1. Análisis de datos de parcelas provenientes de plantaciones bajo contrato de Pago de Servicios Ambientales con FONAFIFO

María Fernanda Obando Picado

2. Descripción y justificación

FONAFIFO ha recopilado información de parcelas provenientes de plantaciones forestales establecidas bajo contrato de Pago de Servicios Ambientales por REFORESTACIÓN con distintas especies en todo el país, desde el año 2007 hasta la fecha, en 1532 contratos, para un total recopilado de 95581 datos. Sin embargo dichos datos se han utilizado únicamente como parámetro de crecimiento, con el fin de asegurar que el servicio pagado estaba cumpliendo con cierto rendimiento respecto a su desarrollo según la especie y su edad. Pero se puede hacer un análisis más profundo, como por ejemplo: buscar estadísticos promedios de crecimiento según los datos de las parcelas para cada especie y contrastar con la literatura o los estánderes establecidos. O bien, las zonas del país con mejor rendimiento por hectárea, la especie con mejor rendimiento, análisis de mortalidad, entre otros que se detallan más adelante en este proyecto. De esta forma se podrían considerar aspectos a mejorar según la realidad reflejada en los datos obtenidos.

3. Antecedentes

El comportamiento de la reforestación a lo largo de la historia en Costa Rica ha tenido sus particularidades sujetas a la época, a las necesidades, tendencias, legislación, entre otros. Se han generado cambios debido no solo a la oferta/demanda en el mercado de la madera si no también al conocimiento y experiencias en el campo científico. (https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.mag.go.cr/bibliotecavirtual/A01-1277-p89.pdf&ved=2ahUKEwjXuZP1-b2GAxVMRjABHaugDa4QFnoECBUQAw&usg=AOvVaw2fxXSLBFFUARKmGavL-VXk)

La valoración del rendimiento para las especies de reforestación se agrupan en "especies de mediano crecimiento" y " especies de rápido crecimiento". Los valores de referencia para considerar si una plantación está dando el rendimiento y por tanto el servicio ambiental reconocido por el contrato de PSA con Fonafifo se encuentra en la siguiente resolución oficial: (https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=http://www.fonafifo.go.cr/media/2774/resoluci%25C3%25B3n-psa-2020.pdf&ved=2ahUKEwjA27XF9b2GAxUyTDABHRXxDK4QFnoECBoQAQ&usg=AOvVaw1LID9kYuikp2l6umQYma9b)

Al tener conocimiento del mejor rendimiento por especie y por zona se puede considerar además las mejores especies para planes de reforestación y hasta un posible ajuste en la prioridad o el monto a pagar escalado según prioridades. (https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.ambientico.una.ac.cr/wp-content/uploads/tainacan-items/5/28530/267_4-9.pdf&ved=2ahUKEwiQkZLS-L2GAxUSfDABHQtIBK0QFnoECBYQAw&usg=AOvVaw0KxQB_LvtYUWy_Ig6yXkEB),

(https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.ambientico.una.ac.cr/wp-content/uploads/tainacan-items/5/28553/267_10-16.pdf&ved=2ahUKEwjrxoPC-b2GAxU2QjABHfINBa4QFnoECBgQAQ&usg=AOvVaw2mZ2FLojbRt_64T3S2NfOD).

Descripción del problema y objetivo

Los datos aún no han sido analizados con en fin de tomar decisiones sobre posibles ajustes a la realidad respecto al crecimiento y rendimiento de las especies utilizadas para reforestación en Costa Rica.

Base de DatoS

La base de datso utilizada pertenece a Fonafifo y son datos de acceso público proporcionados por los Regentes Forestales, quienes tienen fe pública para certificar en estudios técnicos el estado real de los proyectos que son reconocidos por Fonafifo por medio de un contrato de Pago de Servicios Ambientales (PSA). La Base de Datos fue solicitada a Alex Calvo el día viernes 24 de mayo del 2024, con datos contenidos desde el 2007 hasta la fecha.

Preprocesamiento y visualización de los datos

In [31]:
# CARGAR BIBLIOTECAS NECESARIAS
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# CARGAR BIBLIOTECAS NECESARIAS
%matplotlib inline

# Configuración básica
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

# Configuración de gráficos
sns.set_style('whitegrid')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)

df = pd.read_csv('DatosReforestacionFonafifo.csv', delimiter=";", encoding='ISO-8859-1')
df.head()

