PROYECTO DE INVESTIGACIÓN¶

PROYECTOS DE PAGO DE SERVICIOS AMBIENTALES EN LA CONSERVACION DE LA FAUNA¶

GRUPO 11¶

Nombres de los estudiantes:

  • Esaud E. Chaves Picado

  • Jennifer Hernández Sánchez

Descripción del proyecto¶

El Pago por Servicios Ambientales (PSA) es un incentivo dado a pequeños y medianos productores, los cuales proveen servicios ambientales mediante el Fondo Nacional de Fianciamiento Forestal. Este pago es financiado con recurso del impuesto único de combustibles y el canon de agua. En el país existen distribuidos 7 oficinas regionales. El pago por Servicio Ambiental se divide en varias actividades como lo son; protección de bosque, reforestación, sistemas agroforestales, regeneración natural y sistemas mixtos.

¡Naturalist es una página web en donde los usuarios pueden subir y bajar infromación de diferentes especies. En nuestro caso decidimos descaragar un abase de datos de diferentes espcies de animales en el país.

Justificación¶

Este proyecto se realiza para conocer la influencia en forma indirecta de los Proyectos de Pago por Servicios Ambientales de Fonafifo, en una de sus actividades más importantes para una de las oficinas regionales, las oficinas regionales que tiene Fonafifo, por medio de una base de datos externa como lo es la de INaturalis que reune observaciones a nivel nacional.

Antecedentes¶

Durante la década de 1990, Costa Rica experimentó un cambio en el sector ambiental, caracterizado por un impulso en la legislación que favorece la conservación y protección de los recursos naturales, la creación de instituciones que remozan el sector y un cambio significativo en la forma en que la sociedad percibe el manejo, la conservación y el desarrollo sostenible de los recursos naturales.

Las iniciativas mundiales de principios y mediados de esa década, tales como la Cumbre y la Declaración de Río sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo, la Agenda 21, las convenciones internacionales sobre Cambio Climático, la Lucha Contra la Desertificación y Diversidad Biológica, el Protocolo de Kioto, la emisión de los principios, criterios e indicadores del manejo forestal sostenible y más recientemente, los Objetivos del Milenio y la Cumbre de Johannesburgo, han incidido en la definición del rumbo que el país ha decidido seguir en materia ambiental.

Asimismo, en Costa Rica se incluyeron las previsiones legales necesarias para salvaguardar el derecho de todos los habitantes al disfrute de un ambiente sano y equilibrado y se ratificaron varios convenios sub- regionales, tales como: el Convenio Regional para el Manejo y Conservación de los Ecosistemas Naturales Forestales y Desarrollo de Plantaciones Forestales. Además de la promulgación de nuevas leyes, tales como: Ley Forestal Nº 7575, Ley de la Autoridad Reguladora de los Servicios Públicos, Ley Orgánica del Ambiente, Ley de Conservación de Suelos y Ley de Biodiversidad, entre otras, las cuales constituyen el marco dentro del cual se realiza la ejecución del Programa de Pago de Servicios Ambientes (en adelante PPSA).

De acuerdo con Camacho, Segura, Reyes y Aguilar (2000) la valoración y pago de los servicios ambientales se enmarcan en el contexto de globalización de estrategias de desarrollo, entrecruzándose enfoques como la economía neoclásica con otros asociados al cambio social, desarrollo sostenible y la economía ecológica, por lo que se puede plantear el Pago por servicios ambientales (PSA) como una innovación social como resultado de articulaciones que inciden en la sobreexplotación de los recursos naturales (p. 6)

Uno de los factores que se ve beneficiado desde la implementación del programa de PSA en Costa Rica ha sido la biodiversidad, debido a que se ha logrado mantener en cierta medida la interconexión entre islas de bosque, lo que permite la migración de diversas especies de animales y la variación genética. Según Obando (2002, citado por Rodríguez 2011) entre los grupos taxonómicos que mejor se conocen para Costa Rica, están el de las plantas y el de los vertebrados. Con respecto a los vertebrados, el país posee cerca del 10% de las aves, 5% de los mamíferos, 5% de peces y 10% de la diversidad de murciélagos del mundo (p. 43).

Descripción del problema¶

El poder realizar un análisis que permite determinar la presencia de fauna en las cercanías de los proyectos de PSA en Costa Rica, por medio del uso de una base de datos creciente como lo es la de INaturalis, la cual cuenta con la colaboración de científicos y apasionados en todo el mundo e información geoespacial con la ubicación de las observaciones, pude resultar de suma importancia para la determinación de la estabilidad de las poblaciones animales y la influencia de los proyectos de PSA en la conservación de las mismas.

Objetivo¶

Objetivo Generar

  • Determinar la presencia de una especie Animal en la cercanias de proyectos de PSA en Costa Rica.

Objetivos Especificos

  1. Identificar la especies más abundante en Costa Rica por medio de una base de datos obtenida de INaturalis
  2. Identificar los proyectos de PSA de Protección de Bosque ubicados en la Oficina Regional Caribe Norte.
  3. Generar un codigo que permita determinar si una especie animal se localiza cerca de los proyectos de PSA de Protección de Bosque para la Oficina Caribe Norte

Descripción del conjunto de datos¶

Para este proyecto se estara trabajando con dos bases de datos:

  • Archivo "Proyectos_PSA.csv" en el cual se visualizan los proyectos que se encuentran y encontraron dentro del Programa de Pagos de Servicios Ambientales (PSA) que ejecuta el FONDO NACIONAL DE FINANCIAMIENTO FORESTAL (FONAFIFO) en Costa Rica, el cual dispone de 11 405 contratos, que se distribuyen en diferentes años desde el 2004 y actividades, segun el sistema de clasificación de la institución.

  • Archivo "Animalia_CR.csv" el cual esta conformado por el registro de observaciones realizadas en Costa Rica dentro de la página INaturalis, de las especies pertenecientes al Reino Biológico Animalia

Referencias¶

Camacho, M. A., Segura, O., Reyes, V., & Aguilar, A. (2000). Pago por servicios ambientales en Costa Rica. Informe del proyecto PRISMA-Fundación Ford“Pago por Servicios Ambientales en América Latina”. San José, Costa Rica. https://www.researchgate.net/profile/Olman-Segura-2/publication/242691821_Pago_por_Servicios_Ambientales_en/links/55bbb0a308ae092e9660af2c/Pago-por-Servicios-Ambientales-en.pdf

Fonafifo. Fondo Nacional de Financiamiento Forestal. Encontrado en www.fonafifo.go.cr

Departamento de Control y Monitoreo. Fonafifo. 2023. Base da datos de PSA.

