Ejercicio 1
Extracción del Mapa de Yucatán
Utilizando la base de datos proporcionada por el INEGI, responsable de brindar el servicio público de información estadística y geográfica, presenta el producto MARCO GEOESTADÍSTICO, SEPTIEMBRE 2019, de dónde extraemos nuestros mapas, para posteriormente extraerlos con el software QGis y finalmente utilizarlos en R.
#install.packages("rgdal")
library(rgdal)## Loading required package: sp## Please note that rgdal will be retired by the end of 2023,
## plan transition to sf/stars/terra functions using GDAL and PROJ
## at your earliest convenience.
##
## rgdal: version: 1.5-27, (SVN revision 1148)
## Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
## Loaded GDAL runtime: GDAL 3.2.1, released 2020/12/29
## Path to GDAL shared files: C:/Users/ARRA/Documents/R/win-library/4.1/rgdal/gdal
## GDAL binary built with GEOS: TRUE
## Loaded PROJ runtime: Rel. 7.2.1, January 1st, 2021, [PJ_VERSION: 721]
## Path to PROJ shared files: C:/Users/ARRA/Documents/R/win-library/4.1/rgdal/proj
## PROJ CDN enabled: FALSE
## Linking to sp version:1.4-6
## To mute warnings of possible GDAL/OSR exportToProj4() degradation,
## use options("rgdal_show_exportToProj4_warnings"="none") before loading sp or rgdal.
## Overwritten PROJ_LIB was C:/Users/ARRA/Documents/R/win-library/4.1/rgdal/projmapa_yucatan<-readOGR("C:\\Users\\ARRA\\Desktop\\METPOL 1er SEMESTRE\\Programac\\Actividad 4\\Yucatán", layer="mapa_yuc",
encoding = "UTF-8") #usamos el encoding correcto para## OGR data source with driver: ESRI Shapefile
## Source: "C:\Users\ARRA\Desktop\METPOL 1er SEMESTRE\Programac\Actividad 4\Yucatán", layer: "mapa_yuc"
## with 106 features
## It has 4 fields #no tener problemas con los acentos.
plot(mapa_yucatan)
Al contar con el mapa de Yucatán en su división por 106 municipios, Procedemos a trabajar con la base de datos indicada.
Indicadores de pobreza (base de datos)
Usando la información generada por el CONEVAL y, publicada en su sitio de internet, utilizando el reporte “ANEXO ESTADÍSTICO DE POBREZA A NIVEL MUNICIPIO 2010 Y 2015”, extraemos la información para el estado de Yucatán.
library(readxl)
anexo_estadistico<-read_xlsx("C:\\Users\\ARRA\\Desktop\\METPOL 1er SEMESTRE\\Programac\\Actividad 4\\Concentrado, indicadores de pobrezalimp.xlsx",sheet = "Municipal")## Warning in read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, :
## Expecting numeric in BI1046 / R1046C61: got 'n.d'## Warning in read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, :
## Expecting numeric in BU1046 / R1046C73: got 'n.d'## Warning in read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, :
## Expecting numeric in BU1944 / R1944C73: got 'n.d'## Warning in read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, :
## Expecting numeric in BI1993 / R1993C61: got 'n.d'## New names:
## * `` -> ...99
## * `` -> ...100
## * `` -> ...101
## * `` -> ...102
## * `` -> ...103
## * ...library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionYuc<-filter(anexo_estadistico, anexo_estadistico$`Clave de entidad` == "31")
#Yuc
#View(Yuc)
#mapa_yucatan@data
#View(mapa_yucatan@data)
pobrezamun2010<- Yuc[,c(3,7)]
#View(pobrezamun2010)
