Gráfica de cremicimento de los camarones a traves del tiempo
Nos guiamos por las primeras facetas de la investigación en donde identificamos el aumento de peso de los camarones mediante el pasar de los días. Como cualquier primera impresión mirando a la tabla podríamos pensar que el crecimiento es lineal. Esto se aclara en esta nueva tabla en la cuál nos muestra que a la mitad de el proceso el crecimiento toma un descanso y luego comienza a subir rápidamente hasta llegar a las 12 semanas y haber observado el pico de nuestra gráfica.
peso = data.frame(CAMARONES[1],CAMARONES[2],CAMARONES[4], CAMARONES[7])
pesoCamarones = ggplot(data=peso,)+
geom_line(aes(x=Dias,y=PesoActual),color="red")+
labs(title="Crecimiento de los camarones en las 12 semanas", x="Dias",y="Peso", colour="Estanque")
ggplotly(pesoCamarones)Gráfica 1
Gráfica de puntos mostrando los estanques y el peso alcanzado por semana
En está graficación nosotros identificamos el comportamiento del crecimiento de los camarones mediante 2 parametros, y nos ayuda a observarmucho mejor como es que cada estanque se va desarrollando en base a el paso de las semanas.
Gráfica 2Matriz de correlación
A continuación mostramos gráficamente como es que las cada una de nuestrar variables se correlaciona con otra haciendo más fácil identificar el por qué los camarones crecen
pairs(select(CAMARONES,Superficie,PesoActual,TamanioAlimento,AlimentoSemana,Semana,Dias,PesoAnterior,AlimentoDiario))
Gráfica 3
Gráfica 4
Relación que existe en porcentajes
## PesoActual PesoAnterior TamanioAlimento AlimentoSemana
## PesoActual 1.0000000 0.9915841 0.8805769 0.9514703
## PesoAnterior 0.9915841 1.0000000 0.8743479 0.9510608
## TamanioAlimento 0.8805769 0.8743479 1.0000000 0.8484229
## AlimentoSemana 0.9514703 0.9510608 0.8484229 1.0000000
## AlimentoDiario 0.9514703 0.9510608 0.8484229 1.0000000
## AlimentoDiario
## PesoActual 0.9514703
## PesoAnterior 0.9510608
## TamanioAlimento 0.8484229
## AlimentoSemana 1.0000000
## AlimentoDiario 1.0000000Tabla 2
Represetación de existos y fracasos
colores <- NULL
colores[camarones1$Exito==0] <-"red"
colores[camarones1$Exito==1] <-"green"
plot(camarones1$AlimentoDiario, camarones1$Exito, pch=21, bg=colores, xlab="Alimento", ylab="Pesos ideales")
legend ("topleft", c("Exito", "No exito"), pch=21, col = c("red","green"))
Gráfica 5
Se puede apreciar que en la gráfica existen 3 que lograron llegar a la meta, pero no podemos saber por que con una simple gráfica.
Regresión logistica binomial
##
## Call:
## glm(formula = Exito ~ AlimentoDiario, family = binomial, data = camarones1)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.28965 -0.68424 -0.39705 -0.00008 2.00729
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -35.1229 25.8776 -1.357 0.175
## AlimentoDiario 0.1194 0.0901 1.325 0.185
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 13.496 on 11 degrees of freedom
## Residual deviance: 11.311 on 10 degrees of freedom
## AIC: 15.311
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5datos <- data.frame(AlimentoDiario = seq(270, 300, 0.1))
probabilidades <- predict(reg, datos, type = 'response')
plot(camarones1$AlimentoDiario,camarones1$Exito, pch = 21, bg = colores, xlab = "Alimento", ylab = "Pesos ideales")
legend('topleft', c("Peso no ideal", "peso ideal"), pch = 21, col = c('green', 'red'))
lines(datos$AlimentoDiario, probabilidades, col = 'blue', lwd = 2)
Gráfica 6
Como se puede apreciar en la linea de la regresión logistica binomial se sugiere que entre mas alto sea el alimento diaro mas probabilidad es que llegue al peso ideal, pero esto no es necesariamente cierto, ya que hay estanques que cumplen los con requisitos para llegar a 12gr pero, unicamente 3 lograron llegar a la meta en el tiempo.
Conclusión
En base a la investigación realizada hemos concluido que mas allá de la alimentación o la superficie lo que realmente define el crecimiento del camaron son sus ciclos de crecimiento (Tabla 3) en donde se demuestra que una semana el camaron aprovecha su alimento y crece repentinamente mientras que la siguiente come lo mismo pero solo crece una fracción de lo que creció la semana anterior, lo que comprueba que la hipótesis planteada no fue precisa ya que lo que define el crecimiento no es tanto su alimentación sino lo anteriormente mencionado.
Con esto podemos decir que conociendo este ciclo es posible generar una alimentación planeada en donde las semanas de crecimiento se le proporcione más comida al camaron para que aproveche el crecimiento y tambien para reducir gastos en la alimentación de los productores acuicolas.
Cabe recalcar que la alimentación tambien es importante, el mensaje que tratamos de comunicar es que la alimentación no esta a la par del patron de crecimiento que sigue el camaron entonces no esta aprovechandose al 100% la inversion que se le realiza.
Referencias
Agr., M. L. I., & Agr., M. L. I. (2020, April 30). ¿Qué es la Acuicultura? Importancia. Clasificación y Tipos de Cultivos. Marketing Agropecuario. Blog de Bialar. AgroMarketing Digital. https://www.bialarblog.com/acuicultura/
Barg, U. C., 1995. Orientaciones para la promoción medioambiental del desarrollo de la acuicultura costera. FAO Documento Técnico 328. Roma.
Bocek A.(2000) Introduccion a La Acuicultura [PDF file] Universtiy of ArizonaRetrieved from https://cals.arizona.edu/azaqua/AquacultureTIES/publications/Spanish%20WHAP/GT7%20INTRO.pdf
Chamberlain, G. W., 1995. Frontiers in Shrimp Nutrition Research. Pages 108-117 in Browdy, C.L. and J.S. Hopkins, editors. Swimming Through Troubled Water. The World Aquaculture Society. Baton Rouge Louisiana, USA.
Jory, D. E., 1995a. Feed management practices for a healthy pond environment. In. Swimming Through Troubled Water, (ed. By C.L. Browdy,
Martínez-Cordova, L., Campaña-Torres, A., Porchas-Cornejo, M., 2002b. Dietary protein level and natural food management in the culture of blue (Litopenaeus stylirostris) and white shrimp (Litopenaeus vannamei) in microcosms. Aquaculture Nutrition (en prensa).
Pesca, I. N. (n.d.). Acuacultura | Camarón blanco del Pacífico. Gob.Mx. Retrieved February 18, 2021, from https://www.gob.mx/inapesca/acciones-y-programas/acuacultura-camaron-blanco-del-pacifico