Análisis acerca de la relación entre el cambio climático y el desarrollo económico

xfun::embed_file("U1A17.Rmd")

xfun::embed_file("PIBB.xlsx")

xfun::embed_file("CCPIB.xlsx")

xfun::embed_file("TPIB.xlsx")

Introducción

Durante muchos años, los temas ambientales fueron ignorados o considerados secundarios y supeditados al crecimiento económico y al desarrollo social del país, muy posiblemente debido a que no se valoraba en su justa dimensión la importancia de un medio ambiente sano, o bien, a que se tenía la esperanza de que, una vez que se solucionaran los problemas sociales y económicos los ecosistemas naturales tendrían tiempo y capacidad para recuperarse.

La pérdida de ecosistemas y su biodiversidad, la degradación de los suelos, la contaminación del aire y la cada vez más acentuada disminución en la disponibilidad de agua, son sólo algunos de los problemas ambientales más conocidos que enfrentamos. A éstos, ahora debemos sumarle uno más: el cambio climático global que, por la magnitud de su extensión y por todas las implicaciones, sociales, económicas y ambientales que involucra, puede comprometer seriamente el futuro de casi todos los países.

En el mundo, la emisión de CO2 se ha incrementado a la par del consumo de combustibles fósiles. Este incremento no ha sido pequeño: entre 1971 y el año 2005, la emisión mundial derivada del consumo de combustibles fósiles aumentó alrededor de 90%; en este último año se emitieron en el mundo 27 mil millones de toneladas de CO2 (Figura 3). Para que te des una idea de lo que esto significa, te diremos que la emisión mundial de CO2 en 2005 equivale a unas 4 mil 500 veces el peso de la Pirámide de Keops, la más grande de las pirámides de Egipto. (SEMARNAT. 2009)

Los efectos más graves se harían sentir en los países en las zonas ya cálidas, destinadas a convertirse en más cálida. Como América Latina desde México al sur; todos los de África, Oriente Medio, Australia y toda Asia al sur de China.

• Librerias y paquetes

setwd("~/6to semestre/Estadistica aplicada/TAREAS/U1A17") #Directorio de trabajo
library(pacman) 
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")
library(hpackedbubble)

## 
## Attaching package: 'hpackedbubble'

## The following object is masked from 'package:datasets':
## 
##     CO2

Análisis de datos

library(readxl)
datos5 <- read_excel("PIBB.xlsx")
hpackedbubble(datos5$Continente, datos5$Entidad, datos5$PIB,
              title = "PIB en diferentes países en 2016",
              pointFormat = "<b>{point.name}:</b> {point.y} $US",
              dataLabelsFilter = 100,
              packedbubbleMinSize = "50%",
              packedbubbleMaxSize = "150%",
              theme = "sunset",
              packedbubbleZMin = 0,
              packedbubbleZmax = 1000, split = 1,
              gravitational = 0.02,
              parentNodeLimit = 1,
              dragBetweenSeries = 0,
              seriesInteraction = 0,
              width = "100%")

library(readxl)
datos <- read_excel("CCPIB.xlsx")
library(hpackedbubble)
hpackedbubble(datos$Año, datos$PIB, datos$CO2,
              title = "Emisiones CO2 (Toneladas) y PIB (1980 - 2016)",
              pointFormat = "<b>{point.name} PIB :</b> {point.y} Ton CO<sub>2</sub>",
              dataLabelsFilter = 100,
              packedbubbleMinSize = "50%",
              packedbubbleMaxSize = "250%",
              theme = "sunset",
              packedbubbleZMin = 0,
              packedbubbleZmax = 10000, split = 0,
              gravitational = 0.02,
              parentNodeLimit = 1,
              dragBetweenSeries = 0,
              width = "100%")

library(readxl)
library(plotly)
library(ggplot2)
library(readxl)
datos <- read_excel("CCPIB.xlsx")
rel <- ggplot(data = datos) +
  geom_line(aes(Año, CO2, colour="CO2"), color= "orange") +  
  xlab("Año") +
  ylab("Emisiones de CO2") +
  ggtitle("Emisiones CO2 (Toneladas) y PIB (1980 - 2016)") +
 theme_linedraw()
  geom_point 

## function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", 
##     ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 
## {
##     layer(data = data, mapping = mapping, stat = stat, geom = GeomPoint, 
##         position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes, 
##         params = list(na.rm = na.rm, ...))
## }
## <bytecode: 0x00000000191d8108>
## <environment: namespace:ggplot2>

  ggplotly(rel)

library(readxl)
datos2 <- read_excel("TPIB.xlsx")
library(hpackedbubble)
hpackedbubble(datos2$Año, datos2$PIB, datos2$Temperatura,
              title = "Variaciones de temperatura y PIB (1980 - 2016)",
              pointFormat = "<b>{point.name} PIB:</b> {point.y} Variaciones de Temp",
              dataLabelsFilter = 100,
              packedbubbleMinSize = "50%",
              packedbubbleMaxSize = "250%",
              theme = "sunset",
              packedbubbleZMin = 0,
              packedbubbleZmax = 10000, split = 0,
              gravitational = 0.02,
              parentNodeLimit = 1,
              dragBetweenSeries = 0,
              width = "100%")

library(readxl)
library(plotly)
library(ggplot2)
library(readxl)
datos2 <- read_excel("TPIB.xlsx") 
rel <- ggplot(data = datos2) +
  geom_line(aes(Año, Temperatura , colour="Temperatura"), color= "orange") +  
  xlab("Año") +
  ylab("Temperatura") +
  ggtitle("Variación de Temperatura y Producto Interno Bruto en unidades de toneladas (1980-2016)") +
 theme_linedraw()
  geom_point

## function (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", 
##     ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE) 
## {
##     layer(data = data, mapping = mapping, stat = stat, geom = GeomPoint, 
##         position = position, show.legend = show.legend, inherit.aes = inherit.aes, 
##         params = list(na.rm = na.rm, ...))
## }
## <bytecode: 0x00000000191d8108>
## <environment: namespace:ggplot2>

ggplotly(rel)

Conclusión

• A través de diferentes gráficas de relación de año con la varible temperatura y CO2, nos da a conocer el aumento de CO2 y temperatura aumenta conforme los años en diferentes partes del mundo, esto es debido a las actividades humanas que generan gases de efecto invernadero, siendo el CO2 el que ocupa el 56.5 %, en relación con los demás gases.

• El cambio climático afecta a todas las regiones del mundo. Los casquetes polares se están fundiendo y el nivel del mar está subiendo. En algunas regiones, los fenómenos meteorológicos extremos y las inundaciones son cada vez más frecuentes, y en otras se registran olas de calor y sequías.

• Es probable que sus consecuencias se intensifiquen en las próximas décadas.

• En este análisis nos dio a conocer como las emisiones de CO2 y temperatura afecta al PIB, siendo una de las grandes problemáticas hoy en día, ya que el cambio climático afecta directamente a la productividad de los diferentes países.

Bibliografía

• SEMARNAT. (2009). Cambio Climático. Recuperado 21 de marzo de 2021, de https://www.conafor.gob.mx/biblioteca/cambio_climatico_09-web.pdf
• Impulso Verde. (2015, 30 octubre). El PIB mundial podría caer un 23% para 2100 por efectos del. Recuperado 21 de marzo de 2021, de https://calentamientoglobalclima.org/2015/10/30/el-pib-mundial-podria-caer-un-23-ara-2100-por-efectos-del-calentamiento-globa