Rodríguez Jiménez, J. (2011). Flora y fauna de Costa Rica. https://repositorio.uned.ac.cr/bitstream/handle/120809/349/GE5153%20Flora%20y%20fauna%20de%20Costa%20Rica%20-%202011%20-%20Biolog%C3%ADa.pdf

PROCESAMIENTO DE LOS DATOS¶

Instalación e importacion de bibliotecas¶

In [ ]:
!pip install numpy
!pip install pandas
!pip instal geodatasets
!pip install seaborn
!pip install scikit-learn
!pip install matplotlib
!pip install ydata-profiling
!pip instal math

Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.25.2)
Requirement already satisfied: pandas in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (2.0.3)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas) (2.8.2)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas) (2023.4)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas) (2024.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.21.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas) (1.25.2)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from python-dateutil>=2.8.2->pandas) (1.16.0)
ERROR: unknown command "instal" - maybe you meant "install"
Requirement already satisfied: seaborn in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (0.13.1)
Requirement already satisfied: numpy!=1.24.0,>=1.20 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from seaborn) (1.25.2)
Requirement already satisfied: pandas>=1.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from seaborn) (2.0.3)
Requirement already satisfied: matplotlib!=3.6.1,>=3.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from seaborn) (3.7.1)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.2.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (4.53.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.4.5)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (24.0)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (9.4.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (3.1.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (2.8.2)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas>=1.2->seaborn) (2023.4)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas>=1.2->seaborn) (2024.1)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.16.0)
Requirement already satisfied: scikit-learn in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.2.2)
Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (1.25.2)
Requirement already satisfied: scipy>=1.3.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (1.11.4)
Requirement already satisfied: joblib>=1.1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (1.4.2)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (3.5.0)
Requirement already satisfied: matplotlib in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (3.7.1)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (1.2.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (4.53.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (1.4.5)
Requirement already satisfied: numpy>=1.20 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (1.25.2)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (24.0)
Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (9.4.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (3.1.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib) (2.8.2)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)
Collecting ydata-profiling
  Downloading ydata_profiling-4.8.3-py2.py3-none-any.whl (359 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 359.5/359.5 kB 4.7 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: scipy<1.14,>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.11.4)
Requirement already satisfied: pandas!=1.4.0,<3,>1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (2.0.3)
Requirement already satisfied: matplotlib<3.9,>=3.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (3.7.1)
Requirement already satisfied: pydantic>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (2.7.3)
Requirement already satisfied: PyYAML<6.1,>=5.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (6.0.1)
Requirement already satisfied: jinja2<3.2,>=2.11.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (3.1.4)
Collecting visions[type_image_path]<0.7.7,>=0.7.5 (from ydata-profiling)
  Downloading visions-0.7.6-py3-none-any.whl (104 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 104.8/104.8 kB 5.2 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: numpy<2,>=1.16.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.25.2)
Collecting htmlmin==0.1.12 (from ydata-profiling)
  Downloading htmlmin-0.1.12.tar.gz (19 kB)
  Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting phik<0.13,>=0.11.1 (from ydata-profiling)
  Downloading phik-0.12.4-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (686 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 686.1/686.1 kB 9.6 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: requests<3,>=2.24.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (2.31.0)
Requirement already satisfied: tqdm<5,>=4.48.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (4.66.4)
Requirement already satisfied: seaborn<0.14,>=0.10.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.13.1)
Collecting multimethod<2,>=1.4 (from ydata-profiling)
  Downloading multimethod-1.11.2-py3-none-any.whl (10 kB)
Requirement already satisfied: statsmodels<1,>=0.13.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.14.2)
Collecting typeguard<5,>=3 (from ydata-profiling)
  Downloading typeguard-4.3.0-py3-none-any.whl (35 kB)
Collecting imagehash==4.3.1 (from ydata-profiling)
  Downloading ImageHash-4.3.1-py2.py3-none-any.whl (296 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 296.5/296.5 kB 11.0 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: wordcloud>=1.9.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.9.3)
Collecting dacite>=1.8 (from ydata-profiling)
  Downloading dacite-1.8.1-py3-none-any.whl (14 kB)
Requirement already satisfied: numba<1,>=0.56.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.58.1)
Requirement already satisfied: PyWavelets in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imagehash==4.3.1->ydata-profiling) (1.6.0)
Requirement already satisfied: pillow in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imagehash==4.3.1->ydata-profiling) (9.4.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jinja2<3.2,>=2.11.1->ydata-profiling) (2.1.5)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (1.2.1)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (4.53.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (1.4.5)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (24.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (3.1.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib<3.9,>=3.2->ydata-profiling) (2.8.2)
Requirement already satisfied: llvmlite<0.42,>=0.41.0dev0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from numba<1,>=0.56.0->ydata-profiling) (0.41.1)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas!=1.4.0,<3,>1.1->ydata-profiling) (2023.4)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pandas!=1.4.0,<3,>1.1->ydata-profiling) (2024.1)
Requirement already satisfied: joblib>=0.14.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from phik<0.13,>=0.11.1->ydata-profiling) (1.4.2)
Requirement already satisfied: annotated-types>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata-profiling) (0.7.0)
Requirement already satisfied: pydantic-core==2.18.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata-profiling) (2.18.4)
Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.6.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pydantic>=2->ydata-profiling) (4.12.1)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata-profiling) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata-profiling) (3.7)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata-profiling) (2.0.7)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests<3,>=2.24.0->ydata-profiling) (2024.6.2)
Requirement already satisfied: patsy>=0.5.6 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from statsmodels<1,>=0.13.2->ydata-profiling) (0.5.6)
Requirement already satisfied: attrs>=19.3.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from visions[type_image_path]<0.7.7,>=0.7.5->ydata-profiling) (23.2.0)
Requirement already satisfied: networkx>=2.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from visions[type_image_path]<0.7.7,>=0.7.5->ydata-profiling) (3.3)
Requirement already satisfied: six in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from patsy>=0.5.6->statsmodels<1,>=0.13.2->ydata-profiling) (1.16.0)
Building wheels for collected packages: htmlmin
  Building wheel for htmlmin (setup.py) ... done
  Created wheel for htmlmin: filename=htmlmin-0.1.12-py3-none-any.whl size=27080 sha256=fcfe56a87b5f2a1b2ebb061ee28bd7c073e57f1827e50dca9ba3522511707645
  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/dd/91/29/a79cecb328d01739e64017b6fb9a1ab9d8cb1853098ec5966d
Successfully built htmlmin
Installing collected packages: htmlmin, typeguard, multimethod, dacite, imagehash, visions, phik, ydata-profiling
Successfully installed dacite-1.8.1 htmlmin-0.1.12 imagehash-4.3.1 multimethod-1.11.2 phik-0.12.4 typeguard-4.3.0 visions-0.7.6 ydata-profiling-4.8.3
ERROR: unknown command "instal" - maybe you meant "install"
In [ ]:
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import folium
import math
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from sklearn import datasets
from ydata_profiling import ProfileReport
from folium import plugins