<ipython-input-31-e4e6c0206019>:17: DtypeWarning: Columns (3,5,9,13,14,15,17,20,21,26,29,30,37,38,39,40) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  df = pd.read_csv('DatosReforestacionFonafifo.csv', delimiter=";", encoding='ISO-8859-1')
Out[31]:
COD, Contrato Regente Nombre N, Colegiado Ha contrato N, Cuota Folio real Finca Mortalidad inicial (%) Mortalidad Actual (%) Tipo de arreglo SAF (ND) Bloque ha bloque N, Parcela área de la parcela (m2) longitud centro parcela (X) latitud centro parcela (Y) Sistema de referencia densidad inicial (arboles/ha) distanciamiento inicial (mxm) Raleo (SI/NO) densidad actual (arboles/ha) % raleo Número de árbol (n) Fecha de medición (mm,aaaa) Fecha de Plantación (mm,aaaa) Resiembra (si/no) Edad (Meses) Especie (nombre cientifico) Código Clon dap 1.30 (cm) ht total ht (medida 1 - estimada 0) G (M2/ARBOL) Volumen Total (m3/arbol) Volumen Comercial (m3/arbol) Estado sanitario (1-2-3) Forma fuste (1-2-3) Revisador Correo del revisador observaciones obs2 CONCATENAR
0 1 SC-01-20 -0259-2013 Luis Fernando Pérez Obando 2278 31.9 3 2-219899-0000 ND ND NaN 4 1.41 1 400 360000.0 1080000.0 ND 625 4X4 NO NaN NaN 1 ago-16 sep-14 NO 23.00 Acacia mangium ND 5.1 5 ND 0.002043 NaN NaN ND ND NaN NaN NaN NaN #¿NOMBRE?
1 2 SC-01-20 -0259-2013 Luis Fernando Pérez Obando 2278 31.9 3 2-219899-0000 ND ND NaN 4 1.41 1 400 360000.0 1080000.0 ND 625 4X4 NO NaN NaN 2 ago-16 sep-14 NO 23.00 Acacia mangium ND 6.2 6 ND 0.003019 NaN NaN ND ND NaN NaN NaN NaN #¿NOMBRE?
2 3 SC-01-20 -0259-2013 Luis Fernando Pérez Obando 2278 31.9 3 2-219899-0000 ND ND NaN 4 1.41 1 400 360000.0 1080000.0 ND 625 4X4 NO NaN NaN 3 ago-16 sep-14 NO 23.00 Acacia mangium ND 5.5 5 ND 0.002376 NaN NaN ND ND NaN NaN NaN NaN #¿NOMBRE?
3 4 SC-01-20 -0259-2013 Luis Fernando Pérez Obando 2278 31.9 3 2-219899-0000 ND ND NaN 4 1.41 1 400 360000.0 1080000.0 ND 625 4X4 NO NaN NaN 4 ago-16 sep-14 NO 23.00 Acacia mangium ND 5.3 5 ND 0.002206 NaN NaN ND ND NaN NaN NaN NaN #¿NOMBRE?
4 5 SC-01-20 -0259-2013 Luis Fernando Pérez Obando 2278 31.9 3 2-219899-0000 ND ND NaN 4 1.41 1 400 360000.0 1080000.0 ND 625 4X4 NO NaN NaN 5 ago-16 sep-14 NO 23.00 Acacia mangium ND 5.7 6 ND 0.002552 NaN NaN ND ND NaN NaN NaN NaN #¿NOMBRE?
In [32]:
df.columns
Out[32]:
Index(['COD,', 'Contrato', 'Regente Nombre', 'N, Colegiado', 'Ha contrato',
       'N, Cuota', 'Folio real Finca', 'Mortalidad inicial (%)',
       'Mortalidad  Actual (%)', 'Tipo de arreglo SAF (ND)', 'Bloque',
       'ha bloque', 'N, Parcela', 'área de la parcela (m2) ',
       'longitud centro parcela  (X)', 'latitud centro parcela (Y)',
       'Sistema de referencia', 'densidad inicial (arboles/ha)',
       'distanciamiento inicial (mxm)', 'Raleo (SI/NO) ',
       'densidad actual (arboles/ha)', '% raleo ', 'Número de árbol (n)',
       'Fecha de medición (mm,aaaa)', 'Fecha de Plantación (mm,aaaa)',
       'Resiembra (si/no)', 'Edad (Meses)', 'Especie (nombre cientifico)',
       'Código Clon', 'dap 1.30 (cm)', 'ht total',
       'ht (medida 1 - estimada 0)', 'G (M2/ARBOL)',
       'Volumen Total (m3/arbol)', 'Volumen Comercial (m3/arbol)',
       'Estado sanitario (1-2-3)', 'Forma fuste (1-2-3)', 'Revisador ',
       'Correo del revisador ', 'observaciones', 'obs2', 'CONCATENAR'],
      dtype='object')
In [33]:
grouped_df = df.groupby(['Edad (Meses)', 'Especie (nombre cientifico)'])
mean_g_per_especie = grouped_df['G (M2/ARBOL)'].mean()
unique_especies = df['Especie (nombre cientifico)'].unique()
for especie in unique_especies:
    for edad in grouped_df.groups:
        if especie == edad[1]:
            print(f"Especie: {especie}, Edad: {edad[0]}, Mean G: {mean_g_per_especie[edad]}")

