Abejas

Introducción

Los antófilos (Anthophila, gr. ‘que aman las flores’), conocidos comúnmente como abejas, son un clado de insectos himenópteros, sin ubicación en categoría taxonómica, dentro de la superfamilia Apoidea. Las abejas son mucho más que un pequeño insecto con el que los seres humanos compartimos el planeta, pues son las encargadas de polinizar vegetales en parcelas cercanas a sus colmenas, lo que contribuye a mejorar la biodiversidad, para que después, los polinizadores como pájaros, mariposas y murciélagos transporten el polen de flor en flor para fertilizar a las plantas. Este proceso permite la germinación de semillas y el crecimiento de frutos. Lastimosamente la desaparición y exterminación de las abejas va en aumento, el avance de la industrialización o el uso de tóxicos son solo algunas de las razones por las cuales contamos con menos de estos insectos en el planeta cada día. Según las más recientes estadísticas de Greenpeace, en Estados Unidos, las desapariciones de abejas han llegado a 42% entre abril de 2014 y abril de 2015. Pero, ¿porqué son importantes las abejas? Estos insectos, que son una evolución de las avispas, son los agentes polinizadores más relevantes del ecosistema. “La aportación principal de las abejas sobre la faz de la tierra es la polinización, son el agente polinizador por excelencia”, especificó el agrónomo Jaime Soto. La polinización es el intercambio de polen entre las flores y su principal motivo es lograr la reproducción de cualquier tipo de semilla y de frutas, proceso fundamental para el mantenimiento de la vida sobre la tierra, según explicó Soto, de cada 10 cosas que comemos, al menos cinco han tenido acción directa de las abejas en un 75 u 80 %. Esto quiere decir que “sin abejas no hay polinización y sin polinización no hay comida”.

Objetivo

Analizar de forma descriptiva datos que hablen sobre la importancia que tienen las abejas en el mundo actual, las causas que están generando su extinción y además de analizar las terribles consecuencias que ocasionarían en el mundo su completa desaparición.

Hechos principales de las abejas

“En el mundo, ha habido una grave caída de las colmenas de abejas, pero muy poca gente sabe que este pequeño ser vivo se relaciona directamente con el ser humano. Albert Einstein decía que, si murieran las abejas, cuatro años después desaparecería el ser humano debido al impacto que estas tienen en la cadena alimenticia”, dice Alfonso, quien está a la cabeza del proyecto de Apicultura Mx. “A pesar de su gran importancia, la mayoría de las personas, cuando ven una, simplemente la matan, pues lo único que conocen de las abejas es que pican y duele. Por fortuna, en los últimos años se ha hecho una enorme campaña para difundir la importancia de estas amiguitas”, concluye.
1. Abejas ocupadas Abeja Ocupada
Casi el 90% de las plantas silvestres y el 75% de los principales cultivos mundiales dependen de la polinización animal.1 Uno de cada tres bocados de nuestra comida depende de los polinizadores. Los cultivos que dependen de la polinización son cinco veces más valiosos que los que no lo hacen.

