setwd("~/EALMV9/U1A11")# Este es el directorio de trabajo. Análisis del panorama de la producción ganadera en Sonora
Ejemplo de vacas
library(pacman) # Importación la biblioteca pacman.
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")## Disponible para descargar el código
xfun::embed_file("U1A11.Rmd")Introducción
La ganadería en el estado de Sonora tiene su mayor importancia en la cantidad de trabajos que genera, pues de los tres sectores económicos, ocupa el tercer lugar en aportación al PIB estatal, esto se puede deber a la baja productividad y la falta de valor agregado en la entidad. En este análisis se busca relacionar la importancia económica de dicha actividad con el daño ambiental que provoca el estado.
Objetivos
- Analizar y modelar los datos en base a la ganadería de Sonora.
- Conocer la aportación económica que produce la ganadería en Sonora.
- Entender los costos ambientales que produce la ganadería en Sonora.
Costos ambientales
La erosión es un problema presente en la mayoría de los suelos sonorenses y constituye un riesgo para la producción futura de las actividades agrícolas, ganaderas y forestales del estado. El problema de la erosión en los suelos sonorenses de uso ganadero es consecuencia, además de la vulnerabilidad del suelo, de la desaparición de la cubierta vegetal, ocasionada por la sobrecarga animal, los desmontes y la extracción de especies no maderables.
El sector ganadero es responsable del 9% del CO2 procedente de las actividades humanas, pero produce un porcentaje mucho más elevado de los gases de efecto invernadero más perjudiciales.
Información recuperada de: https://news.un.org/es/story/2006/11/1092601 y http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-39252001000200003&lng=es&nrm=iso&tlng=es.
Importancia de la ganadería en Sonora
Consideramos que la ganadería en Sonora tiene un valor más social que económico: aunque solo representa 3.1% del producto interno bruto de la entidad, se practica en 85% de la superficie del estado y de ella dependen directamente más de 35 mil familias.
Generamos tres veces más empleos indirectos que directos: damos trabajo a médicos veterinarios y al personal que labora en plantas de sacrificio, tenerías, servicios de transporte y puertos de exportación (lo que incluye servicios aduanales, cuarentenarias y áreas de inspección en general); asimismo, a proveedores de insumos y ganaderos de toda índole.
Información recuperada de: https://www.revistacomercioexterior.com/articulo.php?id=872&t=los-ganaderos-sonorenses-saben-producir-muy-bien.
Aportación a la economía de Sonora
La exportación en los últimos siete años ha superado las 300 mil cabezas, lo que nos ha permitido generar aproximadamente 225 millones de dólares anuales. Somos la entidad número uno a nivel nacional en exportación de ganado en pie a Estados Unidos. (Al respecto, debemos mencionar que por nuestra frontera con ese país solo puede cruzar ganado sonorense.)
Generamos tres veces más empleos indirectos que directos: damos trabajo a médicos veterinarios y al personal que labora en plantas de sacrificio, tenerías, servicios de transporte y puertos de exportación (lo que incluye servicios aduanales, cuarentenarias y áreas de inspección en general); asimismo, a proveedores de insumos y ganaderos de toda índole.
Información recuperada de: https://www.revistacomercioexterior.com/articulo.php?id=872&t=los-ganaderos-sonorenses-saben-producir-muy-bien.
Generación de CO2 en relación al ganado
Los gases de efecto invernadero potenciales pueden quedar retenidos o ser liberados hacia la atmósfera a un ritmo por encima del normal, como sucede en el caso de la descomposición aeróbica del estiércol.
El sector agrícola también es el responsable de la liberación de metano hacia la atmósfera por parte del ganado, debido a la fermentación entérica y a la descomposición anaeróbica del estiércol.
