未来一周天气预报地图_未来一周天气报告最新消息新闻

1.梅雨期2022

2.第号台风浪卡最新消息分享（附未来天气形势介绍）

3.未来几天华南的天气情况?

由于冷空气刚过境，今后两三天，宁波早晨还是相当寒冷，市区最低气温只有2℃到3℃；而白天阳光充足，气温回升比较快，预计今天到后天，市区最高气温在14℃到17℃之间。本周末甬城最高气温又会升到20℃左右。

梅雨期2022

台风季的到来对国内的部分景点影响还是挺大的，而台风每一天新的路径都有影响这大家，目前5号台风丹娜丝都国内的部分城市影响是最大的，未来几天可能还会持续影响，想要出门旅行的小伙伴们注意了。

今年第5号台风“丹娜丝”(热带风暴级)的中心今天(18日)上午10点钟位于冲绳那霸西南方大约390公里的西北太平洋洋面上，就是北纬24.5度、东经124.3度，中心附近最大风力有8级(20米/秒)，中心最低气压为990百帕，七级风圈半径200-350公里。

预计，“丹娜丝”将以每小时35公里左右的速度向偏北方向移动，强度将有所加强，并于今天下午移入东海海面，而后转向北偏东方向，趋向朝鲜半岛南部。

另外，南海热带低压的中心今天(18日)上午8点钟位于台湾岛鹅銮鼻南偏西方大约400公里的海面上，就是北纬18.7度、东经119.1度，中心附近最大风力有7级(15米/秒)，中心最低气压为995百帕。

预计，低压中心将以每小时10-15公里的速度向偏北方向移动，强度逐渐加强，有可能于18日夜间到19日上午登陆或擦过台湾岛南部沿海(7-8级，15-18米/秒，热带低压或热带风暴级)，然后在台湾岛东部近海北上减弱消失;但也不排除沿台湾海峡北上的可能。

大风预报：7月18日14时至19日14时，巴士海峡、台湾海峡、台湾岛以东洋面、南海大部海域、东海大部海域以及台湾岛南部沿海、福建中部和南部沿海、浙江北部沿海将有6-7级大风;其中巴士海峡、台湾海峡、台湾岛以东洋面、南海中北部偏东海域、东海东部海域风力有8-9级，阵风可达10-11级。

降水预报：7月18日14时至19日14时，广东南部和中部沿海、台湾岛大部将有中到大雨，局部有暴雨(50-90毫米)。

昨天，西南地区东部、西北地区东南部、江汉等地的部分地区的强降雨仍在持续，且给不少地方带来严重影响。据央视新闻微直播及央视新闻微博消息，甘肃省敦煌市受强降雨影响，莫高窟前大泉河水位上涨，为确保窟区文物及游客安全，昨天莫高窟已经暂停开放。

不光是甘肃，像是陕西南部、四川东北部、河南西部、湖北中部及江苏东南部等地出现暴雨或大暴雨，四川达州、江苏南通局地大暴雨;黑龙江东北部和南部、吉林中部、辽宁西部和中部、河北、北京、山东西北部等地部分地区出现中到大雨，黑龙江佳木斯，辽宁沈阳、大连、丹东，河北秦皇岛、石家庄、邢台等局地暴雨，辽宁中部等地的局地出现雷暴大风。

预计，今明两天，西南地区仍有阵雨或雷阵雨天气，伴随频繁阴雨，包括贵阳在内这一带天气会比较凉爽。然而，东南沿海目前却不是可以享受阴雨和凉爽的时候，今年第5号台风“丹娜丝”结构独特、行进路线“扑朔迷离”，唯一可以肯定的是，它将从今天开始给台湾、广东等地带来风雨影响。根据中央气象台预报，7月18日08时至19日08时，黑龙江中东部、西北地区东部、西南地区中东部、江汉、江淮大部、江南西北部、华南西部和南部、台湾岛等地的部分地区有中到大雨，其中，四川东北部、贵州中北部、湖北西部、湖南东北部、广东南部沿海等地局地有暴雨(50～90毫米)。甘肃河西等地的部分地区有4～6级风。东海将有7～8级风，阵风9级。

