Abejas en peligro de extinción ¿Por qué?
Introducción.
Las abejas podrían ser el animal más importante para el tipo de vida de este planeta, por esta razón, a continuación, de lo que hablaremos en este documento es sobre las abejas y su importancia en la vida del planeta completo. Sin embargo, no solo hablaremos de eso, también, hablaremos acerca de como éstas han estado desapareciendo en los ultimos años y cuales son los factores detras de su desaparición. Para dicho análisis se utilizarán distintas herramientas de estadística para poder obtener conclusiones más acertadas.
Las abejas son los insectos polinizadores por excelencia y tienen una función esencial para el equilibrio de la naturaleza, ya que contribuyen activamente a la supervivencia de muchas especies de plantas que se reproducen gracias al transporte de polen que llevan a cabo estos pequeños animales al alimentarse del néctar de las flores. Muchas de estas plantas las usamos los seres humanos para producir algunos de nuestros alimentos. Viven una media de cinco años y no miden más de 1,5 centímetros.(National Geographic, 2021).
Antecedentes
La apicultura se describe como la actividad dedicada a la crianza de las abejas, brindándoles los cuidados necesarios con el objetivo de obtener y consumir los productos que son capaces de elaborar y recolectar.
Las abejas son fundamentales para un equilibrio del medio ambiente ya que al obtener el alimento de las flores fomentan en las plantas la capacidad de fecundarse, actividad llamada polinización cruzada, con ésta, las plantas generan el oxígeno suficiente para la vida y además, aumentan el rendimiento en los cultivos, lo que favorece un incremento en alimentos de origen vegetal, materia prima textil, e insumos agropecuarios.
¿Por qué las abejas se están extinguiendo? Las abejas se ven afectadas por varios factores: el calentamiento global, el uso de pesticidas, la producción irresponsable y nada amigable de algunas compañías comercializadoras de miel, y tres enemigos (además de nosotros) que las atacan: las avispas asiáticas y los parásitos Acarapis Woodi y Varroa Destructor, estos últimos responsables de infectar, enfermar y finalmente matar colmenas enteras. También otra razón por la cuales mueren muchas abejas es porque las mismas personas las matan por temor a que les piquen.
Objetivos
Analizar mediante métodos estadísticos, los factores que se creen, pueden estar afectando la vida de las abejas.
Los preguntas que se buscan responder son las siguientes:
- ¿Cómo les afecta la lluvia a las abejas?
- ¿Son los años que hay más deforestación los años que hay menos producción apícola?
- ¿Cómo afecta la desaparición de las abejas a los costos de producción agrícola?
- ¿Cómo afecta la deforestación a las abejas?
Métodos
Para realizar dicho analísis se utilizarán los siguientes métodos estadísticos:
- Coeficiente de correlación de Pearson El coeficiente de correlación de Pearson es una prueba que mide la relación estadística entre dos variables continuas. El coeficiente de correlación puede tomar un rango de valores de +1 a -1. Un valor de 0 indica que no hay asociación entre las dos variables. Un valor mayor que 0 indica una asociación positiva. Es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, también lo hace el valor de la otra. Un valor menor que 0 indica una asociación negativa; es decir, a medida que aumenta el valor de una variable, el valor de la otra disminuye.
Formula
Marco teórico
Cambio climatico Cuando hablamos de cambio climático, nos referimos al aumento de temperatura a escala global como consecuencia de las actividades antrópicas que alteran los ciclos de los elementos (principalmente los ciclos del carbono y del nitrógeno). En el periodo 1880-2012 la temperatura promedio de la superficie terrestre (promediando tierra y océanos) ha subido 0.85º C y los incrementos previstos para fin de siglo pueden ser de varios grados, dependiendo de la tendencia de las emisiones de gases de efecto invernadero (IPCC 2014). Sin embargo, no suele hacerse referencia a los cambios en las precipitaciones cuyos patrones también están cambiando a escala global, aunque, al igual que con la temperatura, con importantes diferencias entre regiones geográficas.