2. Habitat

Habitat
Se pueden encontrar abejas viviendo en tantos lugares, algunos sorprendentes. Enumeremos algunos … pantanos, guijarros, dunas de arena, acantilados suaves, brezales, humedales, pastizales de tiza, canteras, pozos de grava, diques e incluso tierras postindustriales.
3. Las abejas también dependen de un sistema de transporte para moverse Transporte
Imagínese intentar viajar por Gran Bretaña sin nuestra red de carreteras y ferrocarriles. O imagínese si nueve de cada diez millas de carretera simplemente no existieran, ¡la vida sería imposible! Las B-Lines son una solución hermosa e imaginativa al problema de la pérdida de flores y polinizadores. Las líneas B son una serie de ‘senderos de insectos’ que atraviesan nuestros campos y pueblos. Vinculan las áreas de vida silvestre existentes, creando una red, como un ferrocarril, que atravesará el paisaje británico.
4. Devolver la vida a una abeja Devolver la vida
Si encuentra un abejorro que parece estar luchando, puede ser que simplemente esté descansando, especialmente si la abeja es una reina a principios de la primavera. Si cree que la abeja está luchando, lo mejor que puede hacer es colocar suavemente a la abeja sobre una flor apta para abejas. Si no hay flores aptas para las abejas, mezcle 50/50 de azúcar blanca y agua para darle al abejorro un impulso de energía único, proporcionando los carbohidratos que necesita para volar.
Simplemente ofrezca una o dos gotas de agua azucarada hasta el extremo delantero de la abeja en una cucharadita o una tapa de bebida volteada en un lugar protegido y déle tiempo a la abeja para que se recupere.
(No es aconsejable usar azúcar morena, ya que es más difícil de digerir para las abejas y no les dé miel a los abejorros, ya que puede contener patógenos).
Todos podemos aportar nuestro granito de arena para ayudar a las abejas, ya sea en nuestros jardines, balcones o alféizares. También puede conversar con amigos y familiares sobre lo geniales que son las abejas y ayudarlas a hacer que sus espacios salvajes sean aptos para las abejas. Plante una variedad de flores en su jardín para que las abejas tengan acceso al néctar de marzo a octubre. A las abejas les encantan las flores tradicionales del jardín de la cabaña y las flores silvestres nativas, como la prímula, la buddleia y las caléndulas.
5. Las abejas en realidad tienen cuatro alas Alas
Las dos alas de cada lado se enganchan para formar un par más grande cuando vuelan y luego se desenganchan cuando no están volando.
6. Bee Gees Bee Gees
Las abejas tienen un movimiento de baile llamado “baile de meneo”. En realidad, no es un movimiento de baile en absoluto, sino una forma inteligente de comunicarse entre ellos para decirles a sus compañeros de nido adónde ir para encontrar la mejor fuente de alimento. Los investigadores de la Universidad de Sussex tardaron dos años en decodificar el baile de meneo.

7. El grupo inteligente

Grupo inteligente
El abejorro de cola de ante tiene un cerebro del tamaño de una semilla de amapola. Lo cual es increíble dado el hecho de que los científicos han logrado entrenarlos para marcar un gol en el ‘fútbol de abejas’ a cambio de una golosina dulce. ¡Absolutamente increíble!
8. Tienen pies sorprendentemente malolientes Pies
Científicos de la Universidad de Bristol han descubierto que los abejorros tienen la capacidad de usar sus “huellas malolientes” para distinguir entre su propio olor, el de un familiar y el de un extraño. Esto significa que pueden mejorar su éxito en la búsqueda de alimentos y evitar las flores que ya han sido visitadas.
9. Una cena para queens Cena
Si la abeja reina muere en una colmena, los trabajadores pueden crear una nueva abeja reina. Lo hacen seleccionando una larva joven y alimentándola con un alimento especial llamado ‘jalea real’, la larva se convertirá en una reina fértil.

Consecuencias

La extinción de las abejas provocará una crisis económica con el declive de productos como frutas y verduras. Por ejemplo, un estudio de la Universidad de Cornell determinó que las abejas polinizan 14 mil millones de dólares en semillas en cultivos en los Estados Unidos. Con eso en mente, si se extinguieran, se formaría una reacción en cadena que se convertiría en una catástrofe. Aquí hay un par de ejemplos, de varias consecuencias:
  1. Una reducción de la polinización hará que los agricultores y apicultores quebren.
  1. La disminución de los suministros de alimentos que dependen de la polinización provocará un aumento en el costo de las frutas, verduras y nueces.
  1. La salud se convertirá en un gran problema porque los consumidores no podrán comprar frutas y verduras debido a los altos precios, por lo que comerán más comida chatarra.
  1. El ganado lechero y de carne no puede soportar la alternativa porque la comida que es muy importante también se verá afectada.
  1. El costo de los alimentos aumentaría a medida que los ingredientes agrícolas escaseen y, al final, las personas desarrollarán desnutrición y hambre.