Importación de Datos para el análisis Proyectos de PSA¶

In [ ]:
# Importamos el archivo Capas_PSA_AE2.csv con la informacion de los proyectos de PSA y generamos un Dataframe
# En este caso se debe aclarar el formato del archivo csv y el delimitador para que pueda ser leido

PSA_df = pd.read_csv('Proyectos_PSA.csv', delimiter= ";" , encoding= 'ISO-8859-1')
PSA_df
Out[ ]:
ET_ID Contrato Actividad Sub_Activi Estado AreaPSA ArbPSA Coord_X Coord_Y
0 0 SJ-02-231-0147-2010 SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- SAF CAFE Finiquitado 0 462 501151.3124 1067036.589
1 1 SJ-02-224-0011-2010 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION AREAS SILVESTRES PROTEGIDAS Finiquitado 61,6 0 511428.7294 1100870.456
2 2 SJ-02-23 -0234-2010 SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- Finiquitado 0 3006 549211.0957 1098723.749
3 3 LM-01-20 -0066-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 4,5 0 546660.4274 1119936.279
4 4 CA-01-22 -0169-2010 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Finiquitado 16,1 0 394535.5910 1142251.661
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
11400 11403 SJ-01-22 -0213-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 20,7 0 423937.9466 1135066.293
11401 11404 SJ-01-222-0033-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION RECURSO HIDRICO Activo 53,6 0 482918.5253 1122446.967
11402 11405 SJ-02-222-0157-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION RECURSO HIDRICO Activo 39,5 0 505817.6731 1097299.306
11403 11406 SJ-01-22 -0259-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 35,4 0 424481.1179 1136294.157
11404 11407 SJ-01-22 -0249-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 30,6 0 424168.6573 1135603.653

11405 rows × 9 columns

In [ ]:
# Se verifica la presencia de valores nulos dentro del df

PSA_df.isna().sum()
Out[ ]:
ET_ID         0
Contrato      0
Actividad     0
Sub_Activi    0
Estado        0
AreaPSA       0
ArbPSA        0
Coord_X       0
Coord_Y       0
dtype: int64
In [ ]:
# Se requiere identificar la Oficina Regional de FONAFIFO a la cual pertenece cada contrato
# Se crea una nueva columna "Reginal" con el siguiente codigo que extre las siglas de la regional del contrato

for i in range(0, len(PSA_df)):
  if len(PSA_df.at[i, 'Contrato']) != 0:
    PSA_df.at[i,'Regional'] = PSA_df.at[i,'Contrato'][0:2]

# El siguiente codigo lo que permite es asígnar el nombre de la Oficina Regional (OR) segun las siglas de la columna "Regional", los codigos PO, SA y CN corresponden por ordenamiento a la OR Caribe Norte

for i in range(0, len(PSA_df)):
  if PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'SJ':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR San José'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'NI':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Nicoya'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'SC':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR San Carlos'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'PN':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Palmar Norte'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'LM':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Limón'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'CA':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Cañas'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'CN':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Caribe Norte'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'SA':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Caribe Norte'
  elif PSA_df.at[i, 'Regional'] == 'PO':
    PSA_df.at[i,'Regional'] = 'OR Caribe Norte'

PSA_df
Out[ ]:
ET_ID Contrato Actividad Sub_Activi Estado AreaPSA ArbPSA Coord_X Coord_Y Regional
0 0 SJ-02-231-0147-2010 SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- SAF CAFE Finiquitado 0 462 501151.3124 1067036.589 OR San José
1 1 SJ-02-224-0011-2010 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION AREAS SILVESTRES PROTEGIDAS Finiquitado 61,6 0 511428.7294 1100870.456 OR San José
2 2 SJ-02-23 -0234-2010 SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- SAF -SISTEMA AGROFORESTAL- Finiquitado 0 3006 549211.0957 1098723.749 OR San José
3 3 LM-01-20 -0066-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 4,5 0 546660.4274 1119936.279 OR Limón
4 4 CA-01-22 -0169-2010 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Finiquitado 16,1 0 394535.5910 1142251.661 OR Cañas
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
11400 11403 SJ-01-22 -0213-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 20,7 0 423937.9466 1135066.293 OR San José
11401 11404 SJ-01-222-0033-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION RECURSO HIDRICO Activo 53,6 0 482918.5253 1122446.967 OR San José
11402 11405 SJ-02-222-0157-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION RECURSO HIDRICO Activo 39,5 0 505817.6731 1097299.306 OR San José
11403 11406 SJ-01-22 -0259-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 35,4 0 424481.1179 1136294.157 OR San José
11404 11407 SJ-01-22 -0249-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 30,6 0 424168.6573 1135603.653 OR San José