Especie: Acacia mangium, Edad: 23.0, Mean G: 0.0023198954347826086
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.5, Mean G: 0.018869191
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.53, Mean G: 0.025730429
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.57, Mean G: 0.021903969
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.6, Mean G: 0.021903969
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.63, Mean G: 0.016286016
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.67, Mean G: 0.019359279
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.7, Mean G: 0.008494867
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.73, Mean G: 0.018145839
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.77, Mean G: 0.013069811
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.8, Mean G: 0.010568318
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.83, Mean G: 0.023235219
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.87, Mean G: 0.011689866
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.9, Mean G: 0.018385386
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.93, Mean G: 0.013892908
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.97, Mean G: 0.02659044
Especie: Acacia mangium, Edad: 48.0, Mean G: 0.021382465
Especie: Acacia mangium, Edad: 48.03, Mean G: 0.022167078
Especie: Acacia mangium, Edad: 48.07, Mean G: 0.038707563
Especie: Acacia mangium, Edad: 48.1, Mean G: 0.0254469
Especie: Acacia mangium, Edad: 62.13, Mean G: 0.05210517436842105
Especie: Acacia mangium, Edad: 62.97, Mean G: 0.028905095392857145
Especie: Acacia mangium, Edad: 71.23, Mean G: 0.03373255654166667
Especie: Acacia mangium, Edad: 84.17, Mean G: 0.06200533266037736
Especie: Acacia mangium, Edad: 111.57, Mean G: 0.05792490985714286
Especie: Acacia mangium, Edad: 16.00, Mean G: 0.00041695917777777775
Especie: Acacia mangium, Edad: 23.00, Mean G: 0.008304379028985507
Especie: Acacia mangium, Edad: 27.53, Mean G: 0.014943028
Especie: Acacia mangium, Edad: 31.53, Mean G: 0.011353509210526316
Especie: Acacia mangium, Edad: 33.53, Mean G: 0.011511987103448276
Especie: Acacia mangium, Edad: 35.03, Mean G: 0.01065811488888889
Especie: Acacia mangium, Edad: 46.43, Mean G: 0.020811709541666668
Especie: Acacia mangium, Edad: 47.00, Mean G: 0.011903767609756097
Especie: Acacia mangium, Edad: 54.00, Mean G: 0.011609277637681159
Especie: Acacia mangium, Edad: 55.53, Mean G: 0.03952999995454545
Especie: Acacia mangium, Edad: 59.03, Mean G: 0.030680049763157892
Especie: Acacia mangium, Edad: 60.53, Mean G: 0.04175336093939394
Especie: Acacia mangium, Edad: 61.00, Mean G: 0.03275213048717949
Especie: Acacia mangium, Edad: 63.00, Mean G: 0.02545562124137931
Especie: Acacia mangium, Edad: 70.53, Mean G: 0.03187309376388889
Especie: Acacia mangium, Edad: 71.37, Mean G: 0.033205077086206895
Especie: Acacia mangium, Edad: 73.53, Mean G: 0.03702634410810811
Especie: Acacia mangium, Edad: 75.53, Mean G: 0.03639292245977011
Especie: Acacia mangium, Edad: 95.00, Mean G: 0.044484538578947366
Especie: Acacia mangium, Edad: ND, Mean G: 0.012405364333333335
Especie: Gmelina arborea, Edad: 9.0, Mean G: 0.010989799705882354
Especie: Gmelina arborea, Edad: 10.9, Mean G: 0.0013234798091603054
Especie: Gmelina arborea, Edad: 12.43, Mean G: 0.0035814294470588232
Especie: Gmelina arborea, Edad: 12.73, Mean G: 0.003578504988235294
Especie: Gmelina arborea, Edad: 14.27, Mean G: 0.006163088617647059
Especie: Gmelina arborea, Edad: 14.43, Mean G: 0.004519504392156863
Especie: Gmelina arborea, Edad: 15.0, Mean G: 0.006365139782608695
Especie: Gmelina arborea, Edad: 23.0, Mean G: 0.004696520476470588
Especie: Gmelina arborea, Edad: 23.7, Mean G: 0.007472196395833333
Especie: Gmelina arborea, Edad: 25.5, Mean G: 0.014971039125
Especie: Gmelina arborea, Edad: 26.47, Mean G: 0.01206745438
Especie: Gmelina arborea, Edad: 27.43, Mean G: 0.008607539513513514
Especie: Gmelina arborea, Edad: 30.7, Mean G: 0.026942184104166666
Especie: Gmelina arborea, Edad: 31.5, Mean G: 0.02384215220833333
Especie: Gmelina arborea, Edad: 34.13, Mean G: 0.011543399615384616
Especie: Gmelina arborea, Edad: 35.2, Mean G: 0.02252449936111111
Especie: Gmelina arborea, Edad: 37.13, Mean G: 0.01585860531147541
Especie: Gmelina arborea, Edad: 37.2, Mean G: 0.021155173429752067
Especie: Gmelina arborea, Edad: 37.4, Mean G: 0.01614016782
Especie: Gmelina arborea, Edad: 38.6, Mean G: 0.00587687392195122
Especie: Gmelina arborea, Edad: 39.5, Mean G: 0.014695260630434784
Especie: Gmelina arborea, Edad: 41.47, Mean G: 0.026207340734104047
Especie: Gmelina arborea, Edad: 41.5, Mean G: 0.012680253
Especie: Gmelina arborea, Edad: 44.13, Mean G: 0.021522845595238094
Especie: Gmelina arborea, Edad: 44.5, Mean G: 0.017607991095238095
Especie: Gmelina arborea, Edad: 45.63, Mean G: 0.04951236704878049
Especie: Gmelina arborea, Edad: 45.97, Mean G: 0.01653263145238095
Especie: Gmelina arborea, Edad: 47.0, Mean G: 0.03718826647619048
Especie: Gmelina arborea, Edad: 47.1, Mean G: 0.023849945753731342
Especie: Gmelina arborea, Edad: 47.13, Mean G: 0.032019557383333334
Especie: Gmelina arborea, Edad: 47.83, Mean G: 0.02583535421621622
Especie: Gmelina arborea, Edad: 47.93, Mean G: 0.024393494343023257
Especie: Gmelina arborea, Edad: 48.23, Mean G: 0.02781465874468085
Especie: Gmelina arborea, Edad: 48.27, Mean G: 0.03363363811864407
Especie: Gmelina arborea, Edad: 48.33, Mean G: 0.027058643262820512
Especie: Gmelina arborea, Edad: 50.8, Mean G: 0.03936173938461539
Especie: Gmelina arborea, Edad: 51.17, Mean G: 0.019339373068965517
Especie: Gmelina arborea, Edad: 51.5, Mean G: 0.020528902578947367
Especie: Gmelina arborea, Edad: 51.53, Mean G: 0.012851880750000001
Especie: Gmelina arborea, Edad: 51.97, Mean G: 0.01846314013
Especie: Gmelina arborea, Edad: 55.13, Mean G: 0.02755323764102564
Especie: Gmelina arborea, Edad: 55.53, Mean G: 0.03139632904913295
Especie: Gmelina arborea, Edad: 57.0, Mean G: 0.029330750589285717
Especie: Gmelina arborea, Edad: 57.57, Mean G: 0.029342816891304347
Especie: Gmelina arborea, Edad: 59.87, Mean G: 0.023606784045454545
Especie: Gmelina arborea, Edad: 61.87, Mean G: 0.024203754411392404
Especie: Gmelina arborea, Edad: 62.0, Mean G: 0.03253684587349397
Especie: Gmelina arborea, Edad: 62.07, Mean G: 0.031027847470588236
Especie: Gmelina arborea, Edad: 62.97, Mean G: 0.02933191631707317
Especie: Gmelina arborea, Edad: 69.27, Mean G: 0.1109634086875
Especie: Gmelina arborea, Edad: 71.23, Mean G: 0.052821401447058824
Especie: Gmelina arborea, Edad: 75.63333333, Mean G: 0.033507028
Especie: Gmelina arborea, Edad: 10.53, Mean G: 0.002667545424242424
Especie: Gmelina arborea, Edad: 100.77, Mean G: 0.07851401911538461
Especie: Gmelina arborea, Edad: 11.53, Mean G: 0.009592292214285715
Especie: Gmelina arborea, Edad: 12.00, Mean G: 0.007845483208955225
Especie: Gmelina arborea, Edad: 13.53, Mean G: 0.009829093940298506
Especie: Gmelina arborea, Edad: 14.03, Mean G: 0.0013832479117647058
Especie: Gmelina arborea, Edad: 15.00, Mean G: 0.0063617249999999995
Especie: Gmelina arborea, Edad: 15.63, Mean G: 0.008917267999999999
Especie: Gmelina arborea, Edad: 18.37, Mean G: 0.016548174761904764
Especie: Gmelina arborea, Edad: 18.53, Mean G: 0.012727377322580646
Especie: Gmelina arborea, Edad: 19.00, Mean G: 0.0037642309107142856
Especie: Gmelina arborea, Edad: 20.00, Mean G: 0.014907898488764044
Especie: Gmelina arborea, Edad: 20.53, Mean G: 0.02768446055
Especie: Gmelina arborea, Edad: 21.00, Mean G: 0.019143262177083332
Especie: Gmelina arborea, Edad: 22.00, Mean G: 0.009095117743243245
Especie: Gmelina arborea, Edad: 22.53, Mean G: 0.005705289233333333
Especie: Gmelina arborea, Edad: 22.67, Mean G: 0.06408469416666666
Especie: Gmelina arborea, Edad: 23.00, Mean G: 0.004434721337135877
Especie: Gmelina arborea, Edad: 23.53, Mean G: 0.010913983519230768
Especie: Gmelina arborea, Edad: 24.00, Mean G: 0.003081824547396387
Especie: Gmelina arborea, Edad: 25.00, Mean G: 0.009915571346749226
Especie: Gmelina arborea, Edad: 25.53, Mean G: 0.016107900783783782
Especie: Gmelina arborea, Edad: 26.53, Mean G: 0.012171140814814815
Especie: Gmelina arborea, Edad: 26.63, Mean G: 0.01582074653076923
Especie: Gmelina arborea, Edad: 27.00, Mean G: 0.012516458139607844
Especie: Gmelina arborea, Edad: 27.53, Mean G: 0.01220920681632653
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Especie: Gmelina arborea, Edad: 28.03, Mean G: 0.008230638560283688
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Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 53.0, Mean G: 0.015555879777777778
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Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 27.00, Mean G: 0.0004986824294871795
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Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 35.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 38.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 40.00, Mean G: 0.00406514959090909
Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 47.00, Mean G: 0.006647897253731343
Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 48.00, Mean G: 0.015107738076923078
Especie: Vochysia ferruginea, Edad: 51.60, Mean G: 0.015555879777777778
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 10.9, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 23.7, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 37.13, Mean G: 0.009395028181818182