Peligro de extinción

¿Se están extinguiendo realmente las abejas?

Si bien existe cierto debate sobre las cifras oficiales, los expertos estiman que las abejas contribuyen entre 15 y 131 mil millones de dólares al año a la economía de los Estados Unidos.
Algunas fuentes sugieren que los productos apícolas representan más de 265 mil millones de dólares en ingresos agrícolas globales . Teniendo en cuenta que los polinizadores, eso es lo que son las abejas, son responsables del 70% de las frutas, verduras, nueces y semillas que consumimos, las cifras asombrosas tienen sentido. Y dado que las nueces como las almendras tienen cáscaras que se usan comúnmente para la alimentación del ganado, el impacto de las abejas se extiende a grandes extremos, afectando redes alimenticias y cadenas de suministro enteras.
Por eso, los apicultores se quedaron desconcertados y frustrados cuando se enteraron de que durante el invierno de 2006-2007, las pérdidas de colmenas alcanzaron cifras récord. Entre el 30 y el 90 por ciento de las colonias se perdieron en el invierno y hasta el 50 por ciento de todas las colonias afectadas mostraron síntomas inusuales , incompatibles con las causas típicas de muerte de las abejas melíferas.
setwd("~/EAMJ1130/u1a10") #Directorio de trabajo
library(pacman) #Para importar la biblioteca "pacman"
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")
  • Importación de datos
library(prettydoc) #formato de documentos
library(readr) #leer datos
library(DT)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
Colmenas <- read_excel("Colmenas.xlsx")
View(Colmenas)
class(Colmenas)
## [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
head(Colmenas)
## # A tibble: 6 x 2
##   yearc Colmenas
##   <dbl>    <dbl>
## 1  1961  1985000
## 2  1962  2000000
## 3  1963  1300000
## 4  1964  1100000
## 5  1965   920934
## 6  1966   966980

Visualizar datos

Tabla

datatable(Colmenas)
  • Gráfica de barras: Asociaciones apícolas por entidad federativa
library(readr)
asoentidades <- read_csv("asoentidades.csv")
## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   Entidad = col_character(),
##   Numero = col_double(),
##   Tipo = col_character()
## )
library(ggplot2)
Entidad <- asoentidades$Entidad
Numero <- asoentidades$Numero
datos <- data.frame(Entidad, Numero)
asoentidades <- ggplot(asoentidades, aes( y=Numero, x=Entidad)) +
  geom_bar(position="dodge", stat="identity", fill= "red4")+
  labs(x="Año", y="Número de Asociaciones", title="Asociaciones Apícolas por Entidad Federativa, 2017") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 6))
 
library(plotly)
ggplotly(asoentidades)
setwd("~/EAMJ1130/u1a10") #Directorio de trabajo
library(pacman) #Para importar la biblioteca "pacman"

Gráfica de línea: Colmenas a través de los años.

library(readr)
asoentidades <- read_csv("BeehivesMX.csv")
## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   yearc = col_double(),
##   Colmenas = col_double()
## )
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v tibble  3.0.5     v stringr 1.4.0
## v tidyr   1.1.2     v forcats 0.5.1
## v purrr   0.3.4
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x scales::col_factor() masks readr::col_factor()
## x purrr::discard()     masks scales::discard()
## x plotly::filter()     masks dplyr::filter(), stats::filter()
## x dplyr::lag()         masks stats::lag()
ggplot(data = Colmenas) + 
  geom_line(mapping = aes(x = yearc, y = Colmenas)) + 
  xlab("Año") +
  ylab("Cantidad de Colmenas")

Discusión

¿Por qué las abejas importan tanto a la humanidad?

