Importancia de las abejas.
Las abejas son muy importantes para los humanos, incluso para ecosistemas enteros. Como sabemos, las abejas permiten que las plantas se reproduzcan mediante la polinización. Estas plantas contribuyen al sistema alimentario al alimentar a los animales, además de los humanos, como las aves y los insectos. Si la fuente de alimento para estos animales se redujera o se perdiera por completo, causaría sufrimiento a toda la cadena alimentaria.
Cómo afecta el cambio climático a la abejas
El aumento de temperaturas, las escasas e irregulares lluvias, afectan más de manera directa al medio ambiente, como consecuencia se ven afectadas varias actividades de las abejas que dependen de este, como lo es la polinización, esto de la mano con los cambios de temperatura reducen la cantidad de néctar y calidad de polen, afectando a su producción de alimento y desarrollo. Los cambios drásticos que se dan en ciertos entornos obligan a las abejas a emigrar de su hábitat natural.
Investigaciones científicas indican que la mala calidad del aire podría ser devastadora para los polinizadores, especies de las cuales depende buena parte de la seguridad alimentaria del planeta.
El estudio genera preocupación porque se trata de insectos que son clave para la seguridad alimentaria del planeta. Los análisis indican que las abejas que habitan en áreas muy contaminadas no solo realizan un menor número de visitas a las flores, sino que también evidencian cambios en el ritmo cardiaco, la cuenta celular en la sangre y la expresión de los genes que codifican para estrés, inmunidad y metabolismo.
El investigador Shannon Olsson, junto con Geetha Thimmegowda y sus colegas estudiaron durante cuatro años más de 1.800 abejas silvestres y encontraron que las Apis dorsata que habitan en las áreas más contaminadas de Bangalore mostraban comportamientos diferentes. La investigación les mostró que más del 80 por ciento de las abejas recolectadas en sitios con contaminación moderada o alta morían en un lapso de 24 horas.
Cómo afectan los pesticidas a las abejas
Uno de los organismos más importantes en el planeta está experimentando un fuerte descenso en su población. En un nuevo estudio publicado en Cell Press, científicos revelaron que alrededor del 25% de todas las especies de abejas conocidas han desaparecido en las últimas décadas. Las abejas son cruciales debido a su habilidad de polinizar todo tipo de plantas, ayudando al ecosistema y a su vez dando alimento a los seres humanos.
Podemos entender la alerta de los científicos cuando descubrieron que una cuarta parte de las especies de abejas habían desaparecido desde los años 1990’s
La población de abejas ha disminuido enormemente en los últimos años, y estamos empezando a comprender todas las formas en que la actividad humana está afectando a estos importantes insectos. Matarlas intencionadamente con pesticidas es una vía de destrucción, pero a veces las abejas quedan atrapadas en el fuego cruzado y son meras víctimas de la batalla entre los humanos y otras plagas.
Una investigación reciente ha revelado que muchos de los plaguicidas más populares que aún se utilizan en Estados Unidos afectan a la mente de las moscas y las abejas, destruyendo su memoria y alterando su ciclo de sueño y vigilia.
Importación de paquetes
setwd("~/R Scripts") # Directorio de trabajo.
library("pacman") # Importa biblioteca "pacman". Se utiliza para hacer una mejor gestión de paquetes.
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales", "readxl") # Paquetes necesarios para la elaboración.Descarga de este código.
Para fines de reproducibilidad se incluye el código para su descarga.
xfun::embed_file("U1A9.Rmd")Datos.