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 40.23, Mean G: 0.008207138125000001
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 44.13, Mean G: 0.005764322636363636
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 47.1, Mean G: 0.013908234628571428
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 50.8, Mean G: 0.02548538039766082
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 51.17, Mean G: 0.004687884466666667
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 55.13, Mean G: 0.009175867
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 56.0, Mean G: 0.018026909013333335
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 57.13, Mean G: 0.02255104813772455
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 61.7, Mean G: 0.025172694065217393
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 71.23, Mean G: 0.04332313111842105
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 13.00, Mean G: 0.009904876186666666
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 23.00, Mean G: 0.0038861501739130434
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 25.00, Mean G: 0.0005867266956521739
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 26.00, Mean G: 0.011771141784313726
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Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 35.00, Mean G: 0.014870665162162162
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 48.00, Mean G: 0.02601711555329949
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 53.00, Mean G: 0.016279257272727273
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: 61.00, Mean G: 0.03458741417014925
Especie: Vochysia guatemalensis , Edad: ND, Mean G: 0.0058217638125
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 13.00, Mean G: 0.009834119669421488
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 22.00, Mean G: 0.004001428431862745
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 27.00, Mean G: 0.019414980170454545
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 28.00, Mean G: 0.006326823979166667
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 30.00, Mean G: 0.01079787072413793
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 31.00, Mean G: 0.023481828024193546
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 32, Mean G: 0.01978272675
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 32.00, Mean G: 0.011722794108333334
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 35.00, Mean G: 0.022150445794117648
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 38.00, Mean G: 0.009477651540983607
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 45.00, Mean G: 0.010839111138211382
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 46.00, Mean G: 0.035168176605263154
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 47, Mean G: 0.02547929638938053
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 47.00, Mean G: 0.016878789742574257
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 48.00, Mean G: 0.027938929624999997
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 49.00, Mean G: 0.030273542022727272
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 50.00, Mean G: 0.022116046898089173
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 53.00, Mean G: 0.02213717927831715
Especie: Gmelina Arborea, Edad: 59.00, Mean G: 0.03922103614516129
Especie: Eucalitytus sp, Edad: 62.0, Mean G: 0.014540825186046512
Especie: Eucalitytus sp, Edad: 16.00, Mean G: 0.00034753872222222223
Especie: Eucalitytus sp, Edad: ND, Mean G: 0.005718234
Especie: ND, Edad: 34, Mean G: 0.0046027603541666665
Especie: ND, Edad: 34.00, Mean G: 0.007647814687500001
Especie: ND, Edad: 54.00, Mean G: 0.0021250400787401575
Especie: Tectona Grandis , Edad: 22.00, Mean G: 0.004431181764705882
Especie: Tectona Grandis , Edad: 23.00, Mean G: 0.0021701861666666663
Especie: Tectona Grandis , Edad: 25.00, Mean G: 0.0022001521694339624
Especie: Tectona Grandis , Edad: 27.00, Mean G: 0.023810130692307693
Especie: Tectona Grandis , Edad: 32.00, Mean G: 0.0030642193088235292
Especie: Tectona Grandis , Edad: 35.00, Mean G: 0.02694085459722222
Especie: Tectona Grandis , Edad: 36.00, Mean G: 0.003044726777777778
Especie: Tectona Grandis , Edad: 49.00, Mean G: 0.003318307
Especie: Tectona Grandis , Edad: 50.00, Mean G: 0.005873960801020407
Especie: Tectona Grandis , Edad: 51.00, Mean G: 0.016662372205882355
Especie: Tectona Grandis , Edad: 59.00, Mean G: 0.013981747056603773
Especie: Tectona Grandis , Edad: 61.00, Mean G: 0.009886190934782609
Especie: Tectona Grandis , Edad: ND, Mean G: 0.03324655894444444
Especie: Paulownia tomentosa, Edad: 48.00, Mean G: 0.018521988785714285
Especie: Terminalia ivorensis, Edad: 48.00, Mean G: 0.021319633142857144
Especie: Ceiba pentandra, Edad: 48.00, Mean G: 0.0065607764
Especie: Dipteryx panamensis, Edad: 22.67, Mean G: 0.0028352874
Especie: Dipteryx panamensis, Edad: 41.00, Mean G: 0.00931897357142857
Especie: Dipteryx panamensis, Edad: 41.53, Mean G: 0.00245450025
Especie: Dipteryx panamensis, Edad: 48.00, Mean G: 0.003060987407407407
Especie: Dipteryx panamensis, Edad: 49.00, Mean G: 0.002705853688888889
Especie: Calophyllum brasiliense, Edad: 22.67, Mean G: 0.002123717
Especie: Calophyllum brasiliense, Edad: 48.00, Mean G: 0.00018432686923076924
Especie: Calophyllum brasiliense, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Dalbergia retusa, Edad: 48.00, Mean G: 0.0024212952962962965
Especie: Mauria heterophylla, Edad: 48.00, Mean G: 0.005482051071428571
Especie: Mauria heterophylla, Edad: ND, Mean G: 0.0163113455
Especie: Tabebuia spp , Edad: 48.00, Mean G: 0.0028145882499999997
Especie: Tabebuia sp, Edad: 22.67, Mean G: 0.001765444
Especie: Tabebuia sp, Edad: 48.00, Mean G: 0.002535367772727273
Especie: Tabebuia sp, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Tabebuia ochracea, Edad: 26.53, Mean G: 7.853975e-05
Especie: Tabebuia ochracea, Edad: 48.00, Mean G: 0.0015258776153846154
Especie: Tabebuia rosea, Edad: 26.53, Mean G: 0.0012849114999999999
Especie: Tabebuia rosea, Edad: 48.00, Mean G: 0.004897574535714286
Especie: Tabebuia rosea, Edad: 54.00, Mean G: 0.004315993911764706
Especie: Platymiscium pinnatum, Edad: 48.00, Mean G: 0.0010691686153846153
Especie: Swietenia macrophylla, Edad: 48.00, Mean G: 0.005439132090909091
Especie: Samanea saman, Edad: 48.00, Mean G: 0.00770829
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 108.23, Mean G: 0.037737150648648646
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 22.67, Mean G: 0.0009827811315789472
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 26.00, Mean G: 0.020293706975
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 28.00, Mean G: 0.013655925415094338
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 36.53, Mean G: 0.007365655054054053
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 38.00, Mean G: 0.008880415982758622
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 43.00, Mean G: 0.008259934275
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 48.00, Mean G: 0.009052292618421052
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 49.00, Mean G: 0.007383430020833334
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 57.37, Mean G: 0.010963499909090908
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 57.40, Mean G: 0.010573109923728815
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 57.43, Mean G: 0.0072410085384615385
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 58.20, Mean G: 0.011902766731707318
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 60.53, Mean G: 0.020663111909090908
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 66.00, Mean G: 0.014226615111111111
Especie: Hieronyma alchorneoides, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Pinus spp, Edad: 24.00, Mean G: 0.0
Especie: Pinus spp, Edad: 35.00, Mean G: 0.0003556106111111111
Especie: Acacia spp, Edad: 35.00, Mean G: 0.0093949329375
Especie: Acacia spp, Edad: 40.00, Mean G: 0.0107836640625
Especie: Acacia spp, Edad: 48.00, Mean G: 0.01419845190909091
Especie: Acacia spp, Edad: 64.00, Mean G: 0.028905095392857145
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 41.47, Mean G: 0.01624495610752688
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 47.27, Mean G: 0.028337621493827157
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 53.0, Mean G: 0.03181332370909091
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 56.0, Mean G: 0.018026909013333335
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 57.0, Mean G: 0.023887480928870292
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 62.0, Mean G: 0.03356997908333333
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 71.77, Mean G: 0.01791939385106383
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 81.0, Mean G: 0.0481222618
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 84.0, Mean G: 0.027987535306122448
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 101.77, Mean G: 0.06926736791346154
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 12.00, Mean G: 0.01067129921153846
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 21.00, Mean G: 0.006503882
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 21.53, Mean G: 0.0026840438615384618
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 22.00, Mean G: 0.013385148
