En el siguiente trabajo, desarrollaremos la comparativa de las emisiones de CO2 de México vs China mediante el uso de las herramientas aprendidas en el primer parcial de Probabilidad y estadística. Se hará uso de los diferentes tipos de gráficas que vimos a lo largo del parcial así como las diferentes medidas de tendencia y análisis de datos para plantear diferentes hipótesis que nos permitan determinar una serie de preguntas y postulados que se pretenden verificar o hacer válidos.
Este trabajo hace uso de los datos proporcionados por la base de datos Our World in Data, más especificamente los datos de las emisiones de CO2 anuales per capita por país, en este caso en específico compararemos los datos de México contra los de China. Los métodos que utilizaremos para realizar nuestros postulados e inferencias serán aquellos de análisis de datos y estadísticas avalados por la comunidad y globalmente aceptados como métodos fiables para la realización de ésto.
El dióxido de carbono (CO2) es un gas incoloro, denso y poco reactivo. Forma parte de la composición de la tropósfera (capa de la atmósfera más próxima a la Tierra) actualmente en una proporción de 350 ppm. (partes por millón).
Las emisiones de CO2 se han multiplicado y tienen consecuencias. Es un gas que contribuye al calentamiento del planeta aunque no sea el único. También otros gases naturales (metano, óxido nitroso) o artificiales (gases fluorados) forman parte de los tan mentados gases de efecto invernadero (GEI). De hecho, su aumento en la atmósfera es lo que desencadena el cambio climático, la crisis climática o la emergencia climática. Son tres términos muy cercanos que se utilizan para describir el calentamiento global que sufre la Tierra.
#Primero importamos los datos
library(readr)
populations <- read_csv("population-by-country.csv")
## Rows: 3221 Columns: 4
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (2): Entity, Code
## dbl (2): Year, Population
##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
PIB <- read_csv("gdp-per-capita-worldbank.csv")
## Rows: 7109 Columns: 4
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (2): Entity, Code
## dbl (2): Year, GDP
##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
emisiones <- read_csv("co-emissions-per-capita.csv")
## Rows: 22735 Columns: 4
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (2): Entity, Code
## dbl (2): Year, CO2
##
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
# Creamos los subsets que solo contienen los datos de los paises a comparar.
CHNP <- subset(populations, Entity == "China")
MEXP <- subset(populations, Entity == "Mexico")
CHNPIB <- subset(PIB, Entity == "China")
MEXPIB <- subset(PIB, Entity == "Mexico")
CHNE <- subset(emisiones, Entity == "China")
MEXE <- subset(emisiones, Entity == "Mexico")
library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2")
plot(CHNP$Population ~ CHNP$Year, type=("b" ), col = "green", xlab= "Años", ylab="Población")
En este gráfico podemos apreciar que desde el año 1500 China ya tenía una población masiva en comparación contra México o cualquier otro país y esta aunque durante 300 año se mantuvo estable sin mucho crecimiento a partir del año 1800 podemos apreciar que empieza a crecer esto, podríamos casi seguramente inferir que surge gracias a la revolución industrial que permitió las condiciones para que la población de China creciera de la manera en que lo hizo.
plot(MEXP$Population ~ MEXP$Year, type = "b", col = "red", xlab= "Años", ylab="Población")
Según la historia y también esta gráfica podemos decir que México estuvo estancado durante varios siglos y no es hasta 1950 que México entra en un periodo de despegue económico y creció rápidamente durante más de 30 años. Lo cual permitió un desarrollo económico social que permitió que la población Mexicana creciera de una forma exponencial.
-Fuente: “http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2448-718X2013000200237”
plot(CHNPIB$GDP ~ CHNPIB$Year, type=("b" ), col = "green", xlab= "Años", ylab="Miles de USD per capita")
Los logros de China en materia de crecimiento económico son asombrosos y han impactado al mundo entero. No son pocos los grandes logros y éxitos que ha conseguido con un espectacular crecimiento del 9% de media en los últimos 30 años. Sin embargo, China afronta una serie de pro- blemas, tanto internos como externos, que representan grandes retos y que le están obligando a introducir cambios en el modelo para que éste sea sosteni- ble en el tiempo. A todo ello, hay que sumar la crisis financiera que irrumpe en EEUU en el verano de 2007 y que se ha contagiado rápidamente a la eco- nomía real y a las principales economías del planeta. Aunque en un primer momento, China parecía estar inmune a dicha crisis, lo cierto es que los datos de los últimos meses no permiten una interpretación más que en el sentido de una desaceleración de la economía china y una ralentización de las exporta- ciones, soporte fundamental del crecimiento económico chino. De la evolu- ción de la economía mundial, de las medidas adoptadas por las autoridades chinas y del efecto de las mismas dependerá el devenir de la economía del gigante asiático en los próximos años.
