Cambio climático y desarrollo económico
Introducción
El clima está cambiando y lo está haciendo más rápido de lo que muchos creen. Si no actuamos de forma decidida ahora, la temperatura mundial se elevará por encima de 2 grados Celsius y esto traerá consecuencias catastróficas.
Un clima cambiante afecta más que nada a las personas más pobres de los países en desarrollo. Las sequías o lluvias torrenciales que derivan en inundaciones son desastrosas para las personas sin defensas ni ahorros.
Los países trabajan tanto para mitigar el cambio climático (reduciendo sus emisiones de gases de efecto invernadero) como para adaptarse a las consecuencias del cambio climático. Pero esto es muy caro. En general, no hay financiamiento suficiente para implementar las medidas de mitigación y adaptación necesarias.
Librería y directorio de trabajo
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("U1A17.Rmd")Importación de datos
Datos sobre el CO2 en México obtenidos de Banco Mundial
Datos sobre a variación de temperatura obtenidos de Our World in Data
Datos sobre el PIB en México obtenidos de Our World in Data
datos <- read_excel("CO2-PIB.xlsx") ## CO2 y PIB
temperatura <- read.csv("temperature-anomaly.csv") ## Temperatura
pib <- read.csv("PIB-Mexico.csv") ## PIB
paises <- read_excel("paises.xlsx")- Descargar datos
xfun::embed_file("CO2-PIB.xlsx")xfun::embed_file("temperature-anomaly.csv")Download temperature-anomaly.csv
xfun::embed_file("PIB-Mexico.csv")xfun::embed_file("paises.xlsx")Gráfica CO2 y PIB de 1960 a 2016
cf <- data.frame(datos)
c <- cf %>%
ggplot(aes(x = Year, y = CO2, size = PIB)) +
geom_point(alpha = 0.6)+
scale_size_continuous(range = c(1,7))+
labs(x = "Año" , y = "CO2 (toneladas per capital)", size = "PIB (miles de US)")+
ggtitle("Niveles de CO2 vs PIB") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(c)Esta gráfica representa la relación que hay entre el aumento de CO2 en relación con el incremento del PIB en México, donde se pueden ver cambios gráficos.
Gráfica Variación temperatura y PIB de 1960 a 2016
df <- data.frame(temperatura)
df["PIB"] <- pib$Real.GDP.per.capita
d <- df %>%
ggplot(aes(x = Year, y =Median.temperature.anomaly, size = PIB)) +
geom_point(alpha = 0.6)+
scale_size_continuous(range = c(1,7))+
labs(x = "año" , y = "Variacion de temperatura", size = "PIB (miles de US)") +
scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(d)En esta grafica vemos la variación de temperatura que ha habido a través de los años de manera global, donde ha habido cambios grandes de temperatura año a año en décadas pasadas, pero en 2015 y 2016 fueron los años con mas temperatura y en estos años el PIB presenta sus valores más altos.
Gráfica CO2, temperatura y PIB (México)
ef <- data.frame(temperatura)
ef["PIB"] <- pib$Real.GDP.per.capita
ef["CO2"] <- datos$CO2
e <- ef %>%
ggplot(aes(x = CO2, y =Median.temperature.anomaly, size = PIB)) +
geom_point(alpha = 0.6)+
scale_size_continuous(range = c(1,7))+
labs(x = "CO2 (toneladas per capital)" , y = "Variacion de temperatura", size = "PIB (miles de US)") +
scale_y_continuous(labels = comma)+
scale_x_continuous(labels = comma)
ggplotly(e)Gráfica CO2, temperatura y PIB (Países)
El PIB per capital es la relación que existe entre el valor total de bienes y servicios generados durante un año por una nación o estado y el número de sus habitantes en ese año.
PIB per capital mundial
En la imagen se pueden apreciar los niveles de PIB per capital con los que cuentan los países en el mundo, siendo el gris el más bajo y mientras más oscuro sea el verde es más alto. Puede considerarse como un semáforo.
ff <- data.frame(paises)
f <- ff %>%
ggplot(aes(x=CO2, y=Temperatura, size=PIB, colour=Pais)) +
geom_point(alpha=0.8)+
geom_text(aes(label = Pais), hjust = 0, vjust = 0)+
scale_size_continuous(range = c(1, 9))+
labs(title="Comparativa países", x = "CO2 (toneladas per capital)" , y = "Variacion de temperatura", colour= "País", size="PIB per capital (miles de US)")
ggplotly(f)En la gráfica se puede apreciar que los países con un PIB más alto tienden a tener una mayor concentración de CO2, además que debido a esto la variabilidad de su temperatura es mayor.
Conclusión
Para concluir, podemos apreciar que existe una relación entre el aumento de co2 y el aumento del PIB durante los años, al igual que la temperatura dado que si aumenta el el co2, se presentan cambios en la temperatura global y estos cambios provocan pérdidas de dinero por sequías.
Referencias
Grupo Banco Mundial. (2014). El cambio climático afecta a los más pobres de los países en desarrollo. Banco Mundial. Recuperado de https://www.bancomundial.org/es/news/feature/2014/03/03/climate-change-affects-poorest-developing-countries
INEE. (2009). Producto Interno Bruto per cápita. INEE. Recuperado de https://www.inee.edu.mx/wp-content/uploads/2019/03/CS07-2009.pdf