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 22.67, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 23.53, Mean G: 0.004389197571428571
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 25.03, Mean G: 0.002851307693181818
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 26.53, Mean G: 0.006654398945205479
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 28.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 30.00, Mean G: 0.00343592842
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 30.23, Mean G: 0.007371579327272727
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 31.00, Mean G: 0.01225801648695652
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 32.00, Mean G: 0.005652072022082019
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 35.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 35.53, Mean G: 0.013913980212765959
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 35.70, Mean G: 0.01694033424137931
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 36.00, Mean G: 0.002030447131147541
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 38.53, Mean G: 0.024084523609195402
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 43.00, Mean G: 0.018704102315789475
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 45.00, Mean G: 0.023084733148148146
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 45.20, Mean G: 0.026791136906976747
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 47.53, Mean G: 0.011977194635135135
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 48.00, Mean G: 0.02093848405882353
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 48.53, Mean G: 0.016429142033333333
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 49.00, Mean G: 0.010807638015151515
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 50.00, Mean G: 0.026533008762820512
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 51.00, Mean G: 0.022545973851063827
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 51.60, Mean G: 0.03175492762962963
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 52.00, Mean G: 0.008199441177966102
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 54.00, Mean G: 0.020218112222222223
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 54.43, Mean G: 0.017032804319999997
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 55.00, Mean G: 0.0078412615
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 56.00, Mean G: 0.0164333603125
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 56.37, Mean G: 0.026431091555555553
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 57.53, Mean G: 0.0303680413956044
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 60.17, Mean G: 0.02489234322891566
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 61.00, Mean G: 0.013258619375
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 61.53, Mean G: 0.028260998142857145
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 63.00, Mean G: 0.03301044869064748
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 63.53, Mean G: 0.023139977064748202
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 64.43, Mean G: 0.019804248507462686
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 64.57, Mean G: 0.030152531441860465
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 70.70, Mean G: 0.018538332876923077
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 75.97, Mean G: 0.042559234225
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 96.17, Mean G: 0.03782177384931507
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 96.20, Mean G: 0.057905106500000005
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: 96.53, Mean G: 0.031224277852941174
Especie: Vochysia guatemalensis, Edad: ND, Mean G: 0.02002737571257485
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 81.0, Mean G: 0.029256295909090905
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 84.0, Mean G: 0.022152900384615384
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 22.67, Mean G: 0.000490874
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 35.00, Mean G: 0.0135346093
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 35.03, Mean G: 0.0021034212386363636
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 35.70, Mean G: 0.014777062851851852
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 47.53, Mean G: 0.00878911362745098
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 48.00, Mean G: 0.011334915375
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 57.40, Mean G: 0.013251424186440678
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 60.43, Mean G: 0.015606341490123458
Especie: Terminalia amazonia, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Terminalia amazonia, Edad: ND, Mean G: 0.02043572438486842
Especie: Tabebuia chrysantha, Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Swietenia macrophylla , Edad: 8.00, Mean G: 0.0
Especie: Vochysia allenii, Edad: 56.00, Mean G: 0.0018321532978723403
Especie: Pinus oocarpa, Edad: 54.00, Mean G: 0.009021805753846155
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.2, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.23, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.27, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.3, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.33, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.37, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.4, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.43, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.47, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.5, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.53, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.57, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.6, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.63, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.67, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.7, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 15.73, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 28.63, Mean G: 0.0
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 36.87, Mean G: 0.0018424518235294115
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 48.87, Mean G: 0.0024736552222222223
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 49.53, Mean G: 0.031607603
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 55.53, Mean G: 0.02209258044117647
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 61.53, Mean G: 0.045277419
Especie: Schizolobium parahyba, Edad: 66.00, Mean G: 0.006125948533333333
Especie: Zygia longifolia, Edad: 56.00, Mean G: 0.00040283079999999997
Especie: Vochysia ferruginea , Edad: 22.13, Mean G: 0.000314159
Especie: Vochysia ferruginea , Edad: 41.7, Mean G: 0.004586417869565217
Especie: Vochysia ferruginea , Edad: 42.7, Mean G: 0.010789858148148148
Especie: Vochysia ferruginea , Edad: 47.13, Mean G: 0.010006503970588235
Especie: Pinus tecunumanii, Edad: 35.2, Mean G: 0.0003556106111111111
Especie: Terminalia ivorensis , Edad: 35.2, Mean G: 0.0135346093
Especie: Tectona grandis , Edad: 14.87, Mean G: 0.00113391855
Especie: Tectona grandis , Edad: 26.37, Mean G: 0.003386552660714286
Especie: Tectona grandis , Edad: 26.47, Mean G: 0.0033157938666666664
Especie: Tectona grandis , Edad: 30.37, Mean G: 0.004423396904761905
Especie: Tectona grandis , Edad: 30.63, Mean G: 0.00465181509375
Especie: Tectona grandis , Edad: 35.0, Mean G: 0.0023031797857142856
Especie: Tectona grandis , Edad: 37.4, Mean G: 0.005052507736842106
Especie: Tectona grandis , Edad: 47.3, Mean G: 0.0033386751333333337
Especie: Tectona grandis , Edad: 48.67, Mean G: 0.009273220875
Especie: Tectona grandis , Edad: 54.6, Mean G: 0.00774218515625
Especie: Tectona grandis , Edad: 57.57, Mean G: 0.013696244599999999
Especie: Tectona grandis , Edad: 62.07, Mean G: 0.015004898584905661
Especie: Tectona grandis , Edad: 76.37, Mean G: 0.009108480656250001
Especie: Pinus caribaea, Edad: 61.93, Mean G: 0.025576756550675674
Especie: Pinus caribaea, Edad: 76.30, Mean G: 0.022755451363636364
Especie: Pinus caribaea, Edad: 91.83, Mean G: 0.03062044476510067
Especie: Pinus caribaea, Edad: 91.87, Mean G: 0.032844233326666666
Especie: Pinus caribaea, Edad: 91.90, Mean G: 0.031419197160583945
Especie: Pinus caribaea, Edad: 91.93, Mean G: 0.028116056280597018
Especie: Cedrela odorata, Edad: 110.23, Mean G: 0.029545803742857143
Especie: Jacaranda copaia, Edad: 26.53, Mean G: 0.000962113
Especie: Delonix regia, Edad: 26.53, Mean G: 0.0045063205
Especie: Casia sp., Edad: 26.53, Mean G: 0.004549025999999999
Especie: Spathodea campanulata, Edad: 26.53, Mean G: 0.001520531
Especie: Casia fistula, Edad: 26.53, Mean G: 0.0001775
Especie: Gmelina arborea , Edad: 35.53, Mean G: 0.029574892846153847
Especie: Terminalia oblonga, Edad: ND, Mean G: 0.01323592275
Especie: Ochroma pyramidale, Edad: 53.53, Mean G: 0.02497618934375
Especie: Minquartia guianensis, Edad: 22.67, Mean G: 0.000201062
In [34]:
df['Especie (nombre cientifico)'] = df['Especie (nombre cientifico)'].replace('Gmelina Arborea', 'Gmelina arborea')
In [35]:
df['Especie (nombre cientifico)'] = df['Especie (nombre cientifico)'].replace('Vochysia guatemalensis ', 'Vochysia guatemalensis')
In [36]:
suma_g_por_especie = df.groupby('Especie (nombre cientifico)')['G (M2/ARBOL)'].sum().sort_values(ascending=False)
print(suma_g_por_especie)