#############
# Realizamos el "merge" donde surge toda la magia, para empalmar nuestra
# Base de datos, con los datos del mapa.
tablapob2010<-merge(x=mapa_yucatan@data,y=pobrezamun2010,by.x="CVEGEO",
by.y="Clave de municipio",sort=FALSE)
mapa_yucatan@data$pobmun<-tablapob2010[,5]Mapa interactivo Ejer. 1.1(Pobreza en 2010)
library(leaflet)
library(dplyr)
#### PARA GENERAR LOS COLORES
#cut(mapa_yucatan@data$pobmun,4) #para generar los intervalos de los cortes
cortess <- c(0,26.9,44.1,61.3,78.5, Inf)
colores <- colorBin( palette="PuBuGn", domain=mapa_yucatan@data$pobmun,
na.color="transparent", bins=cortess)
############# Para poner etiquetas 2010
library(htmltools)
textoss <- paste(
"Municipio : ",mapa_yucatan$NOMGEO,"<br/>",
"% pobreza en 2010: ", round(mapa_yucatan$pobmun,2),
"<br/>")%>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_yucatan) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_yucatan$pobmun),
fillOpacity = 0.9)Podemos apreciar en el mapa interactivo la distribución de la pobreza en porcentajes por municipios para el año 2010 en el estado de Yucatán. Observamos que en las zonas de color verde más obscuro se concentra mayor pobreza.
Mapa interactivo Ejer. 1.2(Pobreza en 2015)
library(dplyr)
#Yuc
pobrezamun2015<- Yuc[,c(3,8)]
#View(pobrezamun2015)
mapa_yucatan@data<-mapa_yucatan@data[,1:4] #Para utilizar las 4 columnas
#originales(sin las del ejercicio anterior)
#############
# Realizamos el "merge" donde surge toda la magia, para empalmar nuestra
# Base de datos, con los datos del mapa.
tablapob2015<-merge(x=mapa_yucatan@data,y=pobrezamun2015,by.x="CVEGEO",
by.y="Clave de municipio",sort=FALSE)
mapa_yucatan@data$pobmun15<-tablapob2015[,5]
mapa_yucatan@data$pobmun15<-as.numeric(mapa_yucatan@data$pobmun15)
##################
library(leaflet)
library(dplyr)
#### PARA GENERAR LOS COLORES
#cut(mapa_yucatan@data$pobmun15,4) #para generar los intervalos de los cortes
cortess <- c(0,18.8,37.7,56.5,75.3, Inf)
colores <- colorBin( palette="YlGn", domain=mapa_yucatan@data$pobmun15,
na.color="transparent", bins=cortess)
############# Para poner etiquetas
library(htmltools)
textoss <- paste(
"Municipio : ",mapa_yucatan$NOMGEO,"<br/>",
"% pobreza en 2015: ", round(mapa_yucatan$pobmun15,2),
"<br/>")%>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_yucatan) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_yucatan$pobmun15),
fillOpacity = 0.9)Podemos visualizar en el mapa interactivo la distribución de la pobreza en porcentajes por municipios para el año 2015 en el estado de Yucatán. Igualmente las zonas de color verde obscuro, es la ubicación dónde se concetra mayor pobreza. Es notable el alto porcentaje y la poca disminución entre 2010 y 2015.
Mapa interactivo Ejer. 1.3(Pobreza extrema 2010)
pobreza_extre2010<- Yuc[,c(3,13)]
#View(pobreza_extre2010)
mapa_yucatan@data<-mapa_yucatan@data[,1:4] #Para utilizar las 4 columnas
#originales(sin las del ejercicio anterior)
