Proyecto Final

Estadística Aplicada - Equipo 6 - Agricultura

Jesus Urrego, Christopher Kuraica, Alexa Mavely Sanchez

24/05/2021

Indice

Introducción

El trigo es uno de los alimentos básicos en el mundo y su demanda aumenta día con día por sus aportaciones nutricionales como vitaminas, proteínas, minerales y aminoácidos esenciales (Shewry, 2007). El incremento del consumo de este cereal se ha dado en los últimos años en función del aumento de población. (Hussain et al., 2010). El trigo fue introducido por los españoles a México en 1529 y desde entonces forma parte importante de la dieta de la población mexicana, por la disponibilidad y el costo que lo hace accesible a gran parte del consumidor en diferentes formas, tortilla y otros (Shewry, 2009).

En México el trigo ocupa el segundo lugar en la producción de cereales, con alrededor del 14% de la producción nacional. En el 2009 el valor generando por la producción de este grano representó el 2.46% del PIB primario y el 0.10% del PIB Total (Financiera Rural, 2010). La superficie sembrada de trigo en México no tiene una fuerte dependencia de los factores climáticos, ya que un 80.5% cuenta con riego tecnificado, con el 94 % de la producción de este cereal. Es sembrado durante en el ciclo otoño-invierno, debido a los requerimientos de mayor humedad y temperatura más frías, condiciones que ocurren los estados del noroeste y norte del país (Financiera Rural, 2010).

A medida que se multiplican las bocas, los recursos alimenticios disminuyen. La tierra es una cantidad limitada, y la tierra para cultivar trigo es absolutamente dependiente de fenómenos naturales difíciles y caprichosos -William Crookes

Antecedentes

Antes de la llegada de los españoles, el trigo no era conocido en Mesoamericana y la mayor parte de los alimentos se preparaban con maíz.

El trigo llegó desde los inicios de la Conquista. Cuentan que en México lo trajeron los soldados de Cortés y que, en 1520, un esclavo negro encontró tres granos de trigo en el fondo de un costal y los sembró en un huerto en la Ciudad de México, de lo que obtuvo 186 granos.

Al conocerse la gran eficiencia que producia el sembrar trigo, este ha sido uno de los tipos de cultivos mas populares e indispensables en México.

A través del desarrollo del análisis, intentaremos responder estas tres preguntas principales:

  • ¿Son los estados que más llueve los que más generan dinero con la agricultura?

En este estudio más que estados estamos hablando únicamente del municipio de Cajeme. Pero, consideramos que la respuesta a esta pregunta puede ser un poco subjetiva, ya que en el caso de Cajeme casi no suele haber lluvias, razón por la que los agricultores tienen que recurrir al modo de “riego” para realizar la actividad agropecuaria. Y esto, es una regla general para todo el estado de Sonora. Habiendo dejado en claro esta información, podemos tener en cuenta que el estado de Sonora (y el norte, sobre todo el noroeste de México), hace parte de los estados que producen mayor cantidad de alimentos cosechados, por lo que la falta de lluvias no ha sido un factor para delimitar la capacidad económica de la agricultura en la región. Quizás, haya otro tipo de adversidades como las sequias, pero la capacidad de generar dinero no es mala, y tampoco es un impedimento para invertir y seguir invirtiendo en Sonora, si lo relacionamos con la cantidad de lluvias.

  • ¿Cómo afecta la sequía a la papa en la agricultura?

Claramente afecta de una manera sumamente negativa, aunque claro, esto también depende del tipo de cultivo. Hay cultivos que por su naturaleza requiere menos agua y otros que requieren muchísima agua, así que dependiendo de que cultivo estemos hablando, la sequía es un factor de riesgo considerable o no, por ejemplo: El agave es una planta de lugares semidesérticos y en general no requiere mucha agua, sin embargo, el cultivo del que se va a analizar datos aquí es el trigo, y esté, a diferencia del agave, sí que requiere más agua para su desarrollo adecuado. Una sequía prolongada (suponiendo que el cultivo dependiera únicamente de la lluvia), básicamente sería fatal para la producción. Es por esto que los agricultores de Cajeme tienen que recurrir al riego. Esto se logra por medio de un sistema sofisticado de canales que han sido trazados en la región, los cajemenses logran administrar el agua suficiente a sus cultivos para poder obtener cosechas rentables y no verse afectados por las sequias que azotan a Sonora.