Especie (nombre cientifico)
Gmelina arborea            565.773558
Tectona grandis            546.762805
Vochysia guatemalensis     129.983761
Pinus caribaea              54.129854
Acacia mangium              31.239732
Terminalia amazonia         15.594307
Hieronyma alchorneoides      9.567078
Tectona Grandis              9.465095
Vochysia ferruginea          6.977873
Tectona grandis              3.823145
Schizolobium parahyba        1.641591
Acacia spp                   1.600749
Ochroma pyramidale           1.598476
Cedrela odorata              1.034103
Vochysia ferruginea          0.848806
Eucalitytus sp               0.763568
ND                           0.613178
Pinus oocarpa                0.586417
Dipteryx panamensis          0.538426
Gmelina arborea              0.384474
Terminalia ivorensis         0.298475
Tabebuia rosea               0.286446
Terminalia ivorensis         0.270692
Paulownia tomentosa          0.259308
Mauria heterophylla          0.218743
Ceiba pentandra              0.164019
Swietenia macrophylla        0.119661
Vochysia allenii             0.086111
Tabebuia sp                  0.066371
Dalbergia retusa             0.065375
Terminalia oblonga           0.052944
Tabebuia ochracea            0.039987
Samanea saman                0.030833
Platymiscium pinnatum        0.027798
Tabebuia spp                 0.011258
Casia sp.                    0.009098
Delonix regia                0.009013
Calophyllum brasiliense      0.006916
Pinus tecunumanii            0.006401
Pinus spp                    0.006401
Zygia longifolia             0.004028
Spathodea campanulata        0.001521
Jacaranda copaia             0.000962
Casia fistula                0.000710
Minquartia guianensis        0.000402
Tabebuia chrysantha          0.000000
Swietenia macrophylla        0.000000
Name: G (M2/ARBOL), dtype: float64
In [37]:
especies = ['Tectona grandis', 'Gmelina arborea', 'Vochysia guatemalensis', 'Pinus caribaea', 'Vochysia guatemalensis', 'Gmelina Arborea', 'Acacia mangium', 'Terminalia amazonia']
observaciones = df[df['Especie (nombre cientifico)'].isin(especies)]['Especie (nombre cientifico)'].value_counts()
print(observaciones)

