Introducción

EL motivo de este proyecto es documentar la producción anual de la industria mielera en el estado de Chiapas, abarcado el período 2003-2019, ya que es común ver reducida la población de abejas y por lo tanto la miel que dichas producen debido a diversos factores como la deforestación y la influencia humana en el ecosistema.

Antecedentes

México es de los principales productores de miel en el mundo, posicionándose entre los 10 mayores productores de miel de abeja en el mundo. Entre los estados que producen más miel destaca el estado de Chiapas por ocupar el cuarto lugar en volumen de miel producida y ser el primer lugar en importación de miel orgánica.

En el 2020 el estado de Chiapas produjo cinco mil 500 toneladas de miel, manteniendo un crecimiento estable respecto a la década pasada, mientras que otros estados han visto reducida su producción, esto es debido al impulso a programas de apicultura sostenible en Chiapas y el apoyo a los productores locales, estos son beneficiarios del programa Pago por Servicios Ambientales (PSA) de la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR), mediante el cual reciben apoyos para conservar mil 915 hectáreas forestales.

Objetivo

Encontrar el factor que ha llevado a Chiapas aumentar su producción mielera cada año pese a la tendencia a reducir que se ha observado en otros estados.

Colmenas en Chiapas

• Importación de librerías

library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales","ggfortify","hrbrthemes")

• Importación de datos.

library(readr)
dataset <- read_csv("apicultura.csv")

## Rows: 32 Columns: 18

## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr  (1): Estado
## dbl (17): 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, ...

## 
## 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.

View(dataset)

chiapas <- t(dataset[dataset$Estado=="CHIAPAS",])
Fechas = seq(from = as.Date("2003-01-01"),to = as.Date("2019-12-31"),by = "year")

chiapas <- as.vector(chiapas)
chiapas <- chiapas[2:18]
chiapas <- as.numeric(chiapas)
chiapas <- as.vector(chiapas)
chiapas.frame <- data.frame(chiapas, Fechas)
datatable(chiapas.frame)

plot_ly(chiapas.frame,colors = rainbow(1)) %>%
  add_lines(x = ~Fechas, y = ~chiapas,mode="lines",name = "chiapas") %>%

rangeslider() %>% 
  layout(title = 'Toneladas de miel en Chiapas\nFuente: Atlas nacional de las abejas mx',
         xaxis = list(title = 'Fecha'),
         yaxis = list(title = 'Toneladas de Miel'))

• A partir del año 2006 podemos observar un aumento significativo y constante en la producción de miel, esto se puede deber a una multitud de factores como la introducción de leyes a favor de la conservación medioambiental, el apoyo por parte de las instituciones gubernamentales a los productores de la región y la inversión en la industria apícola del estado.

  gg <- ggplot(chiapas.frame, aes(y=chiapas, x=" ") ) +
            stat_boxplot(geom = "errorbar", width = 0.12,linetype = 2, lwd = 1)+
            geom_boxplot(width=0.5,fill="slateblue", alpha=0.5)+
            ylab("Toneladas de Miel")+
            xlab(" ")+
            labs(title="Gráfico de caja y bigote", )

ggplotly(gg)

• Este gráfico de caja y bigote nos muestra un crecimiento favorable, ya que la norma se sienta más alta que la media.

chiapas.ts <- ts( data=chiapas, start = 2003, end=2019, frequency = 1)

chiapas.ts.dec <-  decompose(ts( data=chiapas, start = 2003, end=2019, frequency = 2))


chiapas.frame.dec <- data.frame(seasonal = as.vector(chiapas.ts.dec$seasonal))

ggd <- autoplot(chiapas.ts.dec) +  
  labs(title="Toneladas de Miel en Chiapas", 
       subtitle="Descomposición aditiva", 
       caption="Fuente: Atlas nacional de las abejas mx") + 
  theme_minimal()


ggplotly(ggd)

x <- log(chiapas.ts)
dif1.x <- diff(x)
plot(dif1.x)

dif12.dif1.x <- diff(dif1.x, log=12)
plot (dif12.dif1.x)

y = dif12.dif1.x
acf(y)

m <-mean(chiapas)

pn <- pnorm(4000, mean=mean(chiapas), sd=sqrt(var(chiapas)), lower.tail=FALSE)

print(paste("mediana: " , m ))

## [1] "mediana:  4475.60058823529"

print(paste( "Probabilidad: " ,pn ))

## [1] "Probabilidad:  0.709082203102099"

Conclusiones

• Conclusión General

A diferencia de otros estados se puede observar con base a los datos obtenidos que el estado de Chiapas a logrado mantener una industria apícola sostenible gracias a la protección de sus áreas forestales, las cuales son un componente clave en la producción de este bien, aunado a esto las políticas locales han llevado a prácticas más sanas por parte de los productores locales, gracias a los apoyos que estos reciben.

• Conclusión Individual

Chiapas puede ser tomado como un estado modelo a la hora de mejorar las prácticas de la industria apícola, no sólo por los beneficios económicos que esta brinda, sino por los beneficios medioambientales que supone tener una población de abejas grande y saludable.

xfun::embed_file("AU6UC2_14.rmd")

xfun::embed_file("apicultura.csv")