#############
# Realizamos el "merge" donde surge toda la magia, para empalmar nuestra
# Base de datos, con los datos del mapa.
tablapob_extre2010<-merge(x=mapa_yucatan@data,y=pobreza_extre2010,by.x="CVEGEO",
by.y="Clave de municipio",sort=FALSE)
mapa_yucatan@data$pobrextre2010<-tablapob_extre2010[,5]
mapa_yucatan@data$pobrextre2010<-as.numeric(mapa_yucatan@data$pobrextre2010)
#cut(mapa_yucatan@data$pobrextre2010,5)
##################
library(leaflet)
library(dplyr)
#### PARA GENERAR LOS COLORES
#cut(mapa_yucatan@data$pobrextre2010,5) #para generar los intervalos de los cortes
cortess <- c(0,15.3,28,40.6,53.2,65.9, Inf)
colores <- colorBin( palette="YlOrBr", domain=mapa_yucatan@data$pobrextre2010,
na.color="transparent", bins=cortess)
############# Para poner etiquetas
library(htmltools)
textoss <- paste(
"Municipio : ",mapa_yucatan$NOMGEO,"<br/>",
"% pobreza Extrema en 2010: ", round(mapa_yucatan$pobrextre2010,2),
"<br/>")%>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_yucatan) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_yucatan$pobrextre2010),
fillOpacity = 0.9)Podemos apreciar en el mapa interactivo la distribución de la pobreza extrema en porcentajes por municipios para el año 2010 en el estado de Yucatán. Las zonas de naranja más oscuro corresponden a un porcentaje mayor. Vemos como en la zona sureste hay una mayor concentración.
Mapa interactivo Ejer. 1.4(Pobreza extrema 2015)
pobreza_extre2015<- Yuc[,c(3,14)]
#View(pobreza_extre2015)
mapa_yucatan@data<-mapa_yucatan@data[,1:4] #Para utilizar las 4 columnas
#originales(sin las del ejercicio anterior)
#############
# Realizamos el "merge" donde surge toda la magia, para empalmar nuestra
# Base de datos, con los datos del mapa.
tablapob_extre2015<-merge(x=mapa_yucatan@data,y=pobreza_extre2015,by.x="CVEGEO",
by.y="Clave de municipio",sort=FALSE)
mapa_yucatan@data$pobrextre2015<-tablapob_extre2015[,5]
mapa_yucatan@data$pobrextre2015<-as.numeric(mapa_yucatan@data$pobrextre2015)
##################
library(leaflet)
library(dplyr)
#### PARA GENERAR LOS COLORES
#cut(mapa_yucatan@data$pobrextre2010,5) #para generar los intervalos de los cortes
cortess <- c(0,10.5,19.8,29.2,38.6,48, Inf)
colores <- colorBin( palette="Reds", domain=mapa_yucatan@data$pobrextre2015,
na.color="transparent", bins=cortess)
############# Para poner etiquetas
library(htmltools)
textoss <- paste(
"Municipio : ",mapa_yucatan$NOMGEO,"<br/>",
"% pobreza Extrema en 2015: ", round(mapa_yucatan$pobrextre2015,2),
"<br/>")%>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_yucatan) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textoss,fillColor = colores(mapa_yucatan$pobrextre2015),
fillOpacity = 0.9)Podemos apreciar en el mapa interactivo la distribución de la pobreza extrema en porcentajes por municipios para el año 2015 en el estado de Yucatán. Las zonas de rojo más oscuro corresponden a un porcentaje mayor.
Ejercicio 1.5
Analizando los mapas interactivos de la pobreza extrema por municipios en el Estado de Yucatán, podemos apreciar claramente que la pobreza extrema no se distribuye por completo de forma aleatoria, pues hay zonas o áreas del estado donde se observa un porcentaje mayor de pobreza extrema. Por ejemplo, en la zona donde se encuentran los municipios de Chikindzonot, Tixcacalcupul y Chichimilá, es donde se aprecia mayor concentración de pobreza extrema, si comparamos el mapa del año 2010 con el del 2015 se puede ver una disminución, sin embargo es notable como en esa región se aprecia una mayor concentración en comparación con otras áreas del Estado de Yucatán.
Otra zona dónde se aprecia una concentración de pobreza extrema se encuentra en el área que comprende los municipios de Tahdziú, Chacsinkín y Tixmehuac. Y de esta forma se pueden visualizar otras áreas con un menor porcentaje de pobreza extrema.
Sin embargo, concluimos como las dos áreas antes descritas son zonas rurales, periféricas del Estado de Yucatán, muy alejadas de la capital. Por lo que no parece que sea aleatoria aquella concentración.