11405 rows × 10 columns

In [ ]:
# Calculamos la cantidad de proyectos de PSA por Oficina Regional
PSA_df['Regional'].value_counts()
Out[ ]:
Regional
OR San José        3461
OR Nicoya          1879
OR San Carlos      1584
OR Caribe Norte    1501
OR Palmar Norte    1133
OR Limón            926
OR Cañas            921
Name: count, dtype: int64
In [ ]:
# Por medio de un grafico de pastel se identifica la proporción de los proyectos de PSA por Oficina Regional

# Contar las ocurrencias de cada valor único en la columna 'species'
OR_counts = PSA_df['Regional'].value_counts()

# Tamaño del gráfico
plt.figure(figsize=(6, 6))

# Crear la gráfica de pastel
plt.pie(OR_counts, labels=OR_counts.index, autopct='%1.1f%%')

# Título del gráfico
plt.title('Distribución de Proyectos por Oficina Regional')

plt.show()
No description has been provided for this image
In [ ]:
#Identificamos los valores dentro de la columna de 'actividad' observando que la mayor parte de los contratos se encuentra dentro de la clase Proteccion de Bosque
print(PSA_df['Actividad'].value_counts())

Actividad
PROTECCION DE BOSQUES         7882
SAF -SISTEMA AGROFORESTAL-    1830
REFORESTACION                 1180
REGENERACION NATURAL           335
SISTEMAS MIXTOS                144
MANEJO DE BOSQUES               34
Name: count, dtype: int64
In [ ]:
# Por medio del siguiente grafico de pastel se identifica que la actividad com mayor cantidad de proyectos de PSA esla de Protección de Bosque

# Contar las ocurrencias de cada valor único en la columna 'species'
Act_counts = PSA_df['Actividad'].value_counts()

# Tamaño del gráfico
plt.figure(figsize=(6, 6))

# Crear la gráfica de pastel
plt.pie(Act_counts, labels=Act_counts.index, autopct='%1.1f%%')

# Título del gráfico
plt.title('Distribución de Proyectos por Oficina Regional')

plt.show()
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Analisis de la información del dataframe

#A partir del análisis realizado se termino que la cantidad de observaciones para la Oficina Caroibe Norte
#son representativos para el objetivo deseado. Además, de indentificarse que los valores dentro de la columna
#de 'actividad' la mayor parte de los contratos se encuentra dentro de la clase Proteccion de Bosque, por lo
#que se considera que tienen una buena representatividad para el objetivo del proyecto.
In [ ]:
# Filtramos los datos para una la Oficina Regional Caribe Norte y aplicamos un segundo filtro para seleccionar solo los proyectos de Protección de Bosque, generando un unevo dataframe
# el cualutilizaremos en la sección de analisis

Ofi_regional = ['OR Caribe Norte']
Ofi_estado = ['Activo']

CN_df = PSA_df[PSA_df.Regional.isin(Ofi_regional)]
CN_df = CN_df[CN_df.Estado.isin(Ofi_estado)]
CN_df
Out[ ]:
ET_ID Contrato Actividad Sub_Activi Estado AreaPSA ArbPSA Coord_X Coord_Y Regional
185 185 PO-01-20 -0053-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 22,7 0 523324.3397 1154962.544 OR Caribe Norte
196 196 PO-01-20 -0153-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 11,7 0 518634.0350 1171145.985 OR Caribe Norte
206 206 SA-01-20 -0075-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 21,4 0 481209.4230 1145792.081 OR Caribe Norte
212 212 SA-01-20 -0065-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 21,5 0 488402.3391 1148216.922 OR Caribe Norte
254 254 PO-01-20 -0096-2010 REFORESTACION REFORESTACION Activo 18,4 0 524827.7348 1146564.263 OR Caribe Norte
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
10714 10717 CN-01-40 -0132-2023 SISTEMAS MIXTOS SISTEMAS MIXTOS Activo 2,2 1120 539598.5167 1119615.285 OR Caribe Norte
10715 10718 CN-01-40 -0182-2023 SISTEMAS MIXTOS SISTEMAS MIXTOS Activo 5 1650 541099.0337 1130416.183 OR Caribe Norte
10716 10719 CN-01-40 -0218-2023 SISTEMAS MIXTOS SISTEMAS MIXTOS Activo 2 750 538544.3753 1119644.710 OR Caribe Norte
10717 10720 CN-01-40 -0244-2023 SISTEMAS MIXTOS SISTEMAS MIXTOS Activo 4,6 320 525580.3458 1157567.594 OR Caribe Norte
11395 11398 CN-01-22 -0188-2023 PROTECCION DE BOSQUES PROTECCION DE BOSQUES Activo 63,5 0 486375.8293 1186441.806 OR Caribe Norte

528 rows × 10 columns

Importación de Datos del Reino Animalia Costa Rica para el análisis¶

In [ ]:
# Importamos el archivo Animalia_CR.csv tomada de INaturalis con la informacion del reino animalia reportadas en Costa Rica y generamos un Dataframe