  • ¿A qué cultivos les afecta menos la sequía?

Según otros documentos, los cultivos más tolerantes a las sequias debido a su poco requerimiento hídrico son los siguientes:

\[ \begin{array}{l|c} \hline \text{Cultivo} & \text{Requerimiento Hídrico en m$^3$/ha}\\ \hline \text{Tuna} & \text{2.500 a 3.000}\\ \text{Jojoba} & \text{3.000 a 4.500}\\ \text{Granado} & \text{4.500 a 7.500}\\ \text{Quinoa} & \text{3.500 a 8.000}\\ \text{Olivo} & \text{6.000 a 8.000}\\ \hline \end{array} \]

Teoría

El estado de Sonora es el principal productor de trigo en México, uno de los cereales más utilizados para la alimentación humana por su alto valor energético y contenido de proteínas. El cultivo de este cereal se realiza principalmente en el sur del estado, en los valles agrícolas del Yaqui y Mayo, donde se establecen cada año extensiones superiores a las 250 mil hectáreas con las siembras de trigo.

Según datos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), el trigo que se produce en Sonora representa el 38 por ciento de la superficie cultivada en México y aporta el 50 por ciento de la producción nacional.

En este estudio analizaremos la correlación que existe entre el trigo y las diferentes variables que pueden influir en su producción, el cómo se relaciona la cosecha con la producción del trigo, el clima y las sequías, entre otros distintos aspectos y factores que influyen en la producción del trigo.

Metodología

a metodología que utilizaremos para la realización de este análisis consiste en una secuencia de procedimientos y técnicas de recolección, recuento, presentación, descripción y análisis del manejo de datos cuantitativos acerca de la investigación realizada en paginas gubernamentales sobre el trigo, por lo cual para ello haremos uso de la estadística descriptiva que consiste en una disciplina que se encarga de recoger, almacenar, ordenar, realizar tablas o gráficos y calcular parámetros básicos sobre el conjunto de datos. También haremos uso del análisis de correlación lineal (Un concepto en el que se eligen múltiples procedimientos para determinar el grado de asociación entre dos variables) y correlación lineal múltiple, entre otros.

Resultados y discusión

Primero que todo…

Antes de continuar, tenga en cuenta la siguiente información, la cual es necesaria para comprender los datos relacionados a las sequias. El SI se refiere a los índices estandarizados de sequía:

\[ \begin{array}{c|c|l} \hline \text{Rango}& \text{Clave} & \text{Categoría}\\ \hline \text{-0.8 < SI ≤ -0.5 } & \text{D0} & \text{Anormalmente seco}\\ \text{-1.8 < SI ≤ -0.8 } &\text{D1} & \text{Sequía moderada}\\ \text{-1.6 < SI ≤ -1.3 } &\text{D2} & \text{Sequía servera}\\ \text{-2.0 < SI ≤ -1.6 } &\text{D3} & \text{Sequía extrema}\\ \text{ SI ≤ -2.0 } &\text{D4} & \text{Sequía excepcional}\\ \hline \end{array} \]

NOTA: para la realización de este proyecto, se utilizaron los siguientes paquetes:
  • pacman: Nos facilita descargar e instalar los demás paquetes
  • ggplot2: Paquete para gráficos
  • readr y readxl: Nos permite leer los datos desde el equipo o internet
  • plotly: Paquete para gráficos interactivos
  • xfun: Permite descargar este documento y los datos utilizados
  • rmdformats: Permite dar estilo al documento
  • tidyverse: Paquete con muchas mas utilerias
  • MASS: Paquete con funciones estadísticas
  • class: Paquete con funciones estadísticas
  • GGally: Paquete gráfico
  • psych: Paquete para correlación lineal multiple
  • lmtest: Paquete de modelo lineal
  • corrplot: Paquete gráfico de correlación
  • car: Paquete con utilerias
  • viridis: Paquetes de colores
  • gridExtra: Permite juntar gráficas en un cuadro
  • gganimate: Permite crear gráficas animadas y gifs
  • magick: Paquete de apoyo para gganimate, permite generar un gif

    • Tabla con los datos que serán analizados

    Análisis de normaldad

    Primero, se realizará un análisis de normalidad para entender el comportamiento de la mayoría de los datos. De esta manera se tendrá un primer acercamiento a la información que se quiere analizar, con el objetivo de poder obtener resultados más claros.

