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.
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", "tidyverse","cluster", "factoextra","NbClust","tidyr") # Paquetes necesarios para la elaboración.El impacto ambiental de CO2
En el siguiente cuadro se presenta un panorama de las fuentes de carbono y sus sumideros. Las poblaciones humanas, el crecimiento económico, los avances tecnológicos y las necesidades de energía primaria son los principales factores catalizadores de las emisiones antropogénicas de dióxido de carbono (IPCC, 2000a). Las adiciones netas de carbono a la atmósfera se estiman entre 4 500 y 6 500 millones de toneladas al año. Los responsables de estas emisiones son, fundamentalmente, la quema de combustibles fósiles y los cambios en el uso de la tierra que destruyen el carbono orgánico del suelo.
Descarga de este código
Para fines de reproducibilidad se incluye el código para su descarga.
xfun::embed_file("U1A11.Rmd")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)Conclusion
Sin duda la actividad ganadera es impresindible en Sonora, debido a toda la actividad economica que genera no esta de mas decir que el detener un actividad como esta, afectaria a muchisimas personas a lo largo del estado, sin embargo la contaminacion que esta provoca pareciera no estar nada regulada ya que se produce desmedidamente y quiza la aplicacion de estandares de la regulacion de estas puedan ser un comienzo para que no afecten tanto al ambiente.
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