Especie (nombre cientifico)
Tectona grandis           47610
Gmelina arborea           32204
Vochysia guatemalensis     6499
Pinus caribaea             1870
Acacia mangium             1096
Terminalia amazonia         933
Name: count, dtype: int64
In [38]:
!pip install ydata-profiling
import matplotlib.pyplot as plt
from ydata_profiling import ProfileReport

Requirement already satisfied: ydata-profiling in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (4.8.3)
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)
Requirement already satisfied: visions[type_image_path]<0.7.7,>=0.7.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.7.6)
Requirement already satisfied: numpy<2,>=1.16.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.25.2)
Requirement already satisfied: htmlmin==0.1.12 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.1.12)
Requirement already satisfied: phik<0.13,>=0.11.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.12.4)
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)
Requirement already satisfied: multimethod<2,>=1.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.11.2)
Requirement already satisfied: statsmodels<1,>=0.13.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (0.14.2)
Requirement already satisfied: typeguard<5,>=3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (4.3.0)
Requirement already satisfied: imagehash==4.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (4.3.1)
Requirement already satisfied: wordcloud>=1.9.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.9.3)
Requirement already satisfied: dacite>=1.8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ydata-profiling) (1.8.1)
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)
In [39]:
# prompt: generar reporte de pandas profiling para 'DatosReforestacionFonafifo.csv'

