Análisis de ganadería
Ganadería y su costo ambiental
La ganadería es una actividad que se considera de gran importancia para el país, dado que ayuda a producir alimento de alta calidad, pero esta actividad es una de las que más daño provoca en ecosistemas y en la biodiversidad.
La practica de la ganaría ocupa aproximadamente 1.1 millones de kilómetros cuadrados, esto es aproximadamente el 56% del territorio nacional. Según el Instituto de Ecología (INECOL) la actividad ganadera superó la capacidad de carga de los ecosistemas en 24 estados del país provocando degradación y fragmentación del hábitat.
Importación de paquetes
setwd("~/EALMV9") # 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", "tidyverse","cluster", "factoextra","NbClust","tidyr") # Paquetes necesarios para la elaboración.Descarga de este código
Para fines de reproducibilidad se incluye el código para su descarga.
xfun::embed_file("U1A11.Rmd")Descargar datos
Datos obtenidos del SIAP Bovino Porcino Ovino Ave
Se Adjuntan los datos con los que se trabajó
xfun::embed_file("poblacionGanaderia.xlsx")Población ganadera a través de los años
# Leer excel de datos
datos <- read_excel("poblacionGanaderia.xlsx")
# Definir variables
datos_b <- t(datos[datos$tipo == "Bovino",])
datos_p <- t(datos[datos$tipo == "Porcino",])
datos_o <- t(datos[datos$tipo == "Ovino",])
datos_a <- t(datos[datos$tipo == "Ave",])Formatear datos
Los objetivos de formatear los datos son los siguientes:
- Eliminar campos que no son utilizables.
- crear un marco de datos (“data frame”)
# Vector año (toma desde 2010, hasta 2019).
Fecha <- seq(from = as.Date("2010-01-01"), to = as.Date("2019-01-01"), by = "year")
# Bovino
vec1 <- as.vector(datos_b)
vec2 <- vec1[2:11]
num1 <- as.numeric(vec2)
b <- as.vector(num1)
# Porcino
vec1 <- as.vector(datos_p)
vec2 <- vec1[2:11]
num1 <- as.numeric(vec2)
p <- as.vector(num1)
# Ovino
vec1 <- as.vector(datos_o)
vec2 <- vec1[2:11]
num1 <- as.numeric(vec2)
o <- as.vector(num1)
# Ave
vec1 <- as.vector(datos_a)
vec2 <- vec1[2:11]
num1 <- as.numeric(vec2)
a <- as.vector(num1)
# Generación de un marco de datos ("data frame")
datos1 <- data.frame(Fecha, b, p, o, a)Gráfica interactiva sobre las cabezas de ganado
gcov <- ggplot(data = datos1) +
geom_line(aes(Fecha, b, colour = "Bovino")) +
geom_line(aes(Fecha, p, colour = "Porcino")) +
geom_line(aes(Fecha, o, colour = "Ovino")) +
geom_line(aes(Fecha, a, colour = "Ave")) +
xlab("Año") +
ylab("Cabezas de gando") +
labs(colour = "Tipo") +
ggtitle("Población Ganadera") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(gcov)Referencias
Instituto de Ecología. (2020). La ganadería y la pérdida de la biodiversidad. Recuperado de https://www.inecol.mx/inecol/index.php/es/2017-06-26-16-35-48/17-ciencia-hoy/845-la-ganaderia-y-la-perdida-de-la-biodiversidad