Plataforma de inteligencia turística

ATARRAYA AZUL

Conectividad del Caribe
¿Cuántos pasajeros llegarán por aire en los próximos seis meses? Pronóstico de demanda para Santa Marta y Riohacha con datos oficiales de la Aerocivil, con y sin la capacidad aérea, comparado contra la referencia más simple: repetir lo que pasó hace un año.

El corredor frente a Cartagena y Barranquilla

Situación de partida

Los aeropuertos del corredor del proyecto (Santa Marta, Riohacha, Corozal y Tolú) movilizan menos de la mitad de los pasajeros de Cartagena y Barranquilla, y muy pocos en vuelos internacionales. Buena parte de la demanda hacia la Sierra Nevada, La Guajira y el Golfo de Morrosquillo entra por otras puertas, y ahí los destinos pierden la información y parte del gasto.

Pasajeros por aeropuerto

Evolución mensual

Tabla por aeropuerto

Aerocivil

Mercados internacionales: países de destino final con al menos 1.000 pasajeros al año desde ese aeropuerto. La base Origen-Destino registra el viaje del pasajero, no solo los vuelos directos.

Qué muestra y qué no

Paso 1

Elige el destino

Paso 2 · Modelo
Capacidad del mes pronosticado
Horizonte de la prueba (meses)
Historia

Pronóstico

Veredicto de la prueba P1

¿El mejor modelo supera a la referencia?

Pronóstico mes a mes

El rango es el intervalo donde cayó el 80 % de los valores reales cuando este modelo se puso a prueba, al mismo horizonte.

¿Le gana a la referencia?

Error fuera de muestra

MAPE: error porcentual medio. MASE menor que el de la referencia indica que el modelo la supera. Prueba de Diebold-Mariano (HLN) a 3 meses:

Qué mira el modelo XGBoost

SHAP

Contribución media absoluta de cada señal al crecimiento interanual pronosticado (TreeSHAP). Es la capa de explicabilidad que la plataforma ofrecerá a prestadores y autoridades.

Límites de esta prueba

  1. La serie abierta de la Aerocivil empieza en 2020. Sin la pandemia quedan 54 meses, pocos para que las diferencias entre modelos sean estadísticamente significativas.
  2. La capacidad «programada» usa las sillas que efectivamente se ofrecieron, como aproximación a la programación que las aerolíneas publican con meses de anticipación. Esa programación puede cambiar por cancelaciones, así que el resultado es una cota superior. La prueba con la programación real se hará cuando la plataforma integre esa fuente.
  3. Santa Marta perdió cerca del 30 % de su tráfico entre marzo y noviembre de 2023 porque se redujeron las sillas: la ocupación se mantuvo. Los modelos con capacidad lo capturan y los que solo miran pasajeros no.
  4. Las cifras de los meses recientes son provisionales y el último dato publicado es de junio de 2026.
  5. Es una prueba de un componente aislado. No valida la plataforma integrada.

Cómo se hizo

Datos

Pasajeros embarcados más desembarcados por mes (Aerocivil, Origen-Destino, datos.gov.co gb6w-ynu4) y sillas ofrecidas en vuelos que salen o llegan (Aerocivil, Tráfico por Equipo, djjf-g4q4). Se entrena desde enero de 2022.

Prueba

Origen móvil: en cada mes entre diciembre de 2024 y mayo de 2026 se reentrena solo con lo conocido hasta ese mes y se pronostican de 1 a 6 meses. Los pasajeros futuros nunca se ven; la variante «programada» sí conoce las sillas del mes pronosticado.

Criterio

El error fuera de muestra (MAPE o MASE) debe ser menor que el de la referencia ingenua estacional.

Umbral de saturación

Alerta anticipada

Una alerta se dispara cuando la demanda llega a una fracción de la capacidad. La prueba principal es la alerta anticipada: con el pronóstico de P1 se estima, tres meses antes, si la ocupación de las sillas aéreas pasará del 85 %, y se compara con lo que midió la Aerocivil. Las demás pestañas de sitio prueban la misma regla con otras fuentes abiertas (ocupación de sillas frente a temporadas documentadas, ocupación hotelera del DANE y el PNN Tayrona) y explican por qué no alcanzan.

Sitio
Modelo de pronóstico (de P1)
Capacidad de carga del parque

Cómo leer el resultado

Límites y siguiente paso

  1. Parques Nacionales no publica la afluencia mensual ni diaria del Tayrona, solo totales anuales. La versión del parque reparte el total anual con la estacionalidad de los pasajeros aéreos; no capta excursionistas por carretera ni picos de fin de semana.
  2. La ocupación media mensual del Tayrona queda muy por debajo de su capacidad (6.900 al día): la saturación real ocurre en días puntuales, que solo se ven con la serie diaria de taquilla.
  3. La ocupación hotelera del DANE es regional: Magdalena y La Guajira comparten región con Atlántico y Cesar, y Sucre con Bolívar y Córdoba. No refleja los destinos piloto por separado.
  4. Si la alta afluencia documentada se define por calendario, un calendario fijo siempre la acierta. El valor de la regla está en detectar lo que el calendario no ve, como la saturación de sillas en Santa Marta durante 2023.
  5. Siguiente paso: solicitar a Parques Nacionales la serie diaria de ingresos por sector (Zaíno, Palangana, Bahía Concha, Calabazo) y los días de cierre por aforo. El código la incorpora sin cambios.

Datos y método

Para replicar

Todo lo que muestra esta página sale de datos oficiales abiertos y de cinco scripts de Python. Aquí están las fuentes, los archivos usados con su huella SHA-256, el método de cada sección y el código completo. Cualquiera puede repetir los cálculos y debe obtener los mismos resultados.

Cómo replicar

≈ 2 minutos

    Fuentes oficiales

    Acceso abierto

    Método por sección

    Repositorio de datos

    CSV · copiar y pegar en Excel o Python

    Código

    Python 3.12