SeverActiv

Anomalie a indicelui de perturbare în Spania

🇪🇸 Spain

Debut: 2026-05 · Prima detectare: 2026-07-13T05:26:48.367655+00:00 · Ultima observare: 2026-09-03T00:00:52.761714+00:00

Generat la: 2026-09-03T00:00:52.761714+00:00 · Radarul rulează la fiecare 6 ore; datele pot avea o întârziere de până la 6 ore.

Rezumat pe înțelesul tuturor

Ce s-a întâmplat, cine este afectat, cum au arătat episoadele similare din trecut și ce este de făcut — fiecare cifră trimite la sursa ei.

Ce s-a întâmplat

ObservatÎn 2026-07, tabloul general al perturbărilor pentru Spain a ieșit semnificativ din intervalul său obișnuit — clasificat drept sever — cel mai ridicat dintre cele trei niveluri de alertă ale noastre.[Composite Disruption Index (monthly methodology)]
ObservatValoarea care a declanșat această alertă: index la 58.3 (detaliile tehnice complete se află în secțiunile de mai jos).[Composite Disruption Index (monthly methodology)]

Cine este afectat

ObservatHotelurile, agențiile de management al călătoriilor, OTA-urile și touroperatorii cu oaspeți în Spain pe durata evenimentului sunt cei mai direct afectați, alături de călătorii care au rezervări acolo.[Composite Disruption Index (monthly methodology)]

Cum au arătat episoadele similare din trecut

Asociere istoricăÎn luni similare din trecut, cu perturbări ridicate, înnoptările în Spain au fost în medie cu 48.4% sub nivelurile normale ale lunilor calme — o asociere istorică din panelul nostru de cercetare publicat, nu o predicție.[estimates.historical_correlation]
Asociere istoricăAnalizând cele 3 luni cele mai asemănătoare din panelul nostru de cercetare 2014-2026, înnoptările o lună mai târziu au diferit față de anul precedent cu o mediană de +0.6% — din nou o asociere istorică, nu o predicție a acestui eveniment.[estimates.analogues]

Ce este de făcut acum

RecomandareDeocamdată, urmăriți situația din Spain; nicio modificare a rezervărilor nu este încă necesară.[detection.observed]
RecomandarePermiteți mutarea rezervărilor afectate din Spain pe date noi, fără penalizări, cât timp durează perturbarea.[detection.observed][estimates.historical_correlation]

Impact

index	58.27
components	{"aviation":73.76,"disaster":0,"health":0,"rail":0,"weather":0}

Context lunar istoric — nu condițiile actualeLa data de: 2026-07 · Indice de perturbații: 58.27 · 0 luni mai vechi decât acest eveniment

Cum a fost detectat

Regulă: monthly_index_anomaly

Metodă: deterministic-rule

Praguri

index_watch	25
index_severe	50
z_min	2
z_floor_index	10

Observat

month	2026-07
disruption_index	58.27
components	{"aviation":73.76,"disaster":0,"health":0,"rail":0,"weather":0}

Bază de referință

n_points	139
window_hours	—
mean	32.18
std	21.27

Bază de referință insuficientă — se aplică doar pragul absolut.

Surse

Composite Disruption Index (monthly methodology)instantaneucolectat: 2026-08-31

Dovezi coroborante

Coroborarea nu se aplică: instantaneele live descriu condițiile actuale, nu perioada acestui eveniment.

Estimări

Estimates are labeled model outputs derived from published historical artifacts — they are context, not forecasts.

Model output — historical correlation estimatehistorical-correlation

r_nights	0.09
r_arrivals	0.06
best_lag_months	6
best_lag_r	-0.53
baseline_deviation_pct	-48.36
n_months	138

Limitări:

correlation is association, not causation
baseline_deviation_pct is the observed average nights deviation during historical high-disruption months (index > 50) vs calm months
coefficients are dominated by the 2020-2021 pandemic period and may overstate the impact of smaller disruptions
computed on monthly national aggregates; sub-national and short-lived events are diluted

Observed history — analogue episodes, not a predictionanalogue-episodesindex_equiv = 60

Episod	score	index	h0	h1	h2	h3
🇫🇷 France · 2019-07	2.406	82	1.71	0.60	0.33	-1.08
🇫🇷 France · 2016-07	2.389	81.37	-1.78	-1.98	-1.28	-9.14
🇫🇷 France · 2025-07	2.370	79	5.56	1.18	1.93	4.24

median_h1	0.60
median_h2	0.33
median_h3	-1.08

Limitări:

analogues are historically similar months, not a forecast of this event
similarity is computed on a 10-feature panel embedding (tourism volumes, disruption/stringency indices, seasonality); it ignores event semantics
the index_equiv mapping from severity to disruption-index points is a disclosed modelling assumption, not an observation
observed_nights_yoy_pct mixes the event effect with everything else that happened in those months

Recomandări

Monitorizați situația din Spain și reverificați acest raport înainte de a confirma rezervări noi.
pe baza: detection.observed
Activați reprogramarea flexibilă pentru călătoriile spre Spain cu plecare în următoarele {days} zile.
pe baza: detection.observed, estimates.historical_correlation

Pentru agenți AI

JSON citibil de mașini pentru această pagină:

/data/api/v1/events/ev-monthly-anomaly-es-20260501-3ee4a6.json

Adăugați ca server MCP (din rădăcina repo-ului):

claude mcp add travel-trends -- .venv/bin/python -m etl.mcp_server

Documentație API→