Animalia_df = pd.read_csv('Animalia_CR.csv')
Animalia_df
Out[ ]:
id observed_on_string observed_on time_observed_at time_zone user_id user_login user_name created_at updated_at ... iconic_taxon_name taxon_id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name taxon_species_name taxon_form_name
0 11961 2007-01-05 2007-01-05 NaN Pacific Time (US & Canada) 642 biosam Sam McNally 2011-03-03 20:16:44 UTC 2020-05-18 15:53:16 UTC ... Mammalia 42113 Animalia Chordata Mammalia Artiodactyla Tayassuidae Pecari Pecari tajacu NaN
1 11975 2007-01-07 2007-01-07 NaN Pacific Time (US & Canada) 642 biosam Sam McNally 2011-03-03 21:09:21 UTC 2017-06-28 03:44:10 UTC ... Mammalia 47101 Animalia Chordata Mammalia Pilosa Choloepodidae Choloepus Choloepus hoffmanni NaN
2 12661 2007-01-08 2007-01-08 NaN Pacific Time (US & Canada) 642 biosam Sam McNally 2011-03-11 03:45:07 UTC 2024-01-27 08:01:09 UTC ... Mammalia 1369296 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator NaN
3 15285 January 5, 2009 2009-01-05 NaN Eastern Time (US & Canada) 1000 muir Matt Muir 2011-04-25 15:51:09 UTC 2023-12-30 14:51:12 UTC ... Mammalia 43712 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata NaN
4 27665 2009-05-15 2009-05-15 NaN Indiana (East) 2482 rahunt2 NaN 2011-08-13 00:02:50 UTC 2022-03-27 05:20:59 UTC ... Mammalia 1369296 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53335 217591634 2024-05-20 12:02:50-06:00 2024-05-20 2024-05-20 18:02:50 UTC America/Costa_Rica 6459078 mangojelly NaN 2024-05-22 23:14:03 UTC 2024-05-22 23:20:04 UTC ... Mammalia 43434 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta NaN NaN
53336 217592600 2024-04-02 23:34:32 2024-04-02 2024-04-03 05:34:32 UTC America/Costa_Rica 7839450 tchen125 NaN 2024-05-22 23:21:21 UTC 2024-05-22 23:21:26 UTC ... Mammalia 47075 Animalia Chordata Mammalia Cingulata Dasypodidae Dasypus Dasypus novemcinctus NaN
53337 217602749 2024-05-21 06:59:49 2024-05-21 2024-05-21 12:59:49 UTC America/Costa_Rica 1525980 goflowers Sarah Wang 2024-05-23 00:31:12 UTC 2024-05-23 00:31:35 UTC ... Mammalia 43712 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata NaN
53338 217603022 2024-05-21 14:45:32 2024-05-21 2024-05-21 20:45:32 UTC America/Costa_Rica 1451099 lmdalessio Lorenzo D'Alessio 2024-05-23 00:33:51 UTC 2024-05-23 00:34:12 UTC ... Mammalia 1369296 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator NaN
53339 217607262 2024-05-22 11:46:00-06:00 2024-05-22 2024-05-22 17:46:00 UTC America/Costa_Rica 19558 jcarazo Javier Carazo 2024-05-23 01:05:54 UTC 2024-05-23 01:06:05 UTC ... Mammalia 43712 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata NaN

53340 rows × 52 columns

In [ ]:
# Se genera una lista con las columnas de interes para hacer el filtro del dataframe con la información de interes

C_interes = ['id','taxon_kingdom_name','taxon_phylum_name','taxon_class_name','taxon_order_name','taxon_family_name',
             'taxon_genus_name','scientific_name','url','place_country_name','place_admin1_name',
             'place_admin2_name','latitude','longitude']

Animalia_df = Animalia_df[C_interes]
Animalia_df
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude
0 11961 Animalia Chordata Mammalia Artiodactyla Tayassuidae Pecari Pecari tajacu http://www.inaturalist.org/observations/11961 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
1 11975 Animalia Chordata Mammalia Pilosa Choloepodidae Choloepus Choloepus hoffmanni http://www.inaturalist.org/observations/11975 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
2 12661 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator http://www.inaturalist.org/observations/12661 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
3 15285 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata http://www.inaturalist.org/observations/15285 Costa Rica Puntarenas Golfito 8.775087 -82.966233
4 27665 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator http://www.inaturalist.org/observations/27665 Costa Rica Puntarenas Puntarenas 9.741542 -84.995728
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53335 217591634 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta https://www.inaturalist.org/observations/21759... Costa Rica Puntarenas Aguirre 9.220326 -84.038039
53336 217592600 Animalia Chordata Mammalia Cingulata Dasypodidae Dasypus Dasypus novemcinctus https://www.inaturalist.org/observations/21759... Costa Rica Puntarenas Puntarenas 10.309995 -84.819975
53337 217602749 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Puntarenas Golfito 8.723365 -83.168082
53338 217603022 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Alajuela San Ramón 10.381245 -84.702921
53339 217607262 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Puntarenas Garabito 9.776678 -84.605287

53340 rows × 14 columns

In [ ]:
# Se realiza la verificación de la presencia de datos Nulos dentro de dataframe

Animalia_df.isna().sum()
Out[ ]:
id                       0
taxon_kingdom_name       0
taxon_phylum_name        0
taxon_class_name         0
taxon_order_name       253
taxon_family_name      743
taxon_genus_name      1961
scientific_name          0
url                      0
place_country_name       0
place_admin1_name        0
place_admin2_name        6
latitude                 0
longitude                0
dtype: int64
In [ ]:
# Por medio del código .dropna se realiza la limpieza de los valores nulos dentro del dataframe Animalia_df, con tal de evitar que los datos nulos generen problemas a la hora de realizar el análisis

Animalia_df = Animalia_df.dropna()

Animalia_df
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude
0 11961 Animalia Chordata Mammalia Artiodactyla Tayassuidae Pecari Pecari tajacu http://www.inaturalist.org/observations/11961 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
1 11975 Animalia Chordata Mammalia Pilosa Choloepodidae Choloepus Choloepus hoffmanni http://www.inaturalist.org/observations/11975 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
2 12661 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator http://www.inaturalist.org/observations/12661 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.430811 -84.005815
3 15285 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata http://www.inaturalist.org/observations/15285 Costa Rica Puntarenas Golfito 8.775087 -82.966233
4 27665 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator http://www.inaturalist.org/observations/27665 Costa Rica Puntarenas Puntarenas 9.741542 -84.995728
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53335 217591634 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta https://www.inaturalist.org/observations/21759... Costa Rica Puntarenas Aguirre 9.220326 -84.038039
53336 217592600 Animalia Chordata Mammalia Cingulata Dasypodidae Dasypus Dasypus novemcinctus https://www.inaturalist.org/observations/21759... Costa Rica Puntarenas Puntarenas 10.309995 -84.819975
53337 217602749 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Puntarenas Golfito 8.723365 -83.168082
53338 217603022 Animalia Chordata Mammalia Primates Cebidae Cebus Cebus imitator https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Alajuela San Ramón 10.381245 -84.702921
53339 217607262 Animalia Chordata Mammalia Rodentia Dasyproctidae Dasyprocta Dasyprocta punctata https://www.inaturalist.org/observations/21760... Costa Rica Puntarenas Garabito 9.776678 -84.605287

