ANÁLISIS DEL SECTOR TURÍSTICO COMO CLAVE PARA LA DEFINICIÓN DE ESTRATEGIAS DE MITIGACIÓN Y ADAPTACIÓN AL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA COSTA DE NAYARIT

ANÁLISIS DEL SECTOR TURÍSTICO COMO CLAVE PARA LA DEFINICIÓN DE ESTRATEGIAS DE MITIGACIÓN Y ADAPTACIÓN AL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA COSTA DE NAYARIT

Alejandra Guadalupe Gutiérrez Torres (CV)
Susana María Lorena Marceleño Flores (CV)
José Irán Bojórquez Serrano (CV)
Edel Soto Ceja (CV)
Eduardo Meza Ramos
(CV)
Universidad Autónoma de Nayarit

Volver al índice

4.3.2 Análisis de regresión estación San José del Valle (18030)

La segunda estación por analizar es San José de Valle la cual se localiza a una distancia del mar de aproximadamente 8 kilómetros, por lo cual es representativa de las condiciones climáticas del área de estudio. En la tabla 23 se analiza que las variables LLEGADA, LNR, COT Y CONR mantienen un valor de simetría negativa. La LLEGADA y COT tienen un valor de curtosis superior a 3, lo que indica una distribución leptocúrtica de los datos; es decir mantiene una concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Por el contrario las demás variables (LR, LNR, COR y CONR)  tienen una distribución centrada en las colas, denominada platicúrtica. El estadístico Jarque-Bera en todas las variables es alto y mantiene probabilidades superiores a 0.05 por lo que los datos mantienen una distribución normal independientemente de donde están cargados.
Las variables climáticas de temperaturas máximas y mínimas (Tabla 24) tienen un valor de simetría negativo. Ambas mantienen un valor de curtosis menor a 3 por lo que se infiere que la distribución de los datos se encuentra centrada en las colas. Caso contrario la precipitación mantiene un valor superior a 3 por lo que los datos mantienen una distribución leptocúrtica. El estadístico de Jarque-Bera en la variable PRE tiene una probabilidad menor a 0.05 lo que indica que los datos no mantienen una distribución normal.
En la siguiente gráfica (Figura 48) se presenta la distribución de los datos de cada una de las variables. De manera visual se puede comprobar lo que ya se deducía por los estadísticos descriptivos. En los gráficos de LLEGADA y COT se puede verificar que los datos se encuentran cargados en los cuartiles centrales, lo que nos indicaba el valor de la cúrtosis, caso contrario en las demás variables donde los datos se cargan en los cuartiles primero y último.  De igual forma la PRE no mantiene una distribución normal como se observa en el siguiente gráfico y ya se analizaba con el estadístico Jarque-Bera.
La matriz de correlaciones (Tabla 25) indica una relación fuerte entre la llegada de turistas residentes (LR) y los cuartos ocupados residentes (COR), ya que las variables están muy relacionadas y dependen una de otra. Con la llegada de turistas no residentes mantiene una relación negativa débil (LNR -0.417), es decir si aumentan los residentes disminuyen los no residentes. La variable LR mantiene una correlación positiva fuerte con la precipitación (PRE 0.536) y con la temperatura mínima (TMIN 0.588), pero mantiene una relación positiva débil con la temperatura máxima (TMAX 0.412). Los cuartos ocupados de los residentes (COR) tienen una correlación similar que la LR con las variables climáticas.
Los turistas no residentes (LNR) mantienen una relación negativa fuerte con las variables PRE, TMAX y TMIN, es decir si el clima sufre alguna variación, los turistas residentes se verán fuertemente afectados. La correlación de los CONR es más alta con la TMAX (-0.711) y con la TMIN (-0.771). Con esta información se generó el análisis de regresión usando las ecuaciones:

4.3.2.1 Análisis de regresión turismo residente
En la estación 18030, para el análisis de regresión se buscó explicar  la relación de la llegada de turistas con las variables climáticas.
Modelo llegada de turistas MAX-PRE
Las variables de la llegada de turistas residentes en San José del Valle mantienen una relación similar con las temperaturas. En los gráficos (Figura 49) se puede analizar que la mayor llegada de turistas es en los meses de junio y julio, al igual que las temperaturas máximas se presentan en los meses de junio a agosto, mientras que las temperaturas mínimas más altas son en los meses de julio y agosto. Los turistas residentes viajan aun cuando es el temporal más fuerte de lluvia, como se observa en el tercer gráfico.
El modelo de regresión para el turismo residente que mejor representa el fenómeno es el MAX-PRE (Tabla 26), con una bondad de ajuste del 29.9873%, donde las variables explicativas son significativas (Anexo 6).
La recta de regresión indica que:

Es decir, la llegada de turistas residentes podría incrementarse en 1,226 turistas por un incremento de 1°C en las temperaturas máximas, al igual que un incremento en la precipitación de 1 mm incrementaría la llegada en 37 turistas aproximadamente.
La gráfica de residuos (Figura 50) presenta un buen ajuste entre los valores reales y los estimados, aunque se observa una amplia cantidad de residuos, ya que el modelo solo explica el 29% del fenómeno.
Modelo cuartos ocupados residentes MAX-PRE
Los cuartos ocupados por los turistas residentes mantienen una relación con las variables climáticas similar a la que mantienen la llegada de los turistas. En los gráficos (Figura 51) se analiza que el mes donde se recibe la mayor llegada de turistas residentes es también de los meses en los que se tienen las temperaturas máximas y mínimas más altas, al igual que este periodo también corresponde al temporal de lluvias.
Al igual que la variable LR, el modelo que mejor explica los cuartos ocupados por turistas residentes (COR) es el MAX-PRE, que tiene una bondad de ajuste del 35% (Tabla 27), es decir que este porcentaje de los cuartos ocupados esta explicado por las variables climáticas (Anexo 7).
La recta de regresión con los coeficientes de β seria:

Donde por un incremento de 1°C en la TMAX, generaría un aumento de la ocupación en aproximadamente 2,500 cuartos, al igual que al acrecentar la precipitación en 1mm, los cuartos lo harían en aproximadamente 46.
En las grafica de residuos (Figura 52) se observa que los valores estimados y los reales presentan un comportamiento similar, por lo cual a partir de la ecuación de regresión se podría estimar el comportamiento futuro de los cuartos ocupados por turistas residentes.

4.3.2.2 Análisis de regresión turismo no residente

Respecto a los turistas no residentes el modelo MAX-PRE es el que presenta el mejor ajuste de los datos tanto en la llegada como en los cuartos ocupados.    
Modelo llegada de turistas MAX-PRE
Los turistas no residentes mantienen una relación inversa con las variables climáticas. En la serie de tiempo la mayor llegada de turistas no residentes es en los meses de febrero y marzo principalmente, donde las temperaturas máximas y mínimas no son tan altas, al igual los valores de precipitación son menores o nulos durante estas temporadas (Figura 53).
El modelo MAX-PRE, tiene una bondad de ajuste del 40.95% (Anexo 8). En la tabla 28 se observan los valores de los coeficientes de β, los cuales aplicados a la recta de la regresión indican:

Por un incremento de 1°C en la temperatura máxima, la llegada de turistas no residentes disminuiría en 2,976 turistas, mientras que por un incremento de 1mm en la precipitación se espera lleguen 28 turistas menos.
En el gráfico de residuos (Figura 54) se observa un comportamiento similar entre los valores estimados y los actuales, aunque en el cálculo se generan los residuos entre ambas series, lo cual se explica por las variables que no se consideran en el modelo. Esta aproximación del clima en la llegada de turistas no residentes explica el 40% del fenómeno, los residuos corresponden a los factores que no considera el estudio.
Modelo cuartos ocupados MAX-PRE
Los cuartos ocupados por los turistas no residentes mantienen una relación inversa con las variables climáticas. Como se analiza en los gráficos siguientes (Figura 55) la mayor ocupación de cuartos no residentes es en los meses de febrero y marzo donde la temperatura máxima es menor a los 32°C, es decir no es tan alta como el resto del año. En el gráfico de temperatura mínima se puede observar que cuando esta presenta los valores máximo, los cuartos ocupados tienen los valores mínimos. De igual forma con la precipitación, hay mayor hospedaje de turismo no residente cuando no es el temporal de lluvias.
El modelo que presenta la mejor bondad de ajuste para los cuartos ocupados es el MAX-PRE (Tabla 29), al explicar el 53.8669% del fenómeno (Anexo 9). 

La recta indica que por un incremento de 1°C en la temperatura máxima se disminuiría en 9,351 cuartos ocupados, mientras que por 1 incremento de 1 mm en la precipitación disminuirá en 54 los cuartos ocupados. En la gráfica de residuos (Figura 56) se observa que los valores estimados y reales presentan un comportamiento similar.
4.3.3 Escenarios de cambio climático
En la tabla 30 se resume los resultados obtenidos por los modelos de regresión.
Las variables que mejor explican el modelo son las temperaturas máximas y la precipitación, tanto para la llegada de los turistas residentes como los no residentes. Sin embargo en la estación las Gaviotas, para el turismo no residente las variables de temperaturas máximas y mínimas son las que mejor explican el fenómeno; e inclusive de los modelos obtenidos los cuartos ocupados de los no residentes en la estación 18021 es el que tiene la mejor bondad de ajuste, explicando el 70.92% del fenómeno.
Para estimar la afluencia, según los escenarios de cambio climático, se consideró los datos del Programa de Acción Ante el Cambio Climático de Nayarit (PAAC). Para lo cual se estimó el incremento que tendría la variable en los diferentes escenarios en relación al año base, los resultados se analizan en la tabla 31.
En el corto plazo (2020) la diferencia del incremento de la temperatura entre los escenarios A1B y A2, no es tan dispar una del otro. Por lo que solo varían por 0.01°C. Mientras que en la precipitación ambos manifiestan un reducción, aunque es mayor en el escenario A2. En el año 2050, el comportamiento de las temperaturas en ambos escenarios es similar. La precipitación tiene un incremento según lo calculado por el escenario A1B, y mantiene una reducción según lo estimado por el escenario A2. El escenario A2 estima un mayor incremento de la temperatura para el escenario 2080 y fuertes reducciones en la precipitación. El escenario A1B también estima incremento en la temperatura y una reducción menor de la precipitación.
Se utilizó los valores de los escenarios y se aplicaron en la ecuación de la regresión, los resultados estiman el valor de la llegada de turistas y los cuartos ocupados bajo los escenarios de cambio climático. En el escenario 2020 A1B los turistas residentes no se ven tan afectados como los no residentes. Por lo que es mayor la llegada y cuartos ocupados por los residentes en el A1B que el A2. Caso contrario es mayor la llegada de turistas y cuartos de los no residentes en el A2. Esta tendencia se mantiene en ambas estaciones. En el corto plazo la llegada mensual es similar a los datos actuales por lo que no se presentan cambio significativa, para los escenarios 2050 tanto el A1B y A2, los turistas y cuartos no residentes presentan una disminución (Tabla 32).
En el escenario 2080 es menor el número de turistas no residentes en cuartos y llegadas en ambas estaciones de lo que se esperaría en el escenario 2020. Por lo que estos escenarios preveen pérdidas del turismo extranjero. Mientras que el turismo nacional no se ve afectado por los incrementos en las temperaturas y la precipitación y mantiene incrementos a lo largo de los escenarios (2020, 2050 y 2080). Las principales afectaciones del cambio climatico serán en la llegada de turistas extrajeros, lo que implica fuertes pérdidas económicas para el sector turistico. Lo anterior es debido a que el turismo extranjero representa una entrada de divisas a diferencia del turismo nacional qu e favorece a una distribucción del recurso. Por lo tanto para Nayarit la reducción de la afluencia turística extranjera tendrá fuertes repercusiones económicas, por lo que las estrategias para éste sector deben considerar los resultados del presente analisis.