7月19日08时至20日08时，内蒙古中部、黑龙江西北部、河北北部、北京西北部、西北地区东部、西南地区中东部、江南、华南中北部、海南岛和台湾岛等地的部分地区有中到大雨，其中，四川东南部、重庆西南部、台湾岛南部等地局地有暴雨(50～80毫米)。新疆北部、内蒙古西部等地的部分地区有4～6级及以上风。东海北部将有7～8级风，阵风9级。

7月20日08时至21日08时，内蒙古东北部、黑龙江西部、河北中北部、山西东北部、青海中东部、江南中部和西部、西南地区东部和南部、华南中西部等地的部分地区有中到大雨，其中，内蒙古东北部局地有暴雨(50～60毫米)。新疆北部、甘肃西部、青海西北部、内蒙古东北部等地的部分地区有4～6级及以上风。东海北部海域将有7～8级风，阵风9级。

今年第5号台风“丹娜丝”自昨天(16日)下午生成后，移动速度缓慢，并且“内部分裂”严重，台风中心裸露，未来或将上演“换心”术，在西侧置换出新的台风中心。中国天气网气象服务首席胡啸分析，台风未来走势扑朔迷离，如悬疑大片一样存在三种可能性，但无论未来如何发展，都会给台湾、福建、浙江等地带来猛烈风雨，需要及时关注、小心防范。

今年第五号台风“丹娜丝”自昨天下午生成后，由于高空引导气流和底层气流移动方向不一致等因素，台风庞大对流云系和台风中心被生生“撕裂”，目前台风中心仍在菲律宾吕宋岛以东缓慢移动，而台风云系已经被高空气流推送到吕宋岛以西的南海上空，台风中心几近“裸奔”。

中国天气网气象服务首席胡啸分析，目前来看，台风未来走势扑朔迷离，存在三种可能性。

可能性一：“换心”术!原台风中心消亡，西侧云系中生成新台风中心。一旦出现这样的局面，台风中心明显偏西，登陆我国几率大增，或将登陆福建、台湾，也不排除登陆广东东部。

可能性二：台风中心不改变。台风将继续随副热带高压边缘移动，这就存在着登陆或擦过台湾东部后转向日本的可能。

可能性三：台风中心和西侧云系“互相伤害”，导致台风整体增强困难。一旦出现这样的局面，台风“丹娜丝”将以较弱的强度先登陆台湾，再北上影响浙江等地，但目前来看，这种可能性最小。

胡啸提示，由于台风“丹娜丝”未来走势变幻莫测，登陆与否以及具体登陆点目前来看还存在多种可能，建议华东、华南沿海省市民众实时跟踪台风最新动态。此外无论台风未来走势如何，台湾、福建、浙江都会受到明显的风雨影响。19日台湾、福建东部以及浙江南部地区将会出现暴雨、大暴雨，而20日福建东北部以及浙江南部的雨势也会依旧猛烈，需防范强风雨致灾伤人。

第号台风浪卡最新消息分享（附未来天气形势介绍）

梅雨期2022

2022年7月8日-15日。

因为每个地区的气温不同，所以2022年出入梅花的时间也不同。但一般6月中旬入梅，7月上半月出梅，持续20天左右。但也有晚招晚走梅花的情况。比如2020年的梅雨区，梅花入梅早，出梅晚，持续时间长。当年，浙江在5月底正式进入梅雨季节，比以前提前了十天。

一般来说，2022年的雨季会在六月初开始，七月初结束，持续二十天左右。预计今年各地将在6月10日前后正式入梅，出梅时间在7月中旬。雨季来了，一定要注意家里的东西，多检查，不要发霉。

江苏泰州_梅雨2022年

1.2022年江苏什么时候入梅？

2022年江苏雨季6月23日正式进入5月。据江苏省气象台和南京市气象台最新召开的新闻发布会，宣布南京从6月23日起正式进入雨季。另外，江苏省淮河以南地区也有望在6月23日入梅，所以今年江苏的雨季是6月23日星期四。