51373 rows × 14 columns

In [ ]:
# Volvemos a verificar si persite la presencia de valores nulos en el df

Animalia_df.isna().sum()
Out[ ]:
id                    0
taxon_kingdom_name    0
taxon_phylum_name     0
taxon_class_name      0
taxon_order_name      0
taxon_family_name     0
taxon_genus_name      0
scientific_name       0
url                   0
place_country_name    0
place_admin1_name     0
place_admin2_name     0
latitude              0
longitude             0
dtype: int64
In [ ]:
# Por medio de un grafico de pastel se identifican las 4 especies animales más abundantes dentro del dataframe

# Contar las ocurrencias de cada valor único en la columna 'species'
species_counts = Animalia_df['scientific_name'].value_counts()

# Tamaño del gráfico
plt.figure(figsize=(6, 6))

# Crear la gráfica de pastel
plt.pie(species_counts, labels=species_counts.index, autopct='%1.1f%%')

# Título del gráfico
plt.title('Distribución de especies')

plt.show()
No description has been provided for this image
In [ ]:
# Se crea una variable para la especie más abundante 'Alouatta palliata' para poder filtrar el dataframe con solo las insidencias de esta
# De igual manera se dejan previstas las variables para las otras 3 especies en el caso de que se desee realizar el mismo análisis para ellas

sp_abundantes = ['Alouatta palliata']
#sp_abundantes = ['Cebus imitator']
#sp_abundantes = ['Nasua narica']
#sp_abundantes = ['Bradypus variegatus']

# Se filtran las observaciones de las especies más abundantes y se genera un nuevo dataframe

Anim_interes_df = Animalia_df[Animalia_df.scientific_name.isin(sp_abundantes)]

Anim_interes_df
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 10.396066 -83.485691
27 61246 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/61246 Costa Rica Guanacaste Tilarán 10.561397 -84.899597
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 10.355872 -83.461590
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 10.352748 -83.391162
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.431325 -84.004987
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.418670 -84.118675
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 10.382105 -83.424752
53319 217499453 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21749... Costa Rica Puntarenas Osa 9.154771 -83.748553
53320 217502447 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Guanacaste Abangares 10.265690 -85.020531
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 10.551178 -83.511588

5706 rows × 14 columns

In [ ]:
# Se filtran las observaciones tomando en cuenta el área administrativa de la Oficina Caribe Norte incluye las provincias de Limón, Heredia y parte de Alajuela
# Además se realiza un segundo filtro tomando en cuenta el área administrativa de la Oficina Caribe Norte que incluyan los cantones de Sarapiquí, Pocicí y Rio Cuarto

Prov = ['Limón','Heredia','Alajuela']
Canton = ['Sarapiquí', 'Pococí', 'Rio Cuarto']

Anim_interes_df = Anim_interes_df[Anim_interes_df.place_admin1_name.isin(Prov)]
Anim_interes_df = Anim_interes_df[Anim_interes_df.place_admin2_name.isin(Canton)]

Anim_interes_df
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 10.396066 -83.485691
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 10.355872 -83.461590
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 10.352748 -83.391162
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.431325 -84.004987
51 125285 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.379174 -84.110749
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53199 216610957 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21661... Costa Rica Limón Pococí 10.545835 -83.508686
53221 216695746 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21669... Costa Rica Limón Pococí 10.538380 -83.503387
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.418670 -84.118675
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 10.382105 -83.424752
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 10.551178 -83.511588

1097 rows × 14 columns

In [ ]:
# Como la base de datos tomada de INaturalis para las coordenadas utiliza el DATUM UTM en grados con desimales es preciso realizar una conversión para que estos esten en CRTM05
# Por ello se requiere generar un geodataframe, para lo cual convertimos las coordenadas a POINTS para generar el geodataframe

obvs_points = gpd.points_from_xy(Anim_interes_df.longitude, Anim_interes_df.latitude)

Animal_gdf = gpd.GeoDataFrame(Anim_interes_df, geometry=obvs_points)
Animal_gdf
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 10.396066 -83.485691 POINT (-83.48569 10.39607)
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 10.355872 -83.461590 POINT (-83.46159 10.35587)
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 10.352748 -83.391162 POINT (-83.39116 10.35275)
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.431325 -84.004987 POINT (-84.00499 10.43133)
51 125285 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.379174 -84.110749 POINT (-84.11075 10.37917)
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53199 216610957 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21661... Costa Rica Limón Pococí 10.545835 -83.508686 POINT (-83.50869 10.54583)
53221 216695746 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21669... Costa Rica Limón Pococí 10.538380 -83.503387 POINT (-83.50339 10.53838)
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.418670 -84.118675 POINT (-84.11867 10.41867)
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 10.382105 -83.424752 POINT (-83.42475 10.38210)
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 10.551178 -83.511588 POINT (-83.51159 10.55118)

1097 rows × 15 columns

In [ ]:
#Como estamos haciendo la carga de los datos desde un archivo .csv, le definimos el sistema de proyección al Geodataframe
Animal_gdf = Animal_gdf.set_crs("EPSG:4326")

# Transformamos el sistema de coordenadas a CRTM05 para que conincida con el de PSA_df
Animal_gdf2 = Animal_gdf.to_crs("EPSG:5367")

Animal_gdf2
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 10.396066 -83.485691 POINT (556313.936 1149593.847)
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 10.355872 -83.461590 POINT (558960.501 1145152.601)
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 10.352748 -83.391162 POINT (566673.899 1144820.941)
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.431325 -84.004987 POINT (499454.003 1153447.982)
51 125285 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.379174 -84.110749 POINT (487873.130 1147682.210)
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53199 216610957 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21661... Costa Rica Limón Pococí 10.545835 -83.508686 POINT (553770.248 1166154.859)
53221 216695746 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21669... Costa Rica Limón Pococí 10.538380 -83.503387 POINT (554351.572 1165331.252)
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 10.418670 -84.118675 POINT (487006.846 1152050.740)
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 10.382105 -83.424752 POINT (562989.480 1148061.162)
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 10.551178 -83.511588 POINT (553451.718 1166745.390)

1097 rows × 15 columns

In [ ]:
#Actualizamos los valores de las columnas latitude y longitude con los valores transformados a CRTM05, sistema oficial de coordenadas de Costa Rica

Animal_gdf2['longitude'] = Animal_gdf2['geometry'].x
Animal_gdf2['latitude'] = Animal_gdf2['geometry'].y