    Con este objetivo se hará un análisis de correlación de Pearson, analizando los datos del trigo referentes a sembrado, cosechado y valor de la cosecha, así como el promedio de la temperatura del mes de mayo (mes en el que se cosecha el trigo), el promedio de MSDIa (precipitación y humedad del suelo) en un periodo de 6 meses (el periodo de cultivo y cosecha del trigo en Cajeme: noviembre – mayo) para cada año, la temperatura y la humedad promedio en ese mismo periodo. Los datos contemplados en este estudio corresponden a un periodo de años comprendido entre el 2010 y el 2019.

    Comprobación de la normalidad de los datos

    Como se puede observar en los histogramas de frecuencia, la mayoría de los datos son normales (aunque algo planos). Sin embargo, existen un par que tienden un poco hacia la izquierda, las cuales corresponden a la temperatura promedio en mayo y los promedios de las sequias. Esto tiene sentido ya que claramente las sequías son un factor determinante en la salud del trigo, y por otra parte la temperatura promedio de mayo es importante, ya que como es el mes del año en el que el cultivo se cosecha y requiere de cierta temperatura fría para que germinación sea la adecuada. Tenga en cuenta que la temperatura ideal para el crecimiento y desarrollo del cultivo de trigo está entre 10º y 24º C, y hubo años donde el promedio de temperatura de mayo alcanzaba los 30º.

    Matriz de correlación pearson

    Con la matriz de correlación de Pearson, podemos observar de una manera gráfica como se correlacionan los diferentes datos que se están analizando. Obsérvese como los resultados son básicamente los esperados con respecto a las sequías más extremas (D4 y D3), las cuales tienen claramente una correlación negativa con respecto a lo cultivado y cosechado en Cajeme. Y esto es obvio, a menor agua, menor calidad de cultivo. Por ende, menor serán las cosechas. Pero bueno, esto es un pensamiento quizás muy propio. En todo caso, Pearson nos dice que no estamos equivocados.

    Índice de correlación de Pearson

    ##           Sembrado Cosechado TempMay     D4     D3     D2     D1     D0 TemPro
## Sembrado     1.000     1.000   0.430 -0.345 -0.139  0.135  0.277  0.043  0.567
## Cosechado    1.000     1.000   0.432 -0.354 -0.145  0.127  0.278  0.046  0.569
## TempMay      0.430     0.432   1.000 -0.185  0.125  0.286  0.172  0.210  0.598
## D4          -0.345    -0.354  -0.185  1.000  0.872  0.698 -0.233 -0.261 -0.010
## D3          -0.139    -0.145   0.125  0.872  1.000  0.728 -0.158  0.032  0.354
## D2           0.135     0.127   0.286  0.698  0.728  1.000  0.032 -0.191  0.228
## D1           0.277     0.278   0.172 -0.233 -0.158  0.032  1.000  0.191 -0.001
## D0           0.043     0.046   0.210 -0.261  0.032 -0.191  0.191  1.000 -0.084
## TemPro       0.567     0.569   0.598 -0.010  0.354  0.228 -0.001 -0.084  1.000
## HumPro      -0.382    -0.379  -0.738 -0.239 -0.432 -0.380 -0.097 -0.013 -0.654
##           HumPro
## Sembrado  -0.382
## Cosechado -0.379
## TempMay   -0.738
## D4        -0.239
## D3        -0.432
## D2        -0.380
## D1        -0.097
## D0        -0.013
## TemPro    -0.654
## HumPro     1.000

    Aquí observamos un poco más de lo mismo, pero los valores numéricos nos exponen mayor claridad con respecto a la relación tan negativa que hay entre las cosechas y las sequías; por otro lado, está la humedad promedio que nos muestra una relación sumamente negativa, esto quizás se deba a que el trigo rara vez se cosecha a humedades superiores al 20%.

    Generación de modelo para el valor de producción

    ## 
## Call:
## lm(formula = datos$Valor ~ datos$D4 + datos$D3 + datos$D2 + datos$D1 + 
##     datos$D0)
## 
## Residuals:
##       1       2       3       4       5       6       7       8       9      10 
##  -48687   63113 -114722  124034   32155  206672   94065  -66246 -184841 -105544 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)   900599     168204   5.354  0.00587 **
## datos$D4      -20274      12988  -1.561  0.19355   
## datos$D3        9778      17028   0.574  0.59655   
## datos$D2       14794       9702   1.525  0.20198   
## datos$D1       10604       4852   2.185  0.09417 . 
## datos$D0        1520       8359   0.182  0.86457   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 185200 on 4 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7921, Adjusted R-squared:  0.5323 
## F-statistic: 3.049 on 5 and 4 DF,  p-value: 0.1513

    En el resultado podemos observar los datos de las sequías, las cuales son las que mayor afectan a la producción (por obvias razones). Claramente el nivel de sequía que mayor afecta al trigo es la D4. La D0 y D1 no tanto porque el trigo es un poco tolerable a las sequias (aunque no mucho).

