Reassessing Climate Comfort in Cultural Heritage Tourism under High-Temperature Conditions: Can Climate Indices Reflect Tourists’ Actual Perceptions?

Resumen Técnico: Reevaluación del Confort Climático en el Turismo de Patrimonio Cultural bajo Condiciones de Altas Temperaturas

Planteamiento del Problema
A medida que el calentamiento climático global intensifica la frecuencia de los eventos de calor extremo, los índices de clima turístico (TCI, por sus siglas en inglés) se utilizan cada vez más para evaluar la idoneidad de los destinos y predecir impactos en la demanda turística. Sin embargo, los índices existentes, como el Índice Climático de Vacaciones: Urbano (HCI:Urban) y el Índice Climático de Patrimonio (HERCI), operan bajo el supuesto de que las condiciones meteorológicas objetivas representan adecuadamente las percepciones subjetivas de confort de los turistas. Este supuesto carece de una validación suficiente, particularmente en el contexto del turismo de patrimonio cultural. A diferencia del turismo de ocio general, el turismo de patrimonio implica contextos de visita específicos —como distritos históricos, parques arqueológicos y paisajes culturales— donde las experiencias de los turistas están integradas en valores históricos y culturales. La pregunta central de investigación es si los índices climáticos objetivos pueden reflejar con precisión el Confort Climático Percibido (PCC) real de los turistas bajo condiciones de altas temperaturas, o si existen discrepancias significativas debido a los roles mediadores de la motivación cultural y la adaptación conductual.

Metodología
El estudio emplea un enfoque de métodos mixtos utilizando datos recolectados durante la temporada pico de verano de 2025 en Nanchang, provincia de Jiangxi, China —una región caracterizada por veranos calurosos y húmedos y una rica dotación de recursos de patrimonio cultural.

1. Recolección de Datos:

   • Datos de Encuestas: Se recolectaron 8,784 cuestionarios válidos de turistas en los principales nodos de transporte (estaciones de ferrocarril y el aeropuerto internacional). Los encuestados calificaron su PCC en una escala continua de 0 a 100 basada en sus experiencias climáticas durante los tres días precedentes (o durante toda su estancia si esta era más corta). La encuesta también capturó características sociodemográficas, motivaciones de viaje, comportamientos de visita y ajustes de itinerario.
   • Datos Meteorológicos: Se obtuvieron observaciones diarias concurrentes (temperatura, precipitación, velocidad del viento, humedad relativa, cobertura de nubes, duración de la insolación) de la Estación Meteorológica Básica Nacional de Nanchang.

2. Cálculo de Índices:

   • HCI:Urban: Calculado diariamente para la duración de la estancia de cada turista utilizando la fórmula $HCI:Urban = 4TC + 2A + 3P + W$, donde $TC$ es el Índice de Confort Térmico, $A$ es el Índice Estético/Cobertura de Nubes, $P$ es el Índice de Precipitación y $W$ es el Índice de Viento.
   • HERCI: Calculado a escala mensual basada en el mes de la visita, utilizando puntuaciones ponderadas para la temperatura media mensual, la duración de la insolación, la cobertura de nubes, la precipitación y la humedad relativa. Las puntuaciones de HERCI fueron normalizadas a una escala de 0 a 100 para asegurar la comparabilidad con HCI:Urban y el PCC.

3. Análisis Estadístico:

   • Correlación y Análisis de Distribución: Se compararon las distribuciones de los índices objetivos frente al PCC y los coeficientes de correlación calculados a través de diferentes intervalos de confort térmico.
   • Modelado de Regresión: Se estimaron modelos de regresión para identificar los determinantes meteorológicos del PCC. Se utilizó una especificación por tramos para el Índice de Confort Térmico con el fin de probar efectos de umbral ($TC$y$TC^2$).
   • Modelos Extendidos: Se incorporaron variables sociodemográficas (edad, género, origen), motivaciones de viaje (visitas históricas, turismo rojo, ocio) y adaptaciones conductuales (visitas nocturnas, visitas a museos, ajustes de itinerario) para evaluar su poder explicativo.
   • Regresión Cuantílica: Se analizó la heterogeneidad de los determinantes en los percentiles 25, 50 y 75 del PCC para comprender cómo los factores influyen de manera distinta en los niveles de confort bajo, moderado y alto.