Animal_gdf2
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 1.149594e+06 556313.935816 POINT (556313.936 1149593.847)
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 1.145153e+06 558960.501136 POINT (558960.501 1145152.601)
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 1.144821e+06 566673.898883 POINT (566673.899 1144820.941)
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153448e+06 499454.002732 POINT (499454.003 1153447.982)
51 125285 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.147682e+06 487873.129985 POINT (487873.130 1147682.210)
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53199 216610957 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21661... Costa Rica Limón Pococí 1.166155e+06 553770.248326 POINT (553770.248 1166154.859)
53221 216695746 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21669... Costa Rica Limón Pococí 1.165331e+06 554351.571859 POINT (554351.572 1165331.252)
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152051e+06 487006.845849 POINT (487006.846 1152050.740)
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 1.148061e+06 562989.479963 POINT (562989.480 1148061.162)
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 1.166745e+06 553451.717515 POINT (553451.718 1166745.390)

1097 rows × 15 columns

Analisis de datos¶

In [ ]:
# Visualizamos los nombres del Dataframe y geodataframe con los que se va a realizar el análisis de proximidad a los proyectos de PSA

CN_df
Animal_gdf2
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry
13 40850 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 1.149594e+06 556313.935816 POINT (556313.936 1149593.847)
36 97815 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 1.145153e+06 558960.501136 POINT (558960.501 1145152.601)
39 105483 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 1.144821e+06 566673.898883 POINT (566673.899 1144820.941)
47 118840 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153448e+06 499454.002732 POINT (499454.003 1153447.982)
51 125285 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.147682e+06 487873.129985 POINT (487873.130 1147682.210)
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
53199 216610957 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21661... Costa Rica Limón Pococí 1.166155e+06 553770.248326 POINT (553770.248 1166154.859)
53221 216695746 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21669... Costa Rica Limón Pococí 1.165331e+06 554351.571859 POINT (554351.572 1165331.252)
53295 217386410 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21738... Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152051e+06 487006.845849 POINT (487006.846 1152050.740)
53314 217483808 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21748... Costa Rica Limón Pococí 1.148061e+06 562989.479963 POINT (562989.480 1148061.162)
53321 217503917 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata https://www.inaturalist.org/observations/21750... Costa Rica Limón Pococí 1.166745e+06 553451.717515 POINT (553451.718 1166745.390)

1097 rows × 15 columns

In [ ]:
#Definimos una ecuación para determinar la distancia entre las observaciones de animales y los proyectos de PSA a una distancia maxima de 3000 metros lineales
#distancia entre dos puntos d = √((x2 - 14)² + (y2 - y1)²)

math.sqrt(((PSA_df.at[0, 'Coord_X'] - Animal_gdf2.iat[0, 13])**2) + ((PSA_df.at[0, 'Coord_Y'] - Animal_gdf2.iat[0, 12])**2)) < 3000
Out[ ]:
False
In [ ]:
#Definimos un bucle para que se repita la operacion anterior

for a in range(0, len(Animal_gdf2)):
  for p in range(0,len(PSA_df)):
    if math.sqrt(((PSA_df.at[p, 'Coord_X'] - Animal_gdf2.iat[a, 13])**2) + ((PSA_df.at[p, 'Coord_Y'] - Animal_gdf2.iat[a, 12])**2)) < 3000:
      Animal_gdf2.at[a,'PSA'] = "Cercana a PSA"

Animal_gdf2
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry PSA
13 40850.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 1.149594e+06 556313.935816 POINT (556313.936 1149593.847) Cercana a PSA
36 97815.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/97815 Costa Rica Limón Pococí 1.145153e+06 558960.501136 POINT (558960.501 1145152.601) NaN
39 105483.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 1.144821e+06 566673.898883 POINT (566673.899 1144820.941) Cercana a PSA
47 118840.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153448e+06 499454.002732 POINT (499454.003 1153447.982) Cercana a PSA
51 125285.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.147682e+06 487873.129985 POINT (487873.130 1147682.210) Cercana a PSA
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1084 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None Cercana a PSA
1087 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None Cercana a PSA
1088 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None Cercana a PSA
1094 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None Cercana a PSA
1095 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN None Cercana a PSA

1805 rows × 16 columns

In [ ]:
# El analisis realizado a partir del dataframe y el geodataframe genera datos no validos que deben ser limpiados para evitar errores en la interpretacioón de los resultados
Animal_gdf2 = Animal_gdf2.dropna()