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport

# Load the dataset
df = pd.read_csv('DatosReforestacionFonafifo.csv', delimiter=";", encoding='ISO-8859-1')

# Create the report
profile = ProfileReport(df)

# Generate the report
profile.to_file(output_file="output.html")

<ipython-input-39-1431083446b2>:7: DtypeWarning: Columns (3,5,9,13,14,15,17,20,21,26,29,30,37,38,39,40) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  df = pd.read_csv('DatosReforestacionFonafifo.csv', delimiter=";", encoding='ISO-8859-1')
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/ydata_profiling/profile_report.py:363: UserWarning: Try running command: 'pip install --upgrade Pillow' to avoid ValueError
  warnings.warn(

Summarize dataset:   0%|          | 0/5 [00:00<?, ?it/s]
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/scipy/stats/_stats_py.py:5445: ConstantInputWarning: An input array is constant; the correlation coefficient is not defined.
  warnings.warn(stats.ConstantInputWarning(warn_msg))

Generate report structure:   0%|          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
Render HTML:   0%|          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
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In [40]:
profile.to_notebook_iframe()

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Resultados Obtenidos

La base de datos presenta mucha variabilidad y errores. Entre los errores se puede considerar que hay un sistema de referencia en los datos que no fue identificado (ND) cuando lo ideal es que los datos sean georeferenciados en el sistema de proyección CRTM05 o algún sistema de proyección definido para poderlos representar en un mapa. Algunas variables prácticamente nunca han sido medidas ni utilizadas, como por ejemplo factores de forma, estado fitosanitario, tipo de arreglo SAF para los casos de bloques de plantaciones, entre otros. Se puede mejorar y unificar la toma de información para seguir recopilando información más consisa y así generar mejores análisis.

Según el presente análisis, las especies de las que más se ha recopilado información durante los últimos 17 años son Tectona grandis, Gmelina arborea, Vochysia guatemalensis, Pinus caribae, Acacia mangium y Terminalia amazonia. Las dos principales y de las que se ha generado mas información son Tectona grandis y Gmelina arborea, dos especies que prácticamente se plantan en todo el país.

En los gráficos obtenidos por medio de pandas profiling, en general, se observa una fuerte correlación del área basal y la altura, lo cual es muy consecuente con lo que se observa en la realidad y se puede valorar como un indicador significativo del rendimiento en los proyectos de reforestación, sin tener que recurrir a otros factores necesariamente como por ejemplo factores de forma y estado fitosanitario, variables que de cualquier forma pueden volverse un poco subjetivas dependiendo de las referencias del observador.

En un futuro cercano vale la pena analizar, si se puede considerar que las variables de raleo, resiembra y labores de mantenimiento en una plantación forestal realmente generan un mayor beneficio NO en cuanto a crecimiento y rendimiento si no desde el punto de vista de captación de carbono, ya que es una de las variables que se considera muy importante en los últimos años como servicio ambiental.

Conclusiones

  • Las especies con mayor cantidad y mejor calidad de información obtenida por Fonafifo en los últimos 17 años son Gmelina arborea y Tectona grandis.
  • La recopilación de información de caracter cualitativo puede ser mas irregular y subjetiva por lo que no es muy útil para hacer análisis temporal sobre el comportamiento para ninguna especie ni para analizas crecimiento y rendimiento.
  • Las variables de área basal (G) y altura total (H) tienen una fuerte correlación por lo que se pueden utilizar para representar el buen rendimiento de una determinada especie en una plantación forestal.
  • La mayoría de las observaciones provienen de plataciones no raleadas, por lo que vale la pena considerar que es parte de la realidad y que se puede valorar si el beneficio considerando la captación de carbono es mayor en plantaciones sin raleo que en plantaciones con raleos. Recordando que los raleos son parte del mantenimiento que se le debe dar a las plantaciones forestales como parte del contrato que firman por pago de servicios ambientales (PSA) con FONAFIFO, pero que al final el propietario es quien debe hacer la inversión y obtener el beneficio final del aprovechamiento de la plantación. Mientras que a FONAFIFO le interesa valorar el mayor beneficio ambiental que se obtiene al mantener la plantación en pie, como podría ser el caso de la captación de carbono.

Bibliografía

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