4.4   Medidas de mitigación y adaptación en el desarrollo turístico    
De los resultados obtenidos en los análisis anteriores las estrategias para el sector se dividen en dos grandes ejes: mitigación y adaptación (Tabla 33).
Tabla 18. Medidas de adaptación


Objetivo Estratégico: Adaptación del sector al cambio climático

Objetivo operacional:
La adaptación del sector debe considerar la tipología del desarrollo, los aspectos sociales y las proyecciones de los escenarios en función de la afluencia turística, así como las líneas pendientes de investigación.

Líneas de Acción

Medidas

Diversificación del sector

En el análisis de la tipología del turismo se obtuvo que el turismo actualmente está concentrado en el modelo de sol y playa en la costa sur. Se tiene potencial para desarrollar 42 centros turísticos, en las modalidades ecoturismo, arqueológico, cultural (religioso y centro histórico) y náutico. Del total de los 87 centros turísticos incluido los de sol y playa, 49 se ubican en la costa norte. El diversificar el sector permitirá ofrecer otras alternativas al turista, si el clima del sol y playa ya no es satisfactorio para ellos. Además, favorecería una dinamización de la economía, principalmente en la zona norte, por lo cual ya no se dependería únicamente de Bahía de Banderas. Lo que permitiría la creación de clúster turístico aprovechando el posicionamiento de Nuevo Vallarta.

Desconcentración de la población mediante la dinamización de proyectos turísticos

Generar una cartera de proyectos turísticos que permitan a las localidades desarrollar sus centros turísticos aprovechando el potencial. En los resultados del estudio se obtuvo que la mayor concentración de la población es en torno a los centros turísticos de sol y playa y los centros históricos, que corresponden con las capitales de los municipios. En Bahía de Banderas se presentó un incremento de la población de 211.83% en el período de 1990 al 2010 y 62.79% de la población nació en otra entidad. Mientras que en los municipios del norte la población que registraban en el año 2010 es menor a la que contaban en 1990. Debido a que gran parte de la población ha migrado hacia el sur al tener oportunidades de empleo derivadas del sector turístico. Esta problemática ha generado una concentración de la población, desabasto de recursos y terciarización de la economía. Por lo cual proyectos turísticos en la zona norte permitirían por un lado ofrecer fuentes de empleo y dinamización de la economía, y por otro frenar los efectos negativos del sector al descentralizar la actividad (cambio de uso de suelo, generación de desechos, consumo de energía, desabasto de recursos), lo cual es el principal aporte del turismo al cambio climático. Por efectos del clima, los escenarios proyectan una disminución de los turistas extranjeros de sol y playa. El ofertar otras alternativas de turismo permitiría recuperar esos turistas que se perderían por las condiciones climáticas.

Redes de interconexión entre centros turísticos

Uno de los motivos que no ha favorecido el desarrollo de los centros turísticos es la interconexión. Como se analizó en el estudio, la mayoría de los centros de sol y playa se encuentran conectados por carretera federal pavimentada. Hacia la zona norte los centros de ecoturismo tienen acceso por brechas, mientras que los centros culturales mayormente por carretera pavimentada estatal. Una manera de favorecer el desarrollo de los centros turísticos es la creación de infraestructura carretera que permita la movilidad entre los diferentes centros. Esta infraestructura también favorecería a otros sectores económicos.

Creación de infraestructura turística en municipios del norte

Conforme las estadísticos en el año 2010, Bahía de Banderas contaba con 187 hoteles, Compostela 230, San Blas 40, Santiago Ixcuintla11, Rosamorada 3, Tuxpan 9 y Tecuala 14. Por lo que la infraestructura hotelera en los municipios del norte es muy escasa.  La creación de infraestructura debe responder a los lineamientos que permitan el uso de tecnologías limpias y evitar que el sector siga contribuyendo al cambio climático.