Las abejas son animales fundamentales para los ecosistemas y la vida del resto de los seres incluidos los humanos, no por el hecho de producir miel (que está compuesta por nutrientes muy importantes) sino porque tienen una gran misión: polinizar. La polinización es el proceso en el que las abejas y otros insectos llevan el polen de flor en flor, lo que permite su reproducción y con ello el sostenimiento del ecosistema. Sin las abejas, no sólo perderíamos la miel, sino también una gran cantidad de frutas, verduras, plantas y flores, ya que la polinización no se llevaría a cabo y los cultivos no se reproducirían. Si bien es cierto que hay muchas plantas que, o bien se autofecundan, como las tomateras, o que con la acción del viento, que mueve el polen, les es suficiente. Sin embargo, cerca del 50% de las especies que consumimos habitualmente requieren polinización directa para producir fruto, al igual que el 70% de las especies silvestres. Alimentos tan comunes como las manzanas o las almendras, probablemente dejarían de existir sin las abejas y peor aun tanto los seres vivos como los ecosistemas se verían altamente perjudicados por el gran desequilibrio que las abejas producirían en la cadena alimenticia.

¿Por qué las abejas están desapareciendo tan rápidamente?

El aumento de la mortalidad de las abejas es atribuible a múltiples factores de estrés, que varían en función de la zona geográfica, las características locales o las condiciones climáticas. El “Colapso de las colmenas”tiene su origen en ciertas actividades agrícolas “industriales” que realiza el ser humano,«plaguicidas y monocultivos», parásitos importados y manejos estresantes de las colmenas.Demasiados sospechosos trabajando como cómplices necesarios del delito: acabar con el mayor polinizador del planeta, la abeja. Entre un 20-35% de las abejas europeas están desapareciendo cada año. En Estados Unidos la cifra llega a ser más alarmante, el 50%.

Principales amenazas para las abejas

Plaguicidas

Su uso convierte a la agricultura industrial en una de las mayores amenazas para las abejas en todo el mundo. Además de envenenar a las abejas perturban su sentido de orientación. Estos venenos agrícolas causan la muerte de enjambres enteros. Recientemente la Unión Europea a prohibido cautelarmente (durante 2 años) pesticidas neonicotinoides y derivados del tiametoxam, imidacloprid y la clotianidina, comercializados por Syngenta, Bayer y BASF.
Monocultivos extensivos Grandes superficies despobladas de biodiversidad, únicamente cultivadas con un tipo de planta, que carece de fuentes de alimentación variada. Si los monocultivos no ofrecen néctar y polen a las abejas las fuerzan a grandes desplazamientos en vuelo que reducen su acopio; si ofrecen néctar y polen, las abejas hacen excesivo acopio de nutrientes que posiblemente no contienen toda la diversidad de aminoácidos necesarios para su correcta alimentación.

Estrés

Los apicultores miman sus colmenas y, por tanto, la miel. Pero cuando el número de colmenas y los procedimientos de manejo llegan a cifras industriales, empresas con más de 2.000 colmenas, el único objetivo es «Maximizar la Producción». El mercado está lleno de miel pasteurizada (que no cristalizan como las naturales), importaciones de mieles de baja calidad y de dudosos controles sanitarios. Para que una colmena produzca más miel hay que llevar a cabo técnicas que estresan a las abejas y las sustituyen cuando no alcanzan los rendimientos esperados.

Parásitos y enfermedades propagadas por apicultores

Fundamentalmente ácaros que han sido importados junto con abejas de ecosistemas distintos. Para acabar con ciertos parásitos, como la varroa (ácaro) o la nosema ceranae (microsporidia unicelular), los apicultores “industriales” optan por una solución cómoda, el uso de sustancias químicas nocivas para el medio ambiente. Estas “medicinas” debilitan los enjambres generación tras generación, volviéndolos más resistentes a las plagas. Además, estas sustancias contaminan la miel. La varroa(llegada a Europa y América en 1985) o la nosema ceranae(en 2004), fueron introducidas «sin querer» desde el sudeste asiático tras la importación de abejas de una especie menos agresivas con el apicultor. Ingenua pretensión, un error habitual del ser humano, que no entiende el frágil equilibrio de los ecosistemas.

