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Vacas, y la importancia de los datos públicos (sí, otra vez)

2015/02/21

(actualizado 2015.12.14)

Esta semana que acaba sacaban desde sadei.es nuevos datos sobre la cabaña ganadera asturiana:

sadei1Esos datos, así como muchos otros servidos por SADEI, son relevantes en diversos frentes de debate o análisis. Por ejemplo, para empezar a hablar de si aumenta o disminuye la presión de pastoreo sobre el paisaje, o cualquier otro tema en la frontera entre conservación y extracción.

Y cuando las administraciones públicas publican los datos que recopilan – sí, con fondos públicos – mejora mucho el nivel del debate. Y dejan de hacer falta gurús e iluminados diversos. Normalmente esos datos no cubrirán todas las dudas, especialmente aquellas más específicas (especializadas), pero así y todo son de gran ayuda. Y no menos importante, permiten hacer uso del potencial de análisis disponible: ciudadanos interesados en general, estudiantes, investigadores, trabajos “fin de grado”, “fin de máster” etc.

Un ejemplo de como esa difusión de datos públicos puede, en un rato, iluminar las conversaciones: evolución de la cabaña bovina astur desde 2003 1998 (adjunto debajo el código R necesario para reproducir los gráficos con estos datos adjuntos):

vacas_raza

Sólo son tendencias generales, como ejemplo. Según cual sea la pregunta será necesario rebuscar más: a nivel de concejo, de parroquia, de tal o cual espacio protegido; o según el destino: carne / leche (ver debajo),  intensivo / extensivo), o la razón entre explotaciones y cabezas…

vacas_uso

 


Código R:


vacas <- read.delim("vacas19982014.txt")
vacas.uso <- read.delim("vacas19982014_uso.txt")
names(vacas)
levels(vacas$raza)

scatterplot (vacas$indv ~ vacas$y | vacas$raza, reg.line=FALSE,
             xlab="", ylab="cabezas", main="1998-2014", legend.plot=FALSE)

text (x= 2012.5, y=192000, labels = "Valles 188417") # valles2014
text (x= 2012.5, y=116000, labels = "Frisona 121516") # frisona2014
text (x= 2012.5, y=75000, labels = "Cruces 65765") # crucesyvarios2014
text (x= 2012.5, y=30000, labels = "Montaña 24362") # montaña2014
text (x= 2012.5, y=7000, labels = " P Alpina 2384") # pardaalpina2014

scatterplot (vacas.uso$uso_indv ~ vacas.uso$y | vacas.uso$uso, reg.line=FALSE, 
             ylim=c(0, 320000), xlab="", ylab="cabezas", 
             main="1998-2014", legend.plot=FALSE)

text (x= 2012, y=290000, labels = "carne 283265") # carne2014
text (x= 2012, y=130000, labels = "leche 119179") # leche2014

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