Creación de base datos información desagregada a nivel municipal

Una de las grandes limitantes del trabajo de investigación es la falta de información. Los datos no se encuentran disponibles para todos los municipios y el nivel de desagregación es anual. El contar con bases actualizadas permitiría contar con los insumos para la toma de decisiones de un tema tan relevante como el cambio climático.

Monitoreo de temperatura mar (Prevención de huracanes)

De los datos obtenidos por SEMAR indican que en la capitanía de Puerto Vallarta las temperaturas del mar son superiores a los 26°C de abril a diciembre, mientras que en San Blas las temperaturas son más altas que los datos de la capitanía de Puerto Vallarta, aunque se presentan en el mismo periodo de abril a diciembre. Según investigaciones las temperaturas del mar superiores a los 26°C, es una de los variables que favorecería la formación de huracanes, por lo que el correcto monitoreo permitiría tomar medidas ante estos fenómenos. La falta de datos no permitió hacer regresiones con los datos turísticos, un estudio econométrico permitiría conocer la relación de las temperaturas del mar con la afluencia turística. Por lo cual es una de las líneas pendientes para futuras investigaciones.

Cambio temporadas vacacionales para turistas no residentes

Los resultados de los escenarios indican que en los años 2050 y 2080 se tendrá una reducción de los turistas extranjeros en Nuevo Vallarta debido principalmente a que se esperan incrementos en las temperaturas de entre 1.6°C y 1.7°C para el 2050, y de 2.5°C y 2.7°C para el 2080. El turismo no residente viaja más en los meses de diciembre a marzo, por lo que las estrategias deberán incentivar la oferta para este mercado en estos meses. Ya que es la temporada en la cual las temperaturas no son tan altas. Lo que podría favorecer la llegada de turistas no residentes, al ofertarles otras alternativas de turismo y ofertas vacacionales.

Captación mercado local

Según lo obtenido en el estudio econométrico el turismo nacional no se ve tan afectado por las condiciones climáticas, por lo que favorecer este mercado permitiría reducir el impacto de una disminución del turismo extranjero.

Integración de actores clave

Los prestadores de servicio son fundamentales para el desarrollo del sector. El empleo ha sido el principal motivo que fomenta la migración de los municipios del norte, por lo cual al integrar a los pobladores en el desarrollo de centros turísticos en su lugar de origen, permitirá el crecimiento económico de estos municipios y evitará la saturación en la zona sur. Una de las grandes problemáticas del turismo, por lo cual este sector no ha permeado en el desarrollo es la fuga de beneficios económicos por las empresas extranjeras, la creación de cooperativa desde lo local permitiría que sean ellos quienes obtengan los beneficios del sector. Los autores al respecto refieren en la importancia de la integración en el desarrollo local, al integrar los atractivos, los actores, la sociedad, las instituciones y el espacio. También dependerá de los actores la conservación para evitar el deterioro y la contribución al cambio climático.

Elementos de conservación para el desarrollo sustentable

El desarrollo sustentable debe ser uno de los principios con los que se deben consolidar los proyectos turísticos. Es decir, el sector debe planificar el desarrollo mediante la implementación de tecnologías limpias, reducir el consumo de energía, tratamiento de aguas residuales. A nivel internacional el turismo contribuye con cercas del 5% de las emisiones de GEI por lo cual en la escala local se debe trabajar porque el sector deje de contribuir al cambio climático.

Amenaza de huracanes

Los huracanes es una fuerte amenaza para el desarrollo del sector turístico. Este estudio solo analizó la relación de la afluencia con las temperaturas y precipitación. Sin embargo esta amenaza debe ser considerada en futuras líneas de investigación. Un aspecto importante por monitorear son las temperaturas del mar las cuales pueden ser un indicio para la formación de huracanes. Por el cambio climático, según refieren los teóricos, se espera que los fenómenos incrementen en intensidad y frecuencia, por lo tanto es necesaria la adaptación y creación de infraestructura resistente a estos eventos. Los huracanes también representan pérdida de empleos para el sector, por lo cual se debe considerar protocolos para emplear en otros sectores a los locales, cuando se busque recuperar la zona que haya sido impactada.