1.江苏今年是大器晚成吗？

属于晚梅花。因为常年平均的梅花日是6月19日，今年的梅花日是6月23日，有点晚。由于梅雨带由北向南摆动，强对流天气多，有明显的间歇性降水和阶段性高温。同时，淮北也将从6月23日开始进入多雨期。

2.今年江苏五月雨季天气怎么样？

据江苏省气象台首席预报员最新介绍，今年雨季前期我省高温天气仍将持续，强对流天气将更加频繁。6月24日后，江苏省中北部地区预计将出现短时强降水、雷雨大风甚至冰雹天气，需多加防范。预计未来一周江苏将有两次明显降雨过程，分别在22日夜间至24日和27日至28日。23~26日，有短时强降水、雷暴大风、小冰雹等强对流天气。22日中北部、23日沿江、苏南、24-25日沿淮、淮北有35℃以上的高温天气。

3.今年江苏的梅雨量有多少？

梅雨平均量200-260毫米。其间淮北地区平均降雨量170-230毫米，较常年偏多。

2.2022年江苏梅花什么时候开？

据江苏省气象台首席预报员最新介绍，预计2022年7月中旬出梅。江苏近几年的梅雨持续时间如下:

1.2021年江苏省气象台发布梅雨预报，淮河以南局部地区于6月13日正式进入梅雨。

2.2020年江苏雨季从6月9日开始，7月21日结束，雨季持续43天。

3.2019年江苏6月18日至7月21日进入梅雨期。梅雨期的总长度为33天，比正常的梅期23至24天要长。

4.2016年江苏的雨季持续了32天。

一般来说，2022年江苏省雨季6月23日正式进入梅季，一般7月份出来。根据江苏省最新的天气预报，今年7月上旬将会出梅花。

无锡黄梅天过了吗2022

2022年梅雨季节时间在5月下旬至6月下旬出现。因为每年梅雨期发生在芒种和小暑这两个节气期间，而今年芒种是6月6日，而小暑是7月7日。

所以预计我国长江中下游地区梅雨季节将从6月上旬开始，而根据往年各地入梅时间来看，都不是统一的，会相隔几天。像2021年上海于6月10日入梅；江苏苏州6月10日入梅，淮河以南地区入梅6月13日才入梅。

注意。

2022入梅标准：连续5日平均气温超过22℃，有4天为雨天才算是入梅。而根据近期上海天气预报来看，还没有正式入梅，最低气温还在16-18度之间。

2020年到2022年疫情走势图

大数据疫情观察：全国疫情高峰过了么？

腾景宏观金融大势研判

2022-12-2317:23·来自北京

腾景宏观快报

2022年12月23日

大数据疫情观察：全国疫情高峰过了么？

——基于腾景AI高频模拟和预测

腾景高频和宏观研究团队

本期要点：

针对预测到底准不准，全国疫情是否已经见顶的问题，我们增加了28个城市的地铁客运量日度数据进行辅助判断。非网民样本的缺失可能会导致预测结果有偏。

大数据不完美，应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺，我们分析了谷歌流感趋势何以失灵。原因可能包括：媒体对谷歌流感趋势的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化，用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。

当前全国疫情或尚未达峰，但是达峰进程可能会有所提前。借助地铁客运量数据进行辅助验证，我们判断北京、石家庄、武汉、重庆等城市已经度过疫情峰值，成都、天津、长沙、南京、西安等城市尚未达峰。

一、预测到底准不准？预期与现实相互验证

在上期《大数据疫情观察：中心城市率先迎来峰值》报告中，我们分析并给出了北京和河北部分城市疫情已经迎来“拐点”，成都、昆明等城市将陆续见顶的预测判断。根据百度搜索指数数据，北京百度“发烧”搜索指数持续下降，“咳嗽”搜索指数后于“发烧”见顶，这基本上印证了我们模型的预测。但是，我们也注意到2022年12月17日全国范围内“发烧”指数见顶，这是否意味着全国疫情的见顶？如果这样，这个数据与一些防疫专家的春节前后见顶的判断就有所出入。也有专家认为全国疫情可能虽然尚未达峰，但是进程缩短了。