La polinización La polinización es un proceso vital para el mantenimiento de la biodiversidad de la tierra. De ella depende la reproducción de cerca de 90% de las plantas con flor, mismas que desaparecerían si sus visitantes no las polinizan. En este proceso los animales recolectan el polen (gameto masculino) producido por las plantas, lo transportan hacía las partes femeninas de la flor y fecundan los óvulos produciendo así las semillas y los frutos.
Los polinizadores Los polinizadores son animales que se alimentan del néctar de las flores, y durante este proceso, transportan polen de una flor a otra, permitiendo que las plantas produzcan frutos y semillas. Los polinizadores no son solo las abejas y las mariposas, aunque se lleven todas las miradas. Muchos vertebrados como murciélagos y mamíferos no voladores (algunos monos, roedores, ardillas, olingos y cusumbos) y aves (colibríes y loros) también son fundamentales. Sin ellos, la humanidad perdería la tercera parte de los alimentos que consume. En la fauna, para ser un polinizador efectivo, es necesario cumplir algunos requisitos, tales como: contacto con anteras y estigmas, frecuencia suficiente de visitas, fidelidad floral y la realización de una ruta de visitas adecuada. Adicionalmente, tres cuartas partes de los cultivos de los que se alimenta el hombre dependen de la polinización para producir sus frutos. Se calcula que sin los polinizadores no se podría tener uno de cada tres bocados de comida que se consume. Entre los cultivos importantes en México que requieren polinizadores están el frijol, el chile, el tomate y el jitomate, las calabacitas, las ciruelas, los mangos, las manzanas, el café, el cacao para producir chocolate, la vainilla, el almendro, etc. Además, cultivos como la alfalfa, del que depende mucha de la producción de carne, necesitan polinizadores para producir semillas.
La deforestación La deforestación es la pérdida de bosques y selvas debido al impacto de actividades humanas o causas naturales. México ocupa uno de los primeros lugares en tasas de deforestación en el mundo. No hay una estimación exacta, pero se calcula que la tasa de deforestación a nivel nacional podría ser de hasta 1.98 millones de hectáreas por año, de acuerdo con datos recopilados por la Cámara de Diputados en 2017. La importancia de los bosques tanto a nivel global como local está ampliamente establecida. Kaninnen (2007) argumenta que altas tasas de deforestación tienen consecuencias severas como son la contribución al cambio climático, a la pérdida de biodiversidad, a la ocurrencia de inundaciones y a la degradación de los suelos. Además, la deforestación amenaza a las formas de vida y a la integridad cultural de la gente que depende directamente de los bosques.
Colmenas La colmena es el hogar de las abejas. Allí es donde reside toda la colonia, además de que se atribuyen las abejas en el momento de realizar sus tareas. Durante los últimos años, han estado ocurriendo graves episodios de despoblación de colmenas alrededor del mundo, especialmente en países del hemisferio norte, incluyendo Estados Unidos y varios países de Europa (Stokstad, 2007; Ellis et al., 2010; Neumann y Carreck, 2010; Potts et al., 2010). Estas pérdidas de colmenas no sólo afectan la producción apícola, sino que han afectado significativamente la producción agrícola que depende de la polinización (Stokstad, 2007). Científicos y apicultores alrededor del mundo están trabajando con el fin de elucidar las causas de este fenómeno. Sin embargo, hasta el momento no se ha llegado a un consenso. En general, se ha visto que las colmenas que sufren despoblación, se encuentran afectadas por diversos patógenos (Dainat et al., 2012), por lo que es difícil identificar un único factor responsable. Probablemente se deba a la coexistencia de múltiples patógenos de las abejas y de la cría, a la emergencia de patógenos más virulentos, sumado a una contaminación química con pesticidas o agrotóxicos. Estos factores debilitan las colonias facilitando la infección por otros patógenos.