    Seleccion de los mejores predictores

    ## Start:  AIC=245.42
## datos$Valor ~ datos$D4 + datos$D3 + datos$D2 + datos$D1 + datos$D0
## 
##            Df  Sum of Sq        RSS    AIC
## - datos$D0  1 1.1338e+09 1.3832e+11 243.50
## - datos$D3  1 1.1310e+10 1.4850e+11 244.21
## <none>                   1.3719e+11 245.42
## - datos$D2  1 7.9747e+10 2.1694e+11 248.00
## - datos$D4  1 8.3572e+10 2.2076e+11 248.18
## - datos$D1  1 1.6382e+11 3.0100e+11 251.28
## 
## Step:  AIC=243.5
## datos$Valor ~ datos$D4 + datos$D3 + datos$D2 + datos$D1
## 
##            Df  Sum of Sq        RSS    AIC
## - datos$D3  1 2.4732e+10 1.6305e+11 243.15
## <none>                   1.3832e+11 243.50
## + datos$D0  1 1.1338e+09 1.3719e+11 245.42
## - datos$D2  1 8.1275e+10 2.1960e+11 246.12
## - datos$D4  1 1.3256e+11 2.7088e+11 248.22
## - datos$D1  1 1.7474e+11 3.1306e+11 249.67
## 
## Step:  AIC=243.15
## datos$Valor ~ datos$D4 + datos$D2 + datos$D1
## 
##            Df  Sum of Sq        RSS    AIC
## <none>                   1.6305e+11 243.15
## + datos$D3  1 2.4732e+10 1.3832e+11 243.50
## + datos$D0  1 1.4556e+10 1.4850e+11 244.21
## - datos$D2  1 1.2737e+11 2.9043e+11 246.92
## - datos$D4  1 1.3017e+11 2.9323e+11 247.02
## - datos$D1  1 1.7459e+11 3.3764e+11 248.43
    ## 
## Call:
## lm(formula = datos$Valor ~ datos$D4 + datos$D2 + datos$D1)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)     datos$D4     datos$D2     datos$D1  
##      943249       -14863        16872        10761

    Intervalo de confianza para el modelo de regresion lineal

    ##                  2.5 %     97.5 %
## (Intercept) 433591.098 1367606.80
## datos$D4    -56334.125   15786.20
## datos$D3    -37498.893   57055.08
## datos$D2    -12142.665   41730.27
## datos$D1     -2867.278   24074.84
## datos$D0    -21687.544   24727.02

    Como se puede ver, el resultado del intervalo de confianza esta muy alto, lo cual significa que los datos tienen una probabilidad muy alta de acierto, lo cual significa que los datos son confiables y se pueden trabajar con ellos.

    Validación de condiciones para la regresión lineal

    La mayoría de los valores estar cerca a la línea de confianza, esto significa que estos datos están muy acercados a la realidad, esto significa que podemos trabajar con estos datos sin ningún miedo a cometer errores o algún p-hacking (Alterar los resultados para favorecer la hipótesis)

    Linea de tiempo sobre el cambio de las sequias con el pasar del tiempo

    Linea de tiempo sobre el cambio del valor de producción durante el paso del tiempo

    A simple vista podemos concluir que en los momentos en que la sequía del tipo D4 alcanza un pico, casi inmediatamente el valor de cosecha baja. Esto es porque en realidad también baja la cantidad de trigo cosechado, dando a entender claramente la gran afectación que significa para el cultivo estas sequías tan bruscas. Claro, esta información es casi obvia, a menor cantidad de agua, menor calidad de cosecha, pero ahora tenemos un fundamento estadístico para afirmarlo.

    Conclusion General

    Desde tiempos inmemoriales, la sequía y la falta de agua han sido factores determinantes del desarrollo humano; las grandes hambrunas han propiciado la movilización de pueblos completos, y en ocasiones su decadencia y desaparición; pero también, la sequía ha sido el motor del desarrollo tecnológico, al impulsar los avances científicos para mejorar la gestión y uso del agua.