Pérdida de la diversidad genética de las abejas

Efecto del cambio de hábitats de especies no adaptadas o invasoras,sobre-explotación y cambio climático… Son las otras amenazas que sufren las abejas de la miel, nuestra generosa y afanada campesina, la «apis mellifera.

Método “K-MEANS: Colmenas y Aerosol”

ipak <- function(pkg){
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if (length(new.pkg)) 
    install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
  sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

packages <- c("tidyverse","cluster", "factoextra","NbClust","tidyr")
ipak(packages)
## Loading required package: cluster
## Loading required package: factoextra
## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa
## Loading required package: NbClust
##  tidyverse    cluster factoextra    NbClust      tidyr 
##       TRUE       TRUE       TRUE       TRUE       TRUE
library(readxl)
df <- read_excel("colmenas.xlsx")
df
## # A tibble: 58 x 2
##    yearc Colmenas
##    <dbl>    <dbl>
##  1  1961  1985000
##  2  1962  2000000
##  3  1963  1300000
##  4  1964  1100000
##  5  1965   920934
##  6  1966   966980
##  7  1967  1015329
##  8  1968  1185581
##  9  1969  1580060
## 10  1970  1665700
## # ... with 48 more rows
#normalizar las puntuaciones
df <- scale(df)
head(df)
##          yearc   Colmenas
## [1,] -1.687701  0.1773381
## [2,] -1.628483  0.2167333
## [3,] -1.569266 -1.6217059
## [4,] -1.510048 -2.1469742
## [5,] -1.450831 -2.6172627
## [6,] -1.391613 -2.4963301

Cálculo de matriz de distancia: Relación de producción de colmenas y aerosoles.

#calcular la matriz de distacias
m.distancia <- get_dist(df, method = "euclidean") #el método aceptado también puede ser: "maximum", "manhattan", "canberra", "binary", "minkowski", "pearson", "spearman" o "kendall"
fviz_dist(m.distancia, gradient = list(low = "blue", mid = "white", high = "red"))

Estimación del número de clústers

#estimar el número de clústers
#Elbow, silhouette o gap_stat  method
fviz_nbclust(df, kmeans, method = "wss")

fviz_nbclust(df, kmeans, method = "silhouette")

fviz_nbclust(df, kmeans, method = "gap_stat")

Representado por las siguiente gráfica se trabajará con 3 clusters.

#calculamos los dos clústers
k2 <- kmeans(df, centers = 3, nstart = 25) #center es 2 porque tengo 2 clústers
k2
## K-means clustering with 3 clusters of sizes 24, 25, 9
## 
## Cluster means:
##        yearc   Colmenas
## 1  1.0066988 -0.1534148
## 2 -0.4867685  0.7675896
## 3 -1.3323954 -1.7230873
## 
## Clustering vector:
##  [1] 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1
## [39] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1]  6.167165 14.632969  4.960179
##  (between_SS / total_SS =  77.4 %)
## 
## Available components:
## 
## [1] "cluster"      "centers"      "totss"        "withinss"     "tot.withinss"
## [6] "betweenss"    "size"         "iter"         "ifault"
str(k2)
## List of 9
##  $ cluster     : int [1:58] 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ centers     : num [1:3, 1:2] 1.007 -0.487 -1.332 -0.153 0.768 ...
##   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
##   .. ..$ : chr [1:3] "1" "2" "3"
##   .. ..$ : chr [1:2] "yearc" "Colmenas"
##  $ totss       : num 114
##  $ withinss    : num [1:3] 6.17 14.63 4.96
##  $ tot.withinss: num 25.8
##  $ betweenss   : num 88.2
##  $ size        : int [1:3] 24 25 9
##  $ iter        : int 2
##  $ ifault      : int 0
##  - attr(*, "class")= chr "kmeans"

