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title: "Explorando los Componentes del Marco MDEA"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
  %\VignetteIndexEntry{Explorando los Componentes del Marco MDEA}
  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
  %\VignetteEncoding{UTF-8}
---

```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  warning = FALSE,
  message = FALSE
)

# Verificar conectividad con la API del SINIA
has_api <- curl::has_internet() && tryCatch({
  con <- url("https://wp.bex.pe/portal/wp-json/esam/v1/website/marcos-ordenadores/mdea/indice-estadisticas", "r")
  close(con)
  TRUE
}, error = function(e) FALSE)
```

## El Marco para el Desarrollo de las Estadísticas Ambientales (MDEA)

El **Marco para el Desarrollo de las Estadísticas Ambientales (MDEA / FDES)** de las Naciones Unidas es la estructura metodológica internacional adoptada por el Ministerio del Ambiente (MINAM) y el SINIA para organizar las estadísticas ambientales del Perú.

El MDEA organiza toda la información ambiental en **6 componentes principales**, cada uno enfocado en un aspecto del entorno natural y la interacción humana:

| N° | Componente MDEA | Color Oficial | Ámbito y Temáticas Principales |
|:---:|:---|:---:|:---|
| **1** | **Condiciones y Calidad Ambiental** | `#38B6FF` | Atmósfera, clima, recursos hídricos, suelo, biodiversidad y calidad del aire/agua. |
| **2** | **Recursos Ambientales y su Uso** | `#E07A26` | Recursos forestales, minerales, energéticos, biológicos y uso de la tierra. |
| **3** | **Residuos** | `#7B3F7B` | Generación y disposición de residuos sólidos municipales, no municipales y aguas servidas. |
| **4** | **Eventos Naturales y Desastres** | `#2C3E50` | Desastres naturales (heladas, friajes, sismos, inundaciones) y peligros climáticos. |
| **5** | **Hábitat Humano y Salud Ambiental** | `#5E8D3B` | Asentamientos humanos, servicios básicos, salud ambiental y población expuesta. |
| **6** | **Protección y Gestión Ambiental** | `#D4AC0D` | Gasto ambiental, regulación, fiscalización, educación ambiental y áreas protegidas. |

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## 1. Búsqueda Directa por Palabras Clave

La forma más sencilla y amigable de encontrar estadísticas sin necesidad de códigos complejos es mediante la función `sinia_buscar()`:

```{r setup}
library(siniaR)
library(dplyr)
library(ggplot2)
```

```{r busqueda-facil, eval = has_api}
# Buscar estadísticas sobre bosques y deforestación
bosques <- sinia_buscar("bosque")
bosques |> select(id, numeral, nombre)

# Buscar estadísticas sobre calidad del aire
aire <- sinia_buscar("aire")
aire |> select(id, numeral, nombre)

# Buscar estadísticas sobre residuos sólidos
residuos <- sinia_buscar("residuos")
residuos |> select(id, numeral, nombre)
```

---

## 2. Clasificación y Filtrado Amigable del Catálogo MDEA

Podemos enriquecer el catálogo completo del MDEA agregando una columna legible con el nombre de cada componente, facilitando su exploración:

```{r mdea-enriquecido, eval = has_api}
# Descargar el índice completo del MDEA
indicadores <- sinia_indicadores(marco = "mdea", solo_estadisticas = TRUE)

# Nombres descriptivos para cada uno de los 6 componentes
nombres_componentes <- c(
  "1" = "1. Condiciones y Calidad Ambiental",
  "2" = "2. Recursos Ambientales y su Uso",
  "3" = "3. Residuos",
  "4" = "4. Eventos Naturales y Desastres",
  "5" = "5. Hábitat Humano y Asuntos Socioambientales",
  "6" = "6. Protección y Gestión Ambiental"
)

# Agregar el componente de forma clara y legible
catalogo_mdea <- indicadores |>
  mutate(
    codigo_componente = substr(numeral, 1, 1),
    componente = nombres_componentes[codigo_componente]
  )

# Conteo de indicadores disponibles por componente
catalogo_mdea |>
  count(componente, name = "total_estadisticas")
```

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## 3. Explorando los 6 Componentes con Ejemplos Prácticos

### Componente 1: Condiciones y Calidad Ambiental
Comprende variables meteorológicas y calidad del aire. Por ejemplo, la temperatura promedio anual (ID = 1):

```{r componente-1, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 1
c1_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "1")

head(c1_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)

# Descargar datos de Temperatura del Aire (ID = 1) en formato largo
temp_peru <- sinia_datos(id = 1, pivot = "long")
head(temp_peru)
```

### Componente 2: Recursos Ambientales y su Uso
Incluye recursos biológicos, forestales y energéticos:

```{r componente-2, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 2
c2_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "2")

head(c2_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)
```

### Componente 3: Residuos
Monitorea la generación, reciclaje y disposición final de residuos:

```{r componente-3, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 3
c3_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "3")

head(c3_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)
```

### Componente 4: Eventos Naturales y Desastres
Registra ocurrencias de fenómenos naturales, heladas, friajes e impactos:

```{r componente-4, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 4
c4_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "4")

head(c4_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)
```

### Componente 5: Hábitat Humano y Asuntos Socioambientales
Enfocado en las condiciones de vida, acceso a servicios y salud ambiental:

```{r componente-5, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 5
c5_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "5")

head(c5_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)
```

### Componente 6: Protección, Gestión y Participación Ambiental
Abarca gobernanza ambiental, áreas naturales protegidas e instrumentos de gestión:

```{r componente-6, eval = has_api}
# Filtrar indicadores del Componente 6
c6_indicadores <- catalogo_mdea |>
  filter(codigo_componente == "6")

head(c6_indicadores |> select(id, numeral, nombre), 5)
```

---

## 4. Visualización de Datos de un Componente MDEA

A continuación, visualizamos la evolución temporal de la temperatura del aire en distintos departamentos (Componente 1):

```{r grafico-mdea, eval = has_api, fig.width = 7, fig.height = 4.2}
departamentos_muestra <- c("Lima", "Loreto", "Cusco", "Piura", "Puno")

temp_filtrada <- temp_peru |>
  filter(departamento %in% departamentos_muestra, !is.na(valor))

ggplot(temp_filtrada, aes(x = anio, y = valor, color = departamento)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  scale_color_manual(values = c(
    "Lima" = "#1B75BC",
    "Loreto" = "#78BE20",
    "Cusco" = "#E07A26",
    "Piura" = "#38B6FF",
    "Puno" = "#7B3F7B"
  )) +
  labs(
    title = "Temperatura Promedio Anual por Departamento",
    subtitle = "MDEA Componente 1: Condiciones y Calidad Ambiental",
    x = "Año",
    y = "Temperatura (°C)",
    color = "Departamento"
  ) +
  theme_minimal()
```

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## 5. Marco Temático Sectorial del SINIA

Adicionalmente al marco MDEA, el SINIA permite consultar la organización sectorial propia del Ministerio del Ambiente mediante el argumento `marco = "sinia"`:

```{r marco-sinia, eval = has_api}
# Catálogo sectorial propio del SINIA
sinia_tematico <- sinia_indicadores(marco = "sinia", solo_estadisticas = TRUE)
head(sinia_tematico |> select(id, numeral, nombre), 6)
```