Fermentación entérica: Las emisiones de CH4 derivadas de la fermentación entérica son el resultado de los procesos digestivos normales del ganado rumiante y no rumiante. Los microbios que se encuentran en el sistema digestivo del animal descomponen los alimentos y emiten como subproducto el CH4. Además, el ganado rumiante produce más CH4 debido a la actividad digestiva de su gran estómago glandular.
Gestión del estiércol: Las emisiones de CH4 y N2O derivadas del almacenamiento y el manejo del estiércol de ganado (Ej. en estercoleros o lagunas de tratamiento anaeróbico) ocurren como resultado de la descomposición de las excretas. Las condiciones ambientales de la descomposición son las que dictan la magnitud relativa de las emisiones. En general, entre más anaeróbicas sean las condiciones, más CH4 se produce, ya que las bacterias que ayudan a la descomposición y que generan CH4, se desarrollan mejor en condiciones en las que el oxígeno es limitado. En contraste, las emisiones de N2O aumentan cuando las condiciones son aeróbicas.
Información recuperada de:https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/164941/2010_son_inventario_gei.pdf.
# Tabla sobre el total de
library(readxl)
ganaderia <- read_excel("tablaEstados.xlsx")cabezas <-ggplot(ganaderia,aes(x=Entidad,y=Produccion))+
geom_bar(stat="identity",fill ="darkgreen",width = 0.7,orientation = "vertical")+
ggtitle("Producción de Bovino para carne en 2019 por estado.")+
theme(axis.text.x = element_text(angle=90,hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 6))
ggplotly(cabezas)# Descarga de Datos
xfun::embed_file("tablaEstados.xlsx")CO2Son <- read_excel("CO2Sonora.xlsx")comparacionCO2 <- ggplot(data = CO2Son) +
geom_line(mapping = aes(x = Anio,y= ManejoEstiercol, color = "Manejo de Estiércol")) +
geom_line(mapping = aes(x = Anio,y= FermentacionEnterica, color = "Fermentación Entérica")) +
xlab("Año") +
ylab("Millones de toneladas métricas de CO2") +
labs(colour = "casos") +
ggtitle("Millones de Toneladas Métricas de CO2 (Fuente: COCEF)") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(comparacionCO2)Indica la contaminación de CO2 que causa el manejo del excremento que genera el ganado a lo largo de su vida.
# Descarga de Datos
xfun::embed_file("CO2Sonora.xlsx")Mapa de la región respecto a la ganadería
Página 52 del libro: https://www.datatur.sectur.gob.mx/ITxEF_Docs/SON_ANUARIO_PDF.pdf.
library(readxl)
CabezasBovino <- read_excel("BovinoCarne.xlsx")
mdp <- read_excel("mdp2018.xlsx")anios <- CabezasBovino$anio
produccion <- CabezasBovino$Produccionvec1 <- as.vector(produccion)
vec2 <-vec1[1:10]
num1 <- as.numeric(vec2)
pro <-as.vector(num1)
vec1 <- as.vector(anios)
vec2 <-vec1[1:10]
num1 <- as.numeric(vec2)
ani <-as.vector(num1)
datos<- data.frame(pro, ani)uwu <-ggplot(data = datos) +
geom_line(aes(ani, pro, colour = "producción")) +
xlab("Años") +
ylab("Producción") +
ggtitle("PRODUCCIÓN DE CABEZAS BOVINAS 2010-2019 EN SONORA") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(uwu)Hubo un incremento considerable respecto a la producción a partir del año 2014.
# Descarga de Datos
xfun::embed_file("BovinoCarne.xlsx")pib<-ggplot(data=mdp,aes(x=MillonesPesos,y=Estados,color="Producto Interno Bruto")) +
geom_bar(stat = "Identity",fill="darkgreen")+
xlab("Ingresos")+
ylab("Estados")+
labs(colour="")+
ggtitle("Producto Interno Bruto y por Entidad Federativa 2018.")
ggplotly(pib)Producto interno bruto a nivel nacional en millones de pesos.
# Descarga de Datos
xfun::embed_file("mdp2018.xlsx")