INTRODUCCIÓN

La apicultura se refiere al manejo de las colonias de abejas, generalmente en colmenas artificiales.

Las abejas silvestres son clave para la polinización de plantas de cultivo locales y regionales, los informes de su declive son motivo depreocupación. La extinción de las abejas provocará una crisis económica con el declive de productos como frutas y verduras.

Con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático podemos empezar a definir qué patrones se corresponden con una colmena saludable y cuáles con una que no lo es. El santo grial sería lograr identificar qué indicadores constituyen una alerta temprana de problemas - Simon Potts, profesor de biodiversidad de la Universidad de Reading.

Hace unos 7 u 8 años las colonias de abejas empezaron a morir y desaparecer masivamente en muchos países del mundo, es un tema muy preocupante, dado que su actividad está estrechamente vinculada a la producción de alimentos, siendo esencial para el desarrollo de numerosas plantas y árboles, en muchos casos existe una total dependencia de las abejas. Como daño colateral de la reducción del número de colonias, se reduce la producción de miel en muchos países, y esta reducción se incrementa año tras año. Las abejas son un importante aliado en la producción alimentaria del mundo, se calcula que hasta una tercera parte de los alimentos que consumimos están vinculados a la actividad que desarrollan, por lo que su extinción representaría un verdadero problema. En el post Los alimentos y la polinización de los insectos nos hacíamos eco de una investigación en la que se determinaba que el valor económico del trabajo que realizan los insectos con la polinización, se cifraba en unos 153.000 millones de euros al año en Europa, por lo que se pueden considerar además, parte importante de un motor económico.

ANTECEDENTES

Un nuevo estudio publicado en Nature Communications encontró que solo el dos por ciento de las especies de abejas silvestres contribuye con el 80% de las visitas de polinización de cultivos observadas a nivel mundial.

Setenta de los 100 principales cultivos alimentarios que se cultivan en todo el mundo dependen de polinizadores, lo que equivale al 90% de la nutrición mundial. Para producir un kilogramo de miel, una abeja tendría que visitar 4 millones de flores y volar 4 veces la circunferencia de la Tierra.

Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), el 75% de los cultivos alimentarios a nivel global dependen de la polinización por insectos y otros animales. Además, se estima que entre 235,000 y 577,000 millones de dólares de producción anual de alimentos a nivel mundial depende de la ayuda de los polinizadores.

La Asamblea General de las Naciones Unidas declaró el 20 de mayo el Día Mundial de las Abejas para llamar la atención sobre la importancia de preservar las abejas y otros polinizadores.

OBJETIVOS

El objetivo de este caso de estudio es contestar las siguientes preguntas:

• ¿Por qué las abejas importan tanto a la humanidad?

• ¿Por qué las abejas están desapareciendo tan rápidamente?

• ¿Cómo ha sido la variación de la producción de miel en el país?

analizando datos de manera gráfica.

TEORÍA

La cadena de Markov, también conocida como modelo de Markov o proceso de Markov, es un concepto desarrollado dentro de la teoría de la probabilidad y la estadística que establece una fuerte dependencia entre un evento y otro suceso anterior. Su principal utilidad es el análisis del comportamiento de procesos estocásticos. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria, “Recuerdan” el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros.

El análisis de Montecarlo es un método utilizado para, mediante una simulación matemática compleja, aproximar el resultado de cálculos de los que no se puede obtener una solución exacta. Es un método que se utiliza para realizar estimaciones en caso de que existan parámetros que muestran variabilidad.