Quiroga, G. C. (2009). China, 30 años de crecimiento económico. Anuario Jurídico y Económico Escurialense, XLII,
plot(MEXPIB$GDP ~ MEXPIB$Year, type = "b", col = "red", xlab= "Años", ylab="Miles de USD per capita" )
Como podemos apreciar en la gráfica México aunque sí ha experimentado un crecimiento a lo largo de los años éste no ha sido para nada impresionante y con múltiples tropiezos a lo largo de los años los cuales denotaremos a continuación:
-Fuente: “https://elpais.com/diario/1996/06/11/economia/834444015_850215.html”
Fuente: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0186-10422015000600195#:~:text=A%20partir%20del%20tercer%20trimestre,fue%20homog%C3%A9neo%20en%20el%20pa%C3%ADs.
¿Qué pasó en 2020? El impacto de la pandemia sobre la actividad económica en México ha sido muy significativo. La magnitud y características de dicho impacto pueden identificarse en tres fases o etapas distintas.
Primera Fase: Tuvo efecto a fines del primer trimestre de 2020 derivado del cierre de varios países y de la correspondiente cancelación de vuelos a nivel mundial. Esto representó un enorme choque negativo en marzo en aquellas entidades y regiones delpaís orientadas a las actividades turísticas como Quintana Roo y Baja California Sur.
Segunda fase: En una segunda instancia, la actividad económica en el país se desaceleró significativamente como resultado de la decisión de suspender todas aquellas actividades consideradas como no esenciales (“Jornada nacional de sana distancia”). Esta decisión inevitablemente afectó a varios sectores manufactureros y de servicios que debieron cerrartemporalmente para garantizar el distanciamiento social.
Tercera fase: En la que actualmente nos encontramos, y que comenzó a partir del mes de julio estará definida por un proceso de reapertura que será más lento y gradual de lo que originalmente se anticipaba
plot(CHNE$CO2 ~ CHNE$Year, type=("b" ), col = "green", xlab= "Años", ylab="Toneladas de CO2")
Como podemos observar en la gráfica del crecimiento del CO2 de china cerca del año 2000-2005 china se mantuvo en un rango pero al salir del 2003 aumento drásticamente su emisión de CO2, esto sucedió por que en medio de este período hubo un fuerte crecimiento industrial y económico, impulsado principalmente por la quema de combustibles fósiles como el carbón y ha ido aumentando considerablemente con el paso del tiempo hasta el año 2020, sin mencionar que China participo en una conferencia del clima en la que se comprometió que para el 2020 habría reducido sus emisiones hasta un 45% en comparación a los niveles del 2005.
-Fuente: https://cnnespanol.cnn.com/2021/05/21/boom-construccion-china-dispara-emisiones-co2-trax/
plot(MEXE$CO2 ~ MEXE$Year, type = "b", col = "red", xlab= "Años", ylab="Toneladas de CO2" )
En la gráfica se aprecia como el sector industrial tenía permitido la contaminación sin ningún tipo de pena y no es hasta 1920 que el congresista Pigou propone una legislación que cobre impuestos por costos de reparación de los daños ambientales por producción a las empresas que dañaran el medio ambiente bajo la premicia de “El que contamina, paga”. Por otro lado, En el año 1960 empieza la expansión petroquímica Mexicana que deviene en la construcción de múltiples estaciones petroquímicas. La primera siendo en 1967, la siguiente en 1971, seguida por otra en 1980 y otra en 1988.
Fuente: “http://sociales.uaslp.mx/Documents/Publicaciones/Libros/LaHistAmbMexico.pdf”
# A primera vista basándonos simplemente en la media podríamos determinar que México produce más CO2 pero sabemos que esto no es del todo cierto por eso revisaremos que los datos sean normales.
summary(MEXE$CO2)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0396 1.0456 1.7760 2.2523 3.8218 6.0657
summary(CHNE$CO2)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0002 0.0714 0.6152 1.4954 2.0621 7.0964
# Prueba de normalidad Kolmogorov-Smirnov para México.
ks.test(MEXE$CO2, "pnorm", mean= mean(MEXE$CO2), sd=sd(MEXE$CO2))
## Warning in ks.test(MEXE$CO2, "pnorm", mean = mean(MEXE$CO2), sd = sd(MEXE$CO2)):
## ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test
##
## One-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: MEXE$CO2
## D = 0.15388, p-value = 0.004443
## alternative hypothesis: two-sided
# Prueba de normalidad Kolmogorov-Smirnov para China
ks.test(CHNE$CO2, "pnorm", mean= mean(CHNE$CO2), sd=sd(CHNE$CO2))
## Warning in ks.test(CHNE$CO2, "pnorm", mean = mean(CHNE$CO2), sd = sd(CHNE$CO2)):
## ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test
##
## One-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: CHNE$CO2
## D = 0.23324, p-value = 4.764e-06
## alternative hypothesis: two-sided
Mediante las pruebas de normalidad y un vistazo a las gráficas podemos determinar que no son normales, ahora ilustraremos como están distribuidos mediante gráficos de caja y bigotes.