Clústers en relación a las colmenas

#plotear los cluster
fviz_cluster(k2, data = df)

fviz_cluster(k2, data = df, ellipse.type = "euclid",repel = TRUE,star.plot = TRUE) #ellipse.type= "t", "norm", "euclid"
## Warning: ggrepel: 4 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps

fviz_cluster(k2, data = df, ellipse.type = "norm")

fviz_cluster(k2, data = df, ellipse.type = "norm",palette = "Set2", ggtheme = theme_minimal())

Dendrograma que representa los años y el número de colmenas.

res4 <- hcut(df, k = 3, stand = TRUE)
fviz_dend(res4, rect = TRUE, cex = 0.5,
          k_colors = c("red","purple","green","black"))
## Warning in get_col(col, k): Length of color vector was longer than the number of
## clusters - first k elements are used

library(readxl)
df <- read_excel("colmenas.xlsx")
df %>%
  mutate(Cluster = k2$cluster) %>%
  group_by(Cluster) %>%
  summarise_all("mean")
## # A tibble: 3 x 3
##   Cluster yearc Colmenas
## *   <int> <dbl>    <dbl>
## 1       1 2006. 1859063.
## 2       2 1981. 2209743.
## 3       3 1967  1261398.
library(readxl)
df <- read_excel("colmenas.xlsx")
df$clus<-as.factor(k2$cluster)
df <- read_excel("colmenas.xlsx")
df <- scale(df)
df<- as.data.frame(df)
df$clus<-as.factor(k2$cluster)
df
##          yearc    Colmenas clus
## 1  -1.68770089  0.17733815    2
## 2  -1.62848332  0.21673327    2
## 3  -1.56926574 -1.62170585    3
## 4  -1.51004817 -2.14697417    3
## 5  -1.45083059 -2.61726266    3
## 6  -1.39161302 -2.49633013    3
## 7  -1.33239544 -2.36934914    3
## 8  -1.27317787 -1.92220923    3
## 9  -1.21396029 -0.88617262    3
## 10 -1.15474272 -0.66125273    3
## 11 -1.09552514 -0.78652922    3
## 12 -1.03630757 -0.25338188    2
## 13 -0.97708999 -0.10893309    2
## 14 -0.91787242  0.20622790    2
## 15 -0.85865484  0.31390791    2
## 16 -0.79943727  0.37171894    2
## 17 -0.74021969  0.42699818    2
## 18 -0.68100212  0.59046168    2
## 19 -0.62178454  0.88592511    2
## 20 -0.56256696  1.21631888    2
## 21 -0.50334939  1.61447227    2
## 22 -0.44413181  1.61447227    2
## 23 -0.38491424  2.03022215    2
## 24 -0.32569666  1.51257022    2
## 25 -0.26647909  1.22656162    2
## 26 -0.20726151  1.32696403    2
## 27 -0.14804394  0.53031846    2
## 28 -0.08882636  0.76652900    2
## 29 -0.02960879  1.08591577    2
## 30  0.02960879  0.51742049    2
## 31  0.08882636  0.44867863    2
## 32  0.14804394  0.49937490    2
## 33  0.20726151  0.98817647    2
## 34  0.26647909  0.98474909    2
## 35  0.32569666  0.35792802    1
## 36  0.38491424  0.00646311    1
## 37  0.44413181 -0.52928431    1
## 38  0.50334939 -0.33188060    1
## 39  0.56256696  0.07116304    1
## 40  0.62178454 -0.10963957    1
## 41  0.68100212 -0.14472487    1
## 42  0.74021969 -0.35093996    1
## 43  0.79943727 -0.49964342    1
## 44  0.85865484 -0.45277898    1
## 45  0.91787242 -0.48683213    1
## 46  0.97708999 -0.44764449    1
## 47  1.03630757 -0.46338415    1
## 48  1.09552514 -0.31515868    1
## 49  1.15474272 -0.37483179    1
## 50  1.21396029 -0.19788728    1
## 51  1.27317787 -0.18334522    1
## 52  1.33239544 -0.05052588    1
## 53  1.39161302  0.04104415    1
## 54  1.45083059  0.16725825    1
## 55  1.51004817  0.26382620    1
## 56  1.56926574 -0.15266168    1
## 57  1.62848332 -0.16721949    1
## 58  1.68770089  0.66874505    1
df$clus <- factor(df$clus)
data_long <- gather(df, caracteristica, valor, Colmenas:yearc,  factor_key = TRUE)
data_long