Datos sobre CO2
“Emisiones de CO2 (kt). Centro de Análisis de Información sobre Dióxido de Carbono, División de Ciencias Ambientales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ( Tennessee, Estados Unidos ).” https://datos.bancomundial.org/indicator/EN.ATM.CO2E.KT?end=2016&start=1960
# Leer excel de datos
datos <- read_excel("co2.xlsx")
# Definir variables
datos_mex <- t(datos[datos$Country == "Mexico",])
datos_usa <- t(datos[datos$Country == "Estados Unidos",])
datos_uk <- t(datos[datos$Country == "Reino Unido",])Datos sobre colmenas
“Production of Beehives by country. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura”. http://www.fao.org/faostat/en/#data/QA/visualize
# Leer excel de datos
datos2 <- read_excel("colmenas.xlsx")
# Definir variables
datos2_mex <- t(datos2[datos2$Pais == "Mexico",])
datos2_usa <- t(datos2[datos2$Pais == "Estados Unidos",])Formatear datos
Los objetivos de formatear los datos son los siguientes:
- Eliminar campos que no son utilizables.
- crear un marco de datos (“data frame”)
Datos del CO2
# Vector año (toma desde 1960, hasta 2016).
Fecha <- seq(from = as.Date("1960-01-01"), to = as.Date("2016-01-01"), by = "year")
# México
vec1 <- as.vector(datos_mex)
vec2 <- vec1[3:59]
num1 <- as.numeric(vec2)
mex <- as.vector(num1)
# Estados Unidos
vec1 <- as.vector(datos_usa)
vec2 <- vec1[3:59]
num1 <- as.numeric(vec2)
usa <- as.vector(num1)
# Reino Unido
vec1 <- as.vector(datos_uk)
vec2 <- vec1[3:59]
num1 <- as.numeric(vec2)
uk <- as.vector(num1)
# Generación de un marco de datos ("data frame")
datos1 <- data.frame(Fecha, mex, usa, uk)Datos colmenas
# Vector año (toma desde 1960, hasta 2016).
Fecha2 <- seq(from = as.Date("1961-01-01"), to = as.Date("2018-01-01"), by = "year")
# México
vec1 <- as.vector(datos2_mex)
vec2 <- vec1[2:59]
num1 <- as.numeric(vec2)
mex2 <- as.vector(num1)
# Estados Unidos
vec1 <- as.vector(datos2_usa)
vec2 <- vec1[2:59]
num1 <- as.numeric(vec2)
usa2 <- as.vector(num1)
# Generación de un marco de datos ("data frame")
datos2 <- data.frame(Fecha2, mex2, usa2)Graficación de datos
A continuación, se presenta una visualización de los datos de CO2 en México, Estados Unidos y Reino Unido y las colmenas en México y Estados Unidos
Gráficas interactivas
Esta gráfica se realiza con el paquete “plotly”..
gcov <- ggplot(data = datos1) +
geom_line(aes(Fecha, mex, colour = "México")) +
geom_line(aes(Fecha, usa, colour = "Estados Unidos")) +
geom_line(aes(Fecha, uk, colour = "Reino Unido")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Niveles de Co2") +
labs(colour = "País") +
ggtitle("Niveles de CO2") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(gcov)gcov <- ggplot(data = datos2) +
geom_line(aes(Fecha2, mex2, colour = "México")) +
geom_line(aes(Fecha2, usa2, colour = "Estados Unidos")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Número de colmenas ") +
labs(colour = "País") +
ggtitle("Colmenas a través de los años") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(gcov)Gráfica animada
ggplot(data = datos1) +
geom_line(aes(Fecha, mex, colour = "México")) +
geom_line(aes(Fecha, usa, colour = "Estados Unidos")) +
geom_line(aes(Fecha, uk, colour = "Reino Unido")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Niveles de Co2") +
labs(colour = "País") +
ggtitle("Niveles de CO2") +
scale_y_continuous(labels = comma) +
transition_reveal(Fecha)## Warning: Removed 2 row(s) containing missing values (geom_path).
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ggplot(data = datos2) +
geom_line(aes(Fecha2, mex2, colour = "México")) +
geom_line(aes(Fecha2, usa2, colour = "Estados Unidos")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Número de colmenas ") +
labs(colour = "País") +
ggtitle("Colmenas a través de los años") +
scale_y_continuous(labels = comma) +
transition_reveal(Fecha2)