MonitorizareActiv

Anomalie a indicelui de perturbare în Finlanda

🇫🇮 Finland

Debut: 2026-10 · Prima detectare: 2026-10-12T12:19:22.151444+00:00 · Ultima observare: 2026-10-12T12:19:22.151444+00:00

Generat la: 2026-10-12T12:19:22.151444+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 2026-10, tabloul general al perturbărilor pentru Finland a ieșit semnificativ din intervalul său obișnuit — clasificat drept monitorizare — cel mai scăzut dintre cele trei niveluri de alertă ale noastre.[Composite Disruption Index (monthly methodology)]
ObservatValoarea care a declanșat această alertă: index la 32.2 (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 Finland 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 Finland au fost în medie cu 58.5% 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 +12.5% — din nou o asociere istorică, nu o predicție a acestui eveniment.[estimates.analogues]

Ce este de făcut acum

RecomandareDeocamdată, urmăriți situația din Finland; nicio modificare a rezervărilor nu este încă necesară.[detection.observed]

Impact

index	32.17
components	{"aviation":0,"disaster":0,"health":0,"rail":null,"weather":43.75}

Context lunar istoric — nu condițiile actualeLa data de: 2026-10 · Indice de perturbații: 32.17 · 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	2026-10
disruption_index	32.17
components	{"aviation":0,"disaster":0,"health":0,"rail":null,"weather":43.75}

Bază de referință

n_points	52
window_hours	—
mean	26.13
std	18.32

Bază de referință insuficientă — se aplică doar pragul absolut.

Surse

Composite Disruption Index (monthly methodology)instantaneucolectat: 2026-10-12

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	-0.38
r_arrivals	-0.39
best_lag_months	0
best_lag_r	-0.38
baseline_deviation_pct	-58.53
n_months	139

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 = 25

Episod	score	index	h0	h1	h2	h3
🇫🇷 France · 2026-07	1.384	93.33	2.97	—	—	—
🇪🇸 Spain · 2022-07	1.375	86.86	51.04	26.92	35.19	21.88
🇫🇷 France · 2016-07	1.363	81.18	-1.78	-1.98	-1.28	-9.14

median_h1	12.47
median_h2	16.95
median_h3	6.37

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 Finland și reverificați acest raport înainte de a confirma rezervări noi.
pe baza: detection.observed

Pentru agenți AI

JSON citibil de mașini pentru această pagină:

/data/api/v1/events/ev-monthly-anomaly-fi-20261001-f264ea.json

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

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

Documentație API→