Animal_gdf2
Out[ ]:
id taxon_kingdom_name taxon_phylum_name taxon_class_name taxon_order_name taxon_family_name taxon_genus_name scientific_name url place_country_name place_admin1_name place_admin2_name latitude longitude geometry PSA
13 40850.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/40850 Costa Rica Limón Pococí 1.149594e+06 556313.935816 POINT (556313.936 1149593.847) Cercana a PSA
39 105483.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/105483 Costa Rica Limón Pococí 1.144821e+06 566673.898883 POINT (566673.899 1144820.941) Cercana a PSA
47 118840.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/118840 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153448e+06 499454.002732 POINT (499454.003 1153447.982) Cercana a PSA
51 125285.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/125285 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.147682e+06 487873.129985 POINT (487873.130 1147682.210) Cercana a PSA
90 191886.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/191886 Costa Rica Limón Pococí 1.155575e+06 552467.480405 POINT (552467.480 1155575.476) Cercana a PSA
92 191898.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/191898 Costa Rica Limón Pococí 1.163433e+06 552040.548345 POINT (552040.548 1163433.109) Cercana a PSA
95 218599.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://conabio.inaturalist.org/observations/21... Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152557e+06 497588.104882 POINT (497588.105 1152556.940) Cercana a PSA
185 499647.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/499647 Costa Rica Limón Pococí 1.171594e+06 551378.084907 POINT (551378.085 1171593.509) Cercana a PSA
352 793574.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/793574 Costa Rica Limón Pococí 1.145600e+06 566380.642076 POINT (566380.642 1145600.185) Cercana a PSA
366 810831.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/810831 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.154409e+06 492698.281072 POINT (492698.281 1154409.046) Cercana a PSA
435 1100345.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/1100345 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.156022e+06 492755.001289 POINT (492755.001 1156022.022) Cercana a PSA
444 1127861.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/1127861 Costa Rica Limón Pococí 1.154660e+06 554565.432855 POINT (554565.433 1154660.162) Cercana a PSA
551 1480799.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/1480799 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152557e+06 497588.082984 POINT (497588.083 1152556.918) Cercana a PSA
700 1820533.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/1820533 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.155707e+06 486750.737903 POINT (486750.738 1155706.606) Cercana a PSA
738 1912235.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/1912235 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.131628e+06 509534.592870 POINT (509534.593 1131628.225) Cercana a PSA
877 2761471.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/2761471 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153421e+06 499459.173170 POINT (499459.173 1153420.790) Cercana a PSA
878 2770884.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/2770884 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153456e+06 499441.959454 POINT (499441.959 1153456.233) Cercana a PSA
917 3193011.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3193011 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.155954e+06 497877.768570 POINT (497877.769 1155954.411) Cercana a PSA
950 3529572.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3529572 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.158115e+06 498167.331116 POINT (498167.331 1158115.072) Cercana a PSA
985 3671790.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3671790 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.156156e+06 478544.306455 POINT (478544.306 1156155.881) Cercana a PSA
986 3671821.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3671821 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152557e+06 497588.104882 POINT (497588.105 1152556.940) Cercana a PSA
1004 3689214.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3689214 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.146956e+06 503121.496327 POINT (503121.496 1146955.725) Cercana a PSA
1030 3760799.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3760799 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153332e+06 499447.017201 POINT (499447.017 1153331.698) Cercana a PSA
1060 3768693.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3768693 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.152557e+06 497588.104882 POINT (497588.105 1152556.940) Cercana a PSA
1074 3806946.0 Animalia Chordata Mammalia Primates Atelidae Alouatta Alouatta palliata http://www.inaturalist.org/observations/3806946 Costa Rica Heredia Sarapiquí 1.153513e+06 499435.572586 POINT (499435.573 1153512.890) Cercana a PSA
In [ ]:
# identificamos la cantidad de observaciones sobre la especie Alouatta palliata es de 1097 en total ubicadas dentro del área administrativa de la Oficina Regional Caribe Norte
Animal_gdf.shape
Out[ ]:
(1097, 15)
In [ ]:
# Posteriormente, podemos ver que el número de observaciones sobre la especies Alouatta palliata, solamente 25 fueron realizadas a cerca de un proyecto de PSA
# Es decir, solo el 2,27% de las obsevaciones se realizaron cerca de un proyecto de PSA de Protección de bosque
Animal_gdf2['PSA'].value_counts()
Out[ ]:
PSA
Cercana a PSA    25
Name: count, dtype: int64
In [ ]:
# Se genera un mapa de Calor para poder visualizar la distribucion de las observaciones para la especie Alouatta palliata

#Definimos la Variable Especie2 para las 3 especies más abundantes

Especie2 = 'Alouatta palliata'
#Especie2 = 'Cebus imitator'
#Especie2 = 'Nasua narica'
#Especie2 = 'Bradypus variegatus'

# Definimos un filtro para poder hacer el mapa de calor segun la especie seleccionada
filtered_obvs2 = Animal_gdf[Animal_gdf['scientific_name'] == Especie2]

#Ploteamos un nuevo mapa de calor para la especie seleccionada, en la visualización se nos muestra el mapa del mundo, hacemos zoom en Costa Rica

map = folium.Map(location=[15, 30], tiles="Cartodb dark_matter", zoom_start=2)

heat_data = [[point.xy[1][0], point.xy[0][0]] for point in filtered_obvs2.geometry]

heat_data
plugins.HeatMap(heat_data).add_to(map)

map
Out[ ]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [ ]:
# Tamaño del grafico
figura = plt.figure(figsize=(12, 12))

# Utilizando la función scatterplot de la biblioteca seaborn que se puede graficar usando dataframe
ax = sns.scatterplot(data=CN_df, x='Coord_X', y='Coord_Y')

# Agregar las etiquetas de los ejes
ax.set(xlabel='Longitud (m)', ylabel='Latitud (m)')
plt.grid()

# Título del gráfico
plt.title('Ubicación de los proyectos de PSA')
plt.show()

# Ejemplo en Clase: Guardar imagen
figura.savefig("CN.svg")
No description has been provided for this image

Analisis de Resultados¶

En consideración al proceso realizado se obbserva que de las 1097 observaciones de la especieAlouatta palliata, solamente 25 presentan una cercania de 3000 metros con proyectos de PSA, esto posiblemente se debe a que la base de datos de INaturalis en su mayoria se limitan a las zonas cercanas a las vías publicas mas trancitadas y zonas con facilidad de acceso, siendo que los proyectos de PSA se encuentran nayor mente distribuidos en zonas poco conocidas y con limitaciones de acceso.

Para este proyecto el proceso de analisis se tuvo que especializar para una sola Oficina Regional y una sola especie, esto debido a que la capacidad de procesamiento de del Coolab se encuentra limitada y los bucles programados exigen una cantidad de iteracciones que disminuye la velocidad de procesamiento de los datos extendiendo los tiempos de ejecución.

Conclusiones¶

En conclusion

  • Se determino que la presencia de la especie Alouatta palliata cerca de proyectos de PSA dentro del área administrativa de la Oficina Caribe Norte es baja, esto se puede deber a que las observaciones se realizaron cerca de lugares con facilidad de acceso, siendo que la mayor parte de los Proyectos de PSA se localizan especialmente en las áreas donde no se realizan observaciones.

  • Cuando se usen bases de datos tomadas de INaturalis se debe de tomar en cuenta la ubicación de las mismas para los análisis que se desean realizar, esto debido a que la mayor parte se realizan en zonas con facilidad de acceso, dejando un hueco de información en parte del territorio de Costa Rica

  • El uso Python como herramienta de análisis facilita el procesamiento de los datos en base de datos grandes.

  • A la hora de realizar los análisis con información geoespacial, se debe tomar en cuenta la georeferenciación, ya que en casos como el del presente trabajo se deben hacer transformaciones en el DATUM para hacer las correlaciones, más si las bases de datos son diferentes.