但根据字节跳动的“巨量算数”，抖音“发烧”搜索指数于12月17日见顶，但头条“发烧”搜索指数仍在震荡上行。在朋友圈广为传播的知乎“数据帝”的预测里面，2022年12月20日前后大部分省市相继达到感染高峰，那么，很多研究者都想确认的是，站在2022年12月23日，全国范围内的单日新增感染有没有达峰？有人认为预测很准，和自己这些天在互联网上对疫情的感知较为一致；有些人则认为不准，认为身边的亲戚朋友们都阳了，而预测进度条还不到一半，个人体感和预测结果有较大差异。

与此同时，我们注意到了在2022年12月16日前后，全国几乎所有城市、省份“发烧”搜索指数迎来了“先扬后抑”的脉冲式增长，后续日度数据再也没有高于16日当天的值。这意味着疫情最艰难的阶段已经度过了么？通过对百度、头条疫情病症搜索引擎数据进行数据挖掘和建模分析，可以为疫情未来趋势研判提供重要参考。不过我们理解，为了定量评价疫情进展，还需要引入更多数据。

由于没有权威数据作为参考，各类疫情的预测仅仅是基于直觉、推理或演绎的带有参数的模型预测，预测准不准，缺乏客观权威作为结果比较，所以很难客观衡量预测是否准确，只能通过参与这件预测的所有观众和读者通过微观的数据，周围疫情扩散程度去验证预测结果，一个城市不同群体感染的先后，不同城市感染达峰的节奏，都会对预测是否准确有不一样的理解。

模型有局限性，逻辑假设的适用性，缺乏权威数据作为验证，难道就不需要预测了吗？托马斯·库恩和卡尔·波普尔就“科学哲学”这个概念展开了20世纪最具影响力的对峙。他们都以自己的方式深奥地从哲学的角度质疑科学的基本前提。库恩的《科学革命的结构》指出，即使现有的范式所预测的结果在现实中存在反例，现有的科学家也不会认为其范式有问题；只有可替代现有范式的新科学范式出现，并且反例达到了一定的数量，现有科学范式才可能被证伪，科学革命才会发生。从批判的角度来看对预测过程的否定也是发现新预测方法的过程。

量子基金的乔治·索罗斯推崇的哲学家卡尔·波普尔最著名的观点是科学是通过“可证伪性”进行的——人们无法证明假设是正确的，甚至无法通过归纳法获得真理的证据，但如果假设是错误的，则可以反驳它。根据波普尔的观点，只有可被经验证伪的理论体系才应被赋予真正的科学地位。因此，波普尔提倡大胆假设，用证伪的方式去不断试错，不断修正，而不是提出假说，然后到处找支持自己理论的根据。“证伪”也是索罗斯所一直推崇与实践的思考方式。

二、地铁客运量作为疫情达峰的重要辅助观察指标

因此，我们从疫情出发，回到经济，从多维度验证疫情的峰值。地铁客运量无疑是很好的观察指标，一个有地铁城市的客运量受若干因素影响：1、出行管制，2、出行意愿，3、地铁的便利程度。

从数据上来看，北京、上海作为全国地铁保有量最高的两个城市，也是日均客运量最高的两个城市，地铁数据较高的反映了疫情的高低，同时地铁客运量的日度数据公布滞后1-3天，还算比较及时，从数据收集角度看，地铁数据来自于物联网设备自动采集，人工干预的影响较小，数据具有充分的客观性，可以作为疫情的第二类主要观察变量。

图：上海地铁客运量

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

上图是2019年12月至今的上海地铁客运量数据，比较明显的是2020年初的武汉疫情，2022年4月的上海疫情，和2022年12月的全国疫情。由于地铁客运量遵循周一至周五高，周六日低的原则，日度数据信息量有些冗余，后续我们通过比较周度平均数据，可以过滤短期的日内数据波动。

图：上海地铁客运量

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

比较北京地铁客运量，也可以看出2022年4月，上海地铁停运7周左右，北京虽然没有停运，但周度地铁客运量均值从近三年日常的800万降低到100万以下。值得注意的是，2022年9月之后的北京地铁客运量明显低于上海，这一方面是疫情，另一方面也是北京地铁需要全网查验72小时核酸，11月24日进一步缩短到48小时，12月5日起这一政策被解除。