MÉTODOS

datatable(BEESMX)

datatable(PRODMIELMX)

RESULTADOS

plot_ly(BEESMX, x = ~Year, y = ~Value, type = "scatter", mode = "markers") %>% 
             layout(title = "Producción de colmenas en México (1961-2019)",
                    xaxis = list(title = "Años"))

qplot(Year, Value, data = PRODMIELMX2, geom = "auto", color=Estado,linetype=Estado)

cor(BEESMX)

##            Year     Value
     ## Year  1.0000000 0.2324513
     ## Value 0.2324513 1.0000000

pairs(BEESMX, col = "yellow")

regresion <- lm (Year ~ Value, data=BEESMX )
     summary(regresion)

## 
     ## Call:
     ## lm(formula = Year ~ Value, data = BEESMX)
     ## 
     ## Residuals:
     ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
     ## -29.669 -14.755  -2.034  16.429  27.714 
     ## 
     ## Coefficients:
     ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
     ## (Intercept) 1.970e+03  1.144e+01 172.213   <2e-16 ***
     ## Value       1.054e-05  5.842e-06   1.804   0.0765 .  
     ## ---
     ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
     ## 
     ## Residual standard error: 16.85 on 57 degrees of freedom
     ## Multiple R-squared:  0.05403,    Adjusted R-squared:  0.03744 
     ## F-statistic: 3.256 on 1 and 57 DF,  p-value: 0.07645

plot(BEESMX$Value, BEESMX$Year, xlab = "Número de abejas", ylab="Año", col = "brown")
     abline(regresion, col = "yellow")

confint(regresion)

##                     2.5 %       97.5 %
     ## (Intercept)  1.946841e+03 1.992649e+03
     ## Value       -1.157103e-06 2.223917e-05

anova(regresion)

## Analysis of Variance Table
     ## 
     ## Response: Year
     ##           Df  Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
     ## Value      1   924.5  924.51  3.2558 0.07645 .
     ## Residuals 57 16185.5  283.96                  
     ## ---
     ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

residuos <- rstandard(regresion)
     valores.ajustados <- fitted(regresion)
     plot(valores.ajustados,residuos, col = "deeppink4")

qqnorm(residuos, col = "coral")
     qqline(residuos, col = "orange")

shapiro.test(residuos)

## 
     ##  Shapiro-Wilk normality test
     ## 
     ## data:  residuos
     ## W = 0.90437, p-value = 0.0002154

RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS

CONCLUSIÓN

Al realizar todos los cálculos, se pudo observar como la producción de miel no se vió afectada por el tiempo, ya que los datos obtenidos fueron muy dispersos, por lo que la hipótesis del número de abejas en función del tiempo es rechazada.

La miel, al igual que otros productos derivados de la colmena, ha sido apreciada por la humanidad durante siglos. Sus diversos y deliciosos sabores y aromas, su estrecha relación con la naturaleza y su relación con la salud humana la hacen un producto cada vez más apreciado. Sin embargo, el avance de la agricultura, la destrucción de ambientes naturales, la contaminación con plaguicidas, en conjunto con nuevas enfermedades apícolas, hacen de la miel un producto cada vez más escaso, difícil y costoso de producir.

La producción de miel de abeja en Querétaro ha disminuido 60% durante los últimos cinco años, por lo que actualmente sólo se producen 40 toneladas anuales de miel en todo el estado.

BIBLIOGRAFÍA

• Bejerano, P. G., Bejerano, P. G., & Bejerano, P. G. (2019). Proyecto B-GOOD: big data para dar esperanza a las abejas en Europa. Blogthinkbig.com. https://blogthinkbig.com/entorno-sostenible-abejas-gracias-big-data

• Downing, L. (2020). Why Bees Matter so Much to Humans. One Green Planet. https://www.onegreenplanet.org/environment/why-bees-matter-so-much-to-humans/

• Gallego, M. (2018). La Inteligencia Artificial en contra de la extinción de las abejas. Big Data Magazine. https://bigdatamagazine.es/la-inteligencia-artificial-en-contra-de-la-extincion-de-las-abejas

• Untitled Document. (s. f.). Endangered bees. https://depts.washington.edu/triolive/quest/2007/TTQ07077/consequences.html

• Zattara, E. E., & Aizen, M. A. (2021). Worldwide occurrence records suggest a global decline in bee species richness. Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.oneear.2020.12.005