Resultados y discusiones
- Paquetes a utilizar
setwd("~/ESTADISTICA") #Directorio de trabajo
library(pacman) #para importar la biblioteca "pacman"
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")
library(RColorBrewer)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc", "readr", "ggplot2", "tidyr", "plotly", "readr")
library(pacman)
library(readxl)
library(plotrix)##
## Attaching package: 'plotrix'## The following object is masked from 'package:scales':
##
## rescalelibrary(ggplot2)
library(scales)
library(pacman)
p_load(rmdformats,readr,readxl,ggplot2,plotly,DT,xfun,gridExtra,leaflet)- Datos a utilizar
library(readr)
library(readxl)
Colmenas <- read_csv("Colmenas.csv")## Rows: 30 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (2): yearc, Colmenas##
## 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.tempmedia <- read_csv("tempmedia.csv")## Rows: 30 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (2): yearc, tempmedia##
## 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.lluvia<- read_csv("lluvias.csv")## Rows: 30 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (2): year, milimetros##
## 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.plaguicida <- read_excel("plaguicidas.xlsx")
poblacion <- read_csv("poblacion.csv")## Rows: 30 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (1): poblacion
## dbl (1): year##
## 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.produccion <- read_csv("produccion.csv")## Rows: 31 Columns: 2## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (1): produccion
## dbl (1): año##
## 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.def <- read_csv("deforestacion.csv")## Rows: 20 Columns: 3## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (3): year, deforestacion, 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.perdida <- read_csv("perdida.csv")## Rows: 20 Columns: 3## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## dbl (3): year, perdida, 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.Gráfica interactiva de la evolucion de las colmenas en México
Bs <- read.csv("Colmenas.csv")
Colme <- ggplot(Bs)+
geom_line(aes(x= yearc, y=Colmenas), col= "orange")+
labs(title="Evolución de Colmenas en México de 1989 a 2018", x="Fecha", y="Colmenas ")
ggplotly(Colme)Figura 1. Grafico de número de colmenas en México (1989-2018) Esta gráfica interactiva nos muestra la evolución del número de colmenas en méxico desde 1989 hasta 2018, en esta se muestra como se han reducido de golpe. Esto se debe a los distintos factores que se analizarán mas adelante.
Colmenas1 <- t(Colmenas$Colmenas)
Colmenas1 <- as.vector(Colmenas1)
Colmenas1 <- Colmenas1[2:30]
Colmenas1 <- as.numeric(Colmenas1)
Colmenas1 <- as.vector(Colmenas1)
temperatura <- t(tempmedia$tempmedia)
temperatura <- as.vector(temperatura)
temperatura <- temperatura[2:30]
temperatura <- as.numeric(temperatura)
temperatura <- as.vector(temperatura)
lluvias <- t(lluvia$milimetros)
lluvias <- as.vector(lluvias)
lluvias <- lluvias[2:30]
lluvias <- as.numeric(lluvias)
lluvias <- as.vector(lluvias)
plaguicidas <- t(plaguicida$toneladas)
plaguicidas <- as.vector(plaguicidas)
plaguicidas <- plaguicidas[1:29]
plaguicidas <- as.numeric(plaguicidas)
plaguicidas <- as.vector(plaguicidas)
poblacion1 <- t(poblacion$poblacion)
poblacion1 <- as.vector(poblacion1)
poblacion1 <- poblacion1[1:29]
poblacion1 <- as.numeric(poblacion1)
poblacion1 <- as.vector(poblacion1)
produccion1 <- t(produccion$produccion)
produccion1 <- as.vector(produccion1)
produccion1 <- produccion1[2:30]
produccion1 <- as.numeric(produccion1)
produccion1 <- as.vector(produccion1)
datos1 <- data.frame(Colmenas1, temperatura, lluvias, plaguicidas, poblacion1, produccion1)
datos5 <- data.frame(Colmenas1, lluvias, produccion1)Matriz de coeficientes de correlación.
round( cor( x = datos1, method = "pearson"), 3)## Colmenas1 temperatura lluvias plaguicidas poblacion1 produccion1
## Colmenas1 1.000 -0.109 0.223 -0.084 -0.315 -0.192
## temperatura -0.109 1.000 -0.003 0.748 0.863 0.882
## lluvias 0.223 -0.003 1.000 0.010 -0.015 0.006
## plaguicidas -0.084 0.748 0.010 1.000 0.778 0.791
## poblacion1 -0.315 0.863 -0.015 0.778 1.000 0.972
## produccion1 -0.192 0.882 0.006 0.791 0.972 1.000Diagrama de matriz de correlación.
library(GGally)## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2ggpairs(datos1, lower = list(continuous = "smooth"),
diag = list(continuous = "barDiag"), axisLabels = "none")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
Figura 2. Grafico de coeficientes de correlación de Pearson En este gráfico se muestran las correlaciones del número de colmenas con distintos factores, dentro de esa imagen se puede observar como la población es la que tiene una correlación negativa mayor, y esto se puede entender como: a mayor número de población menos abejas habrá en el mundo. Igualmente se observa como las lluvias son las únicas con las que comparte una correlación positiva, ya que, es la única variable que estamos analizando la que realmente le ofrece un beneficio a las abejas.
