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摘要
Matehuala是圣路易斯的一个区域中心Potosí,位于墨西哥Altiplano的北部中心,典型的干燥热带景观和具有旅游价值的文化遗迹与零星和暴雨的存在相结合,洪水影响了该遗址。在空间上区分威胁发生后站点恢复方式的方法学参考很少。利用概率分类方法揭示了自然资本、经济资本、人力资本和社会资本方法下的旅游弹性水平。研究发现,受影响最严重的地区弹性更强,因为它们有更好的组织条件。En Matehuala, centro regional de San Luis Potosí ubicado和centro norte del Altiplano mexicano, se combinan paisajes proos del trópico seco y vestigios culturales de valor turístico con la presencia de luvias esporádicas通过torrenciales e aciones que影响情况。现有的pocos参考metodológicos在不同的空间中采用不同的形式,在不同的环境中使用不同的形式。El trabajo revela niveles de resiliencia turística bajo El enfoque del capital físico, económico, social y humano, con El msamtodo de tipificación probabilística。Se detectó que las áreas más impactadas son más resilientes porque tienen mejores conditionones organizativas。
IMPACTO ESPACIAL DE LAS INUNDACIONES SÚBITAS EN LA RESILIENCIA TURÍSTICA DE MATEHUALA, SAN LUIS POTOSÍ, MÉXICO
In Matehuala, a regional center of San Luis Potosí located in the northern center of the Mexican Altiplano, landscapes typical of the dry tropics and cultural remains of tourist value are combined with the presence of sporadic and torrential rains, and floods that affect the site.
There are few methodological references to spatially differentiate the way in which sites are recovered after a threat occurs. The work reveals levels of tourism resilience under the physical, economic, human and social capital approach with the probabilistic typing method. It was found that the most impacted areas are more resilient because they have better organizational conditions.
En Matehuala, centro regional de San Luis Potosí ubicado en el centro norte del Altiplano mexicano, se combinan paisajes propios del trópico seco y vestigios culturales de valor turístico con la presencia de lluvias esporádicas y torrenciales e inundaciones que afectan al sitio.
Existen pocos referentes metodológicos para diferenciar espacialmente la forma en que se recuperan los sitios tras ocurrir una amenaza. El trabajo revela niveles de resiliencia turística bajo el enfoque del capital físico, económico, social y humano, con el método de tipificación probabilística. Se detectó que las áreas más impactadas son más resilientes porque tienen mejores condiciones organizativas.