##     clus caracteristica       valor
## 1      2       Colmenas  0.17733815
## 2      2       Colmenas  0.21673327
## 3      3       Colmenas -1.62170585
## 4      3       Colmenas -2.14697417
## 5      3       Colmenas -2.61726266
## 6      3       Colmenas -2.49633013
## 7      3       Colmenas -2.36934914
## 8      3       Colmenas -1.92220923
## 9      3       Colmenas -0.88617262
## 10     3       Colmenas -0.66125273
## 11     3       Colmenas -0.78652922
## 12     2       Colmenas -0.25338188
## 13     2       Colmenas -0.10893309
## 14     2       Colmenas  0.20622790
## 15     2       Colmenas  0.31390791
## 16     2       Colmenas  0.37171894
## 17     2       Colmenas  0.42699818
## 18     2       Colmenas  0.59046168
## 19     2       Colmenas  0.88592511
## 20     2       Colmenas  1.21631888
## 21     2       Colmenas  1.61447227
## 22     2       Colmenas  1.61447227
## 23     2       Colmenas  2.03022215
## 24     2       Colmenas  1.51257022
## 25     2       Colmenas  1.22656162
## 26     2       Colmenas  1.32696403
## 27     2       Colmenas  0.53031846
## 28     2       Colmenas  0.76652900
## 29     2       Colmenas  1.08591577
## 30     2       Colmenas  0.51742049
## 31     2       Colmenas  0.44867863
## 32     2       Colmenas  0.49937490
## 33     2       Colmenas  0.98817647
## 34     2       Colmenas  0.98474909
## 35     1       Colmenas  0.35792802
## 36     1       Colmenas  0.00646311
## 37     1       Colmenas -0.52928431
## 38     1       Colmenas -0.33188060
## 39     1       Colmenas  0.07116304
## 40     1       Colmenas -0.10963957
## 41     1       Colmenas -0.14472487
## 42     1       Colmenas -0.35093996
## 43     1       Colmenas -0.49964342
## 44     1       Colmenas -0.45277898
## 45     1       Colmenas -0.48683213
## 46     1       Colmenas -0.44764449
## 47     1       Colmenas -0.46338415
## 48     1       Colmenas -0.31515868
## 49     1       Colmenas -0.37483179
## 50     1       Colmenas -0.19788728
## 51     1       Colmenas -0.18334522
## 52     1       Colmenas -0.05052588
## 53     1       Colmenas  0.04104415
## 54     1       Colmenas  0.16725825
## 55     1       Colmenas  0.26382620
## 56     1       Colmenas -0.15266168
## 57     1       Colmenas -0.16721949
## 58     1       Colmenas  0.66874505
## 59     2          yearc -1.68770089
## 60     2          yearc -1.62848332
## 61     3          yearc -1.56926574
## 62     3          yearc -1.51004817
## 63     3          yearc -1.45083059
## 64     3          yearc -1.39161302
## 65     3          yearc -1.33239544
## 66     3          yearc -1.27317787
## 67     3          yearc -1.21396029
## 68     3          yearc -1.15474272
## 69     3          yearc -1.09552514
## 70     2          yearc -1.03630757
## 71     2          yearc -0.97708999
## 72     2          yearc -0.91787242
## 73     2          yearc -0.85865484
## 74     2          yearc -0.79943727
## 75     2          yearc -0.74021969
## 76     2          yearc -0.68100212
## 77     2          yearc -0.62178454
## 78     2          yearc -0.56256696
## 79     2          yearc -0.50334939
## 80     2          yearc -0.44413181
## 81     2          yearc -0.38491424
## 82     2          yearc -0.32569666
## 83     2          yearc -0.26647909
## 84     2          yearc -0.20726151
## 85     2          yearc -0.14804394
## 86     2          yearc -0.08882636
## 87     2          yearc -0.02960879
## 88     2          yearc  0.02960879
## 89     2          yearc  0.08882636
## 90     2          yearc  0.14804394
## 91     2          yearc  0.20726151
## 92     2          yearc  0.26647909
## 93     1          yearc  0.32569666
## 94     1          yearc  0.38491424
## 95     1          yearc  0.44413181
## 96     1          yearc  0.50334939
## 97     1          yearc  0.56256696
## 98     1          yearc  0.62178454
## 99     1          yearc  0.68100212
## 100    1          yearc  0.74021969
## 101    1          yearc  0.79943727
## 102    1          yearc  0.85865484
## 103    1          yearc  0.91787242
## 104    1          yearc  0.97708999
## 105    1          yearc  1.03630757
## 106    1          yearc  1.09552514
## 107    1          yearc  1.15474272
## 108    1          yearc  1.21396029
## 109    1          yearc  1.27317787
## 110    1          yearc  1.33239544
## 111    1          yearc  1.39161302
## 112    1          yearc  1.45083059
## 113    1          yearc  1.51004817
## 114    1          yearc  1.56926574
## 115    1          yearc  1.62848332
## 116    1          yearc  1.68770089