library(TSstudio)
lluviayproduccion <- read_csv("lluviayproduccion.csv")## Rows: 30 Columns: 4## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ","
## chr (1): produccion
## dbl (3): year, lluvia, colmenas##
## 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.tss<-ts(datos5,start = c(1989),end = c(2018),frequency = 1)¿Que tanto les afecta la lluvia a las abejas?
La cantidad de precipitaciones afecta de un modo claro en el pecoreo de las abejas, ya que a mayor lluvias en los meses de otoño e inverno mayor floración y con ello mayor producción de nectar. Sin embargo, podria pensarse lógicamente que en primavera es igual, pero no, las lluvias no son tan favorables en estos meses porque para que los insectos puedan favorecerse necesitan de días claros. Las lluvias de invierno trajeron flores de primavera y las flores de primavera trajeron abejas. (Wilknes, J. 2019). El agua favorece la floración y la permanencia de las abejas en sus colmenas, al no tener alimento se van con sus reina a otros lugares.
¿Cómo afecta la perdida de abejas a los costes de producción agrícola ?
Las abejas forman parte importante de la diversidad de especies y son las responsables de la reproducción de muchas plantas, ya que cada vez que una abeja recoge nectar y polen y se desplaza a otra para hacer lo mismo, realiza uno de los actos más beneficiosos para las plantas, la polinización, de la cual depende el 84 por ciento de los cultivos comerciales.
El valor económico de la labor de polinización de las abejas podría estar en torno a los 265.000 millones de euros anuales en todo el mundo, 22.000 millones para Europa y más de 2.400 millones de euros para España, de acuerdo con informe realizado por Greenpeace. Por lo que estamos hablando de un problema medioambiental, pero también económico.
Bajo la premisa de que las abejas cumplen con una gran parte de la polinización en la agricultura, puede concluirse parcialmente que la desaparición de estas generaría una inflación de los costos de producción, por lo tanto, subirían los precios de la canasta básica.
library(corrplot)## corrplot 0.90 loadedcorrplot(cor(dplyr::select(datos1,Colmenas1, temperatura , lluvias, poblacion1, plaguicidas, produccion1)),
method = "number", tl.col = "black")
Figura 3. Grafico de coeficientes de correlación de Pearson Básicamente lo que muestra este gráfico son los coeficientes de correlación pero representado con colores. Siendo los azules las correlaciones positivas, los blancos las correlaciones nulas y los rojos las correlaciones positivas.
Colmenas1 <- t(Colmenas$Colmenas)
Colmenas1 <- as.vector(Colmenas1)
Colmenas1 <- Colmenas1[13:30]
Colmenas1 <- as.numeric(Colmenas1)
Colmenas1 <- as.vector(Colmenas1)
deforestacion <- t(def$deforestacion)
deforestacion <- as.vector(deforestacion)
deforestacion <- deforestacion[1:18]
deforestacion <- as.numeric(deforestacion)
deforestacion <- as.vector(deforestacion)
CO2 <- t(def$CO2)
CO2 <- as.vector(CO2)
CO2 <- CO2[1:18]
CO2 <- as.numeric(CO2)
CO2 <- as.vector(CO2)
datos2 <- data.frame(Colmenas1,deforestacion,CO2)Gráfica del numero de colmenas y de deforestación
library(latticeExtra)## Warning: package 'latticeExtra' was built under R version 4.1.2## Loading required package: lattice##
## Attaching package: 'latticeExtra'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## layerDatos3 <- read.csv("Colmenas.csv")
Datos4 <- read.csv("deforestacion.csv")
obj1 <- xyplot(Datos3$Colmenas ~ yearc, Datos3, type = "l", lwd=2, ylab="Colmenas")
obj2 <- xyplot(Datos4$deforestacion ~ year, Datos4, type = "l" , lwd=2, ylab="Deforestación", xlab="Año", col="pink")
doubleYScale(obj1, obj2, add.ylab2 = TRUE)
Figura 4. Gráfico de numero de colmenas y de deforestación. En esta gráfica se muestran los datos del número de colmenas desde 1989 hasta 2018, igualmente se muestran los datos de la perdida de bosques desde el año 2001 hasta 2020. De esta manera, al observar esta gráfica se puede inferir que cuando la perdida de bosques tuvo un pico el número de colmenas se redujo mucho. También se puede observar que a pesar que la deforestación continuó creciendo el número de colmenas también aumentó, esto puede deberse a que actualmente existe un mayor número de programas o proyectos que buscan preservar las especies polinizadoras.