Comparativa de poblaciones.
BothEMI <- rbind(CHNE, MEXE)
boxplot(BothEMI$CO2 ~ BothEMI$Entity, xlab="País", ylab="Emisiones de CO2(Toneladas por año)", col="orange")
En comparación contra los datos de China, los de México aunque también muy anormales no tienen una distribución logarítmica y agresiva que escala rápidamente, las emisiones de México han ido incrementando y decreciendo a lo largo de los años según diversos factores que han influenciado estos cambios.
China llegamos a esta conclusión ya que actualmente desde hace más de 15 años china viene produciendo en promedio per capita entre 6 y 7 toneladas de CO2 al año mientras que México produce entre 3 y 4(y disminuyendo) Y mediante lo que nos permiten ver los datos podemos apreciar que la produción de CO2 de China ha ido incrementando constantemente desde hace tiempo atrás.
¿Por qué?
El rápido crecimiento de la industria en el país. Si bien su economía y poder han aumentado considerablemente, a cambio su salud, y la del resto del Planeta en menor escala, se está viendo afectada. La principal fuente de energía de China es el carbón, y lo necesitan para hacer funcionar la industria y la calefacción
Además, la contaminación en China también proviene del transporte, de la quema de madera y otras actividades industriales.
Contaminación: El transporte, algunas actividades económicas y la deforestación, son las principales causas de emisión gas, lo que a su vez hace que aumente el nivel de contaminación de nuestro planeta.
Efecto invernadero: La concentración del CO2 se ha incrementado en más del 30%, es decir, es el gas de mayor influencia, responsable del 70% del calentamiento de la tierra. Este efecto invernadero genera grandes impactos ambientales, como el incremento del nivel del mar, tormentas más intensas, aumento de sequías, entre otros.
Impacto a los oceános: El CO2 también llega al oceáno, incrementando la acidificación de las aguas, lo que ocasiona que "los animales con conchas o corazas hechas de carbonato de calcio, como los caracoles, pierdan parte de su esqueleto.
-Fuente: https://www.reddearboles.org/noticias/nwarticle/273/3/consecuencias-emisiones-dioxido-de-carbono"
Caída del PIB mundial: Estudios indican que se considera probable que el PIB mundial baje un 7,22% al final del siglo salvo que “se tomen medidas” contra el cambio climático. Fuente: “https://www.factorco2.com/es/el-cambio-climatico-danara-la-economia-de-todos-los-paises-/noticia/6346”
Cada tonelada de CO2 emitida a la atmósfera causa daños por 220 dólares: Una reciente investigación del Gobierno estadounidense concluyó, basándose en los resultados de tres modelos de impacto económico ampliamente usados, que una tonelada adicional de CO2 emitida en 2015 causaría daños económicos por un valor de 37 dólares. Se espera que estos daños se produzcan de varias formas, incluyendo la disminución de los rendimientos agrícolas y daños a la salud humana relacionados con el cambio climático.
En base a los datos analizados en este estudio y bajo estas circunstancias determinamos que el país que más produce CO2 es China bajo las premisas e inferencias estadísticas conducidas en este estudio.
Nos pareció muy interesante el que se nos haya dado la libertad de elegir qué país a comprar contra México así como incitarnos a utilizar las herramientas que hemos adquirido a lo largo del parcial para realizar este trabajo de una manera interesante, también, terminamos investigando la historia de México y los sucesos que han pasado a lo largo de los años que han afectado su desarollo económico así como su historia ambiental y como se relacionan estos dos con las emisiones de CO2, claro que, lo mismo hicimos para China y a través de comparativas y pruebas estadísticas de inferencia logramos llegar conclusiones que se pueden respaldar con información fundamentada.
Lo que más me gustó de este caso de estudio es que me permitió viajar atrás en el tiempo a fechas específicas en México en las cuales tuvieron un impacto importante en la economía y la contaminación ambiental también, disfruté el trabajo más en equipo de lo que lo hubiera hecho de forma individual. También me permitió confirmar o denegar esas aclamaciones de la super potencia en la que se está transformando china y como influye esto en el medio ambiente.