Relación de clústers de colmenas y Aerosol.

x <- ggplot(data_long, aes(as.factor(x = caracteristica), y = valor,group=clus, colour = clus)) + 
  stat_summary(fun = mean, geom="pointrange", size = 1)+
  stat_summary(geom="line")+
  geom_point(aes(shape=clus))
ggplotly(x)
## No summary function supplied, defaulting to `mean_se()`
Interpretación general

A partir de la relación de clústers, se observar un aumento de colmenas cuando los aerosoles utilizados son pocos, sin embargo, cuando aumenta la cantidad de aerosoles, el número de colmenas disminuye, por ello, se ve que los aerosoles es un riesgo para las abejas y a su vez para la producción de las colmenas.

Como observamos que hay una variacion muy significativa en los datos, los separamos en 3 grupos con características semejantes. Con la finalidad de estudiar por grupos y determinar lo que suvede en cada caso. Y se puede confirmar que el so del aerosol impacta directamente en las abejas.

Conclusión

En conclusión, las abejas son animales fundamentales para los ecosistemas y la vida de los seres, incluyendo los humanos, no solo por el hecho de producir miel, sino porque tienen una gran misión que es polinizar. Como consecuencia, con la desaparición de las abejas rápidamente, estamos perdiendo drásticamente la producción de pantas, lo cual sería un daño total para la biodiversidad y además hubiera un gran desequilibrio en los ecosistemas. Esto quiere decir que si las abejas llegasen a desaparecer, un tercio de los alimentos que consumimos dejarían de brotar de la tierra y de los árboles, y también el de algunas especies que los humanos consumimos. Pero lamentablemente las abejas están desapareciendo por contaminación del aire, cambio climático, urbanización y pesticidas.

En resumen, k-means puede ser usado para encontrar grupos ocultos en los datos, confirmar alguna asunción sobre los datos y descubrir relaciones entre los datos, que de manera manual no podríamos haber obtenido.
En éste caso se observó un descenso de producción de colmenas de abejas a causa de los aerosoles, siendo que la abeja es un insecto que anda libre y le afecta éste tipo de productos.

Finalmente una pequeña acción que podríamos aportar, es con la acción de plantar flores en nuestras casas, pero no contaminándolas con pesticidas, para que así puedan encontrar alimento para sobrevivir.