MonitorizareActiv

Anomalie a indicelui de perturbare în Portugalia

🇵🇹 Portugal

Debut: 2026-09 · Prima detectare: 2026-09-28T12:24:56.720234+00:00 · Ultima observare: 2026-09-28T12:24:56.720234+00:00

Generat la: 2026-09-28T12:24:56.720234+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 2026-09, tabloul general al perturbărilor pentru Portugal 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 42.9 (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 Portugal 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 Portugal au fost în medie cu 41.4% 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 +5.6% — din nou o asociere istorică, nu o predicție a acestui eveniment.[estimates.analogues]

Ce este de făcut acum

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

Impact

index	42.89
components	{"aviation":0,"disaster":0,"health":0,"rail":null,"weather":58.33}

Context lunar istoric — nu condițiile actualeLa data de: 2026-09 · Indice de perturbații: 42.89 · 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	2026-09
disruption_index	42.89
components	{"aviation":0,"disaster":0,"health":0,"rail":null,"weather":58.33}

Bază de referință

n_points	139
window_hours	—
mean	33.33
std	22.22

Bază de referință insuficientă — se aplică doar pragul absolut.

Surse

Composite Disruption Index (monthly methodology)instantaneucolectat: 2026-09-28

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	-0.11
r_arrivals	-0.14
best_lag_months	3
best_lag_r	-0.39
baseline_deviation_pct	-41.41
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 = 25

Episod	score	index	h0	h1	h2	h3
🇫🇷 France · 2025-06	1.411	89.44	11.45	5.56	1.18	1.93
🇫🇷 France · 2023-06	1.399	87.84	-0.13	-2.01	-0.85	4.37
🇫🇷 France · 2022-06	1.381	90.71	60.32	13.94	7.95	13.44

median_h1	5.56
median_h2	1.18
median_h3	4.37

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 Portugal 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-pt-20260901-43950a.json

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

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

Documentație API→