Resultados Clave

1. Discrepancia entre Medidas Objetivas y Subjetivas: Aunque el HCI:Urban y el HERCI capturaron eficazmente las variaciones temporales del clima objetivo, exhibieron correlaciones débiles con el PCC de los turistas ($r = 0.236$ para HCI:Urban y $r = 0.318$ para HERCI). Ambos índices subestimaron sistemáticamente el confort de los turistas; por ejemplo, el 59.3% de los turistas calificó su experiencia como "Ideal", "Excelente" o "Muy Buena", mientras que los índices clasificaron solo el 30.8% (HCI:Urban) y el 48.2% (HERCI) de las observaciones en estas categorías superiores.
2. Efectos de Umbral: El análisis de regresión reveló una relación no lineal entre las condiciones térmicas y el PCC. Los turistas exhibieron un umbral de tolerancia alto, con el PCC manteniéndose estable hasta que el Índice de Confort Térmico superó aproximadamente los 32.7 °C. Este umbral es significativamente más alto que los rangos óptimos asumidos por los índices existentes.
3. Rol de Factores No Meteorológicos: El poder explicativo de las variables meteorológicas por sí solas fue modesto ($R^2 \approx 0.16$). Sin embargo, la incorporación de variables sociodemográficas y conductuales aumentó el poder explicativo a $R^2 \approx 0.24$.
   • Motivación Cultural: Motivaciones como las visitas históricas y las experiencias de turismo rojo influyeron positivamente en el PCC, incluso bajo alto estrés térmico.
   • Adaptación Conductual: Estrategias como las visitas nocturnas y las visitas a museos interiores aumentaron significativamente el PCC. Por el contrario, los turistas que ajustaron sus itinerarios debido al clima reportaron un menor confort.
   • Heterogeneidad: La regresión cuantílica mostró que, mientras los factores meteorológicos (temperatura, humedad, precipitación) fueron decisivos para los turistas con niveles de confort bajo a moderado, su influencia disminuyó para aquellos con niveles de confort altos. Para este último grupo, las motivaciones culturales y las adaptaciones conductuales se convirtieron en los principales impulsores del confort percibido.
4. Impactos Meteorológicos Específicos: La precipitación y la humedad relativa ejercieron consistentemente efectos negativos sobre el PCC. La velocidad del viento tuvo un efecto positivo, particularmente en condiciones de alto calor. El impacto de la cobertura de nubes y la insolación fue dependiente del contexto, variando con los niveles de estrés térmico.

Contribuciones Clave
El artículo propone el concepto de "confort climático modulado por el contexto del patrimonio" para explicar la divergencia entre los índices objetivos y las percepciones subjetivas. El estudio demuestra que el confort climático en el turismo de patrimonio cultural no es un reflejo directo de las condiciones meteorológicas, sino una percepción contextualizada moldeada conjuntamente por:

• Atractivo del Patrimonio: El valor cultural e histórico del sitio.
• Motivaciones Culturales: La naturaleza de la visita orientada a un propósito (ej. educativa, resonancia emocional).
• Adaptación Conductual: Ajustes activos en el tiempo (visitas nocturnas) y el espacio (interiores vs. exteriores).

La investigación desafía la lógica lineal de los TCIs tradicionales, que asumen una relación directa de "mayor temperatura = menor idoneidad". Argumenta que, en el turismo de patrimonio, el "significado" de la visita puede amortiguar el malestar térmico, permitiendo que los turistas mantengan evaluaciones de confort positivas incluso cuando los índices objetivos sugieren condiciones desfavorables.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores sostienen que sus hallazgos requieren un cambio en la forma de evaluar el confort climático para el turismo de patrimonio cultural.

• Significancia Teórica: El estudio traslada el campo de la evaluación de la "idoneidad climática objetiva" hacia la explicación de los "mecanismos perceptuales contextualizados". Clarifica que, si bien índices como HCI:Urban y HERCI son válidos para medir el clima objetivo, no pueden sustituir las percepciones reales de los turistas en contextos de patrimonio.
• Implicaciones Prácticas: El documento sugiere que los gestores de destinos no deben confiar únicamente en puntuaciones bajas de índices climáticos para predecir experiencias negativas de los turistas. En su lugar, las estrategias de adaptación deben centrarse en mejorar la "experiencia del patrimonio" (ej. mejorar las instalaciones interiores, promover el turismo nocturno, optimizar rutas) para mantener la continuidad del confort bajo condiciones de calentamiento.
• Limitaciones: El estudio reconoce que su análisis empírico es específico para Nanchang durante la temporada alta de verano. Se requiere investigación futura para probar estos hallazgos en diferentes estaciones, regiones climáticas y tipos de patrimonio, así como para integrar el monitoreo del microclima y los datos de trayectoria de los turistas para evaluaciones de exposición más precisas.

El artículo concluye que el confort climático en el turismo de patrimonio cultural es un resultado complejo donde el "contexto del patrimonio" modula el impacto del estrés térmico, requiriendo un nuevo marco explicativo que integre la percepción, el comportamiento y el contexto.