¿Cómo afecta la deforestación a las abejas?
La polinización es realizada principalmente por insectos, aves y murciélagos en las regiones tropicales. Sin embargo, la biodiversidad se está perdiendo aceleradamente en todo el mundo y por lo tanto existe la disminución global de polinizadores, además de diversas interacciones ecológicas, y en consecuencia los servicios de los ecosistemas son afectados. La pérdida de la biodiversidad es ocasionada por varias actividades humanas, principalmente por el cambio de uso del suelo, esencialmente cuando se lleva a cabo la deforestación y se convierten en campos agrícolas.
Deforestación y cambio de uso del suelo como amenaza al hábitat de polinizadores.
Se estima que en el mundo cerca del 40% de la superficie terrestre se utiliza para campos de cultivo o para ganadería (BM, 2020), y además varios ecosistemas son transformados en zonas urbanas. Otras causas de la pérdida de biodiversidad y que afectan a los polinizadores son la perturbación del hábitat de la vida silvestre, la contaminación, el uso de plaguicidas y las especies exóticas. Además, el cambio climático y algunas veces fenómenos naturales como los huracanes afectan la diversidad de los polinizadores como son las abejas nativas silvestres (Meléndez et al. 2016). En el ámbito internacional, se ha enfatizado que la pérdida de los polinizadores disminuye la producción de los alimentos lo que de manera directa incluye a numerosos frutos y semillas de consumo humano (IPBES 2016)
Conclusiones
Después de realizar el analísis se pudieron identificar multiples factores que influyen en la desaparición de las abejas y de otros polinizadores. Los cuales tienen el origen en la vida cotidiana del humano ya que se derivan de su necesidad de consumir alimentos, en la reproducción de la especie, en la vida que llevan la mayoría de estos.
Factores como el uso excesivo de plaguicidas, la deforestación y el crecimiento poblacional, son los que principalmente influyen en la desaparición de estas especies de abejas. Y no solo se estaría perdiendo calidad de vida, si es que las abejas llegan a extinguirse, si no que se estaría perdiendo mucha diversidad. Como dijo Albert Einstein: “Al hombre solo le quedarían cuatro años de vida sin abejas, no hay polinización, ni hierba, ni animales, ni hombre”.
Pero ¿por qué tanta la insistencia en que las abejas son tan importantes? Porque realmente lo son, según la FAO hay 100 especies de cultivos que proporcionan el 90% de los alimentos de todo el mundo, y la gran mayoría son polinizados por las abejas. De esta forma, la desaparición de las abejas supondría un desequilibrio medioambiental mundial.
De acuerdo al panorama actual, es difícil culpar a un solo factor, la realidad es que es que la humanidad debe tomar medidas de precaución para evitar la extinción de las abejas. Se debe hacer una cultura el generar consciencia sobre la importancia de las abejas y como ayudar a preservarlas.
Referencias
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- Código
xfun::embed_file("Caso_de_estudio_abejas.Rmd")Download Caso_de_estudio_abejas.Rmd
- Datos
xfun::embed_file("Colmenas.csv")xfun::embed_file("deforestacion.csv")xfun::embed_file("lluvias.csv")xfun::embed_file("plaguicidas.xlsx")xfun::embed_file("poblacion.csv")xfun::embed_file("perdida.csv")xfun::embed_file("tempmedia.csv")