Amenaza incremento de nivel del mar

Otra de las amenazas preocupantes para el sector es el incremento del nivel del mar, por la pérdida de playas que son el principal atractivo del sector y del modelo turístico que actualmente se desarrolla en Nayarit. El incremento del nivel del mar es una de las líneas en la agenda de investigación.

Monitoreo mediante observatorios climáticos

La creación de observatorios climáticos que permitan el monitoreo de los índices climáticos y el control de las estaciones. En el estudio se observa la falta de información de las estaciones del norte, lo que dificulta el análisis de las amenazas. Es primordial contar con un centro que agrupe, analice, y monitoree las estaciones. Lo que permitiría tener certeza en la toma de decisiones

Políticas públicas para el sector turístico

Desde la Ley General de Turismo, el cambio climático es un tema clave por analizar y legislar, para obligar a las empresas a que actuén conforme los lineamientos que permitan un crecimiento adecuado. En Nayarit se ha apostado por el impulso del sector turístico, entonces en el Plan Estatal de Desarrollo y los municipales se debe analizar el cambio climático como una fuerte amenaza para el sector.

Fuente: Elaboración propia
Respecto a la mitigación por los resultados del análisis de regresión se podrían mencionar las medidas propias para el sector las cuales se enlistan en la tabla 34.
Tabla 19. Medidas de mitigación


Objetivo Estratégico: Mitigación del sector al cambio climático

Objetivo operacional: El eje central del estudio es que el turismo tanto contribuye al cambio climático como se verá afectado por este, por lo cual es necesario que desde el sector turístico se tomen medidas que reduzcan la contribución, es decir mitigar las emisiones de GEI.

Líneas de Acción

Medidas

Energías limpias para el sector turístico

Según los resultados del Inventario de Gases Efecto Invernadero en México la producción de energía genera el 29.39% de las emisiones de GEI. El sector turístico principalmente por la hotelería demanda un consumo energético alto. Por lo cual una alternativa es la implementación de energías limpias y los sistemas que permitan una reducción del consumo.

Infraestructura sustentables

El alojamiento contribuye con el 21% de las emisiones totales atribuibles al sector turístico. El cambio de uso de suelo es una de los principales factores por lo cual el turismo favorece el cambio climático. La Ley General de Turismo en el artículo 3 inciso X, propone la figura del ordenamiento turístico para la planificación del desarrollo. La creación de infraestructura debe acatarse a los lineamientos del ordenamiento.

Transporte

El transporte contribuye en 37.81% a la emisión de GEI en México. Mientras que a nivel internacional del aporte del sector turístico (5% del total mundial), este aporta el 40% incluida la aviación más el 32% por la transportación en automóvil. Lo que indica la fuerte relación que tiene con la actividad turística y la contribución al cambio climático. Es necesario estar en línea la legislación a nivel internacional con acciones para mitigar los efectos como podría ser un impuesto por los viajes. Además es necesaria la incorporación de tecnologías limpias al transporte que reduzcan la emisión de GEI.

Manejo sustentable de residuos

La producción de desechos y la falta de tratamiento es en Bahía de Banderas uno de los principales problemas que han generan el deterioro ambiental. Por lo cual el sector debe incorporar políticas para el manejo de desechos que permitan reducir la contribución al cambio climático.

Políticas de desarrollo del sector

En las políticas y los planes es necesario incorporar la mitigación del cambio climático como uno de los ejes rectores que permitan reducir la contribución del sector al cambio climático. Los ejes deben estar enfocados en: energías limpias, infraestructura, transporte y manejo de residuos.

Fuente: Elaboración propia