    México, como país donde la agricultura es una fuente importante de empleo y de ingreso económico, y es alta la dependencia de las actividades agrícolas, tanto de riego como de temporal, la vulnerabilidad de este sector implica un alto riesgo ante la presencia de las sequías que han asolado grandes extensiones y propiciado severos desajustes a la economía regional y nacional.

    Cajeme al ser un municipio en el cual los cultivos no dependen exclusivamente de las lluvias, si no de los riegos, no tiene un efecto directo en la cosecha y producción del trigo a corto plazo, pero a la larga, al haber cada vez menos lluvias y mayores sequias los canales de riego y las presas de las cuales se sustentan los agricultores cada vez están mas vacías, por lo cual es importante comenzar a cuidar y emplear leyes que regulen el cuidado y el uso del agua no solo para la producción del trigo (Cajeme es líder en la producción estatal de trigo grano), si no de diversos cultivos.

    Conclusión Personal

    Después de todo lo analizado, la conclusión a la que he llegado personalmente es sino otra que la importancia que tienen las sequías en los cultivos. Quizás sea muy obvio este tipo de conclusiones o información, pero es que realmente el tema de la sequía es preocupante con respecto a los cultivos. El trigo en Sonora, y sobre todo en Cajeme, es una fuente inmensa de alimento y de trabajo, y en los diferentes análisis que se hicieron aquí se ve como un poco de repunte en la sequía de nivel D4 (la más extrema) se traduce en una caída significativa de la producción de trigo en Cajeme. Ahora que tenemos noticias de que el agua se está acabando, que México atraviesa uno de los peores momentos con respecto al agua. ¿Qué pasará con Cajeme? Muy probablemente los niveles de sequía D4 van aumentar en niveles considerables, y las gráficas ya nos dicen que es lo más probable que vaya a suceder con los cultivos. Así que, en el escenario más pesimista, solo nos queda prepararnos para lo peor.

    Quizás para Cajeme la solución este en hacer una transición hacia cultivos más resistentes a la falta de agua. Si esto sucediera se reduciría dos problemas: la agricultura seguiría siendo una actividad rentable y se reduciría la necesidad de extraer tanta agua de las reservas para el consumo agrícola. Esto sería fantástico, los agricultores seguirían ganando dinero y estaríamos cuidando el agua, pero, al igual que la palabra “fantástico”, esto es casi una fantasía. Los agricultores de Cajeme no quieren dejar de sembrar trigo, es a lo que están acostumbrados y no piensan cambiar. Así que llegar a este cambio ideal aún requiere de tiempo, y básicamente, tiempo es lo que no tenemos. Con suerte y Pearson “esté equivocado”, gracias a que ignora la naturaleza humana y que siempre como personas que buscan un bien común, podemos cambiar.

    Bibliografía

    Monitor de Sequía | Instituto Mexicano de Tecnología del Agua | Gobierno | gob.mx. (n.d.). imta.mx. Recuperado 23 de mayo de 2021, de:

    http://galileo.imta.mx/Sequias/moseq/graficaGob.html

    Weather in mei 2012 in Obregon, Sonora, Mexico. (n.d.). Timeanddate.Com. Recuperado 23 de mayo de 2021, de:

    https://www.timeanddate.com/weather/@4013704/historic?month=5&year=2012

    Siembra de trigo. (2017, junio 22). Agroterra Blog. Recuperado 23 de mayo de 2021, de:

    https://blog.agroterra.com/descubrir/siembra-de-trigo/77961/

    Recuperado 23 de mayo de 2021, de:

    http://www.gea.uchile.cl/archivos/cultivo_tolerante_a_la_sequia.pdf

    Recuperado 23 de mayo de 2021, de: http://dgeiawf.semarnat.gob.mx:8080/ibi_apps/WFServlet?IBIF_ex=D3_AGUA01_01&IBIC_user=dgeia_mce&IBIC_pass=dgeia_mce&NOMBREENTIDAD=*&NOMBREANIO=*

    El Agave: Procesos para un cultivo excelente (parte 2). (s. f.). Casa Sauza. Recuperado 23 de mayo de 2021, de:

    https://www.casasauza.com/procesos-tequila-sauza/agave-procesos-cultivo-excelente-parte-2