图：北京地铁客运量

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

图：十大城市地铁客运量7日移动平均，协同性高度一致

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

基于此数据，我们认为北京疫情高峰已过，但全国整体疫情高峰并非如百度搜索指数和头条指数显示的那样已经见顶，而是处于快速发展期。我们建立了四阶段数据模型，辅助验证各城市是否达峰。如下图所示，北京、武汉、重庆、沈阳、石家庄、兰州、昆明地铁客运量已经企稳回升，目前处于第四阶段；成都、天津、长春、郑州、广州、厦门、深圳、西安、上海、南京等城市仍处于达峰进程中的第三阶段。由于移动平均有可能会带来数据滞后，后面，我们用真实数据做了测试。

图：疫情扩散进程

▲数据来源：腾景AI经济预测

图：国内部分城市地铁客运量

注：十大城市是指：北京、上海、广州、成都、南京、武汉、西安、苏州、郑州、重庆，下同。

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

在以日度为单位的疫情进展中，如果当天地铁出行数据出现回升，应该主要看两个数据，第一是同比，第二看环比。

根据日度数据，北京地铁出行，无论是环比还是同比，均处于上行阶段，这与见顶判断一致，其他有可能见顶的是武汉、重庆、成都。而上海、广州、南京、苏州、西安等地铁客运量仍在持续下滑，这表明疫情仍在达峰进程中。

图：国内部分城市地铁客运量

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

由于地铁客运量同比数据下滑严重，我们判断：上海、广州、南京、西安、苏州、郑州等城市的疫情仍在达峰进程中，北京、武汉、重庆同比转正，预计已度过疫情高峰。

图：28个城市地铁客运量及周度同比

▲数据来源：Wind、腾景AI经济预测

三、预期如何与现实相互影响？

放开疫情管制后的经验有很多，无论是疫情见顶的节奏，对消费，劳动参与率的影响，都有较多国家可以参考。这无疑给了我们一些预期，14亿人口的放开和中等规模人口国家放开又有所区别。国内传染病专家也在各类媒体上表示春节前后，明年一季度疫情达峰等等，释放这样的未来见顶信号。但是从北京和多数城市的感知中，疫情似乎见顶的早于我们的认知，那么到底哪里会出问题呢？

政策指标失灵：古德哈特定律

当多数互联网参与者都知道百度搜索指数能够间接代表疫情的时候，它可能就不准了，在某种程度上，它就是古德哈特定律在疫情上的体现。古德哈特定律是出自于英国经济学家查尔斯·古德哈特的说法，指的是：当一个政策变成目标，它将不再是一个好的政策。其中一种解释为：一项社会指标或经济指标，一旦成为一个用以指引宏观政策制定的既定目标，那么该指标就会丧失其原本具有的信息价值。

毫无疑问，在大多数人不知道“百度疫情指数”的重要性的情况下，它大概率还是有效的，内涵逻辑为搜索量大数据间接反映了大部分的居民自发的网络搜索行为，“发烧”搜索在一定程度上和阳性有症状是一回事。但是，在官方媒体和自媒体都在报道的情况下，这一指标会引发更多的搜索，而这些搜索和疫情本身并没有关系，而是互联网流量带来的效应。

网民搜索行为的偏移可能造成数据污染

我们比较了石家庄、兰州、北京、武汉、重庆、沈阳、昆明、成都、天津等城市的地铁客运量，发现都经历了政策放松而上行，疫情攀升客运量下行，疫情高峰度过再度上行这一数据变化模式。目前大部分城市仍处在疫情攀升客运量下行这一阶段，全国疫情的顶峰目前并没有到来，而百度指数给出的“发烧”搜索指数已经见顶，我们判断12月16日及之后的百度“发烧”搜索指数可能出现了异常，核心逻辑是12月16日，全国所有城市都出现了一个攀升，随后下降，这种能够同一时间影响所有城市的因素大概率不是以一定规律传播的病毒造成的，而是其他因素造成的数据“污染”。

样本缺失：60岁及以上老年人非网民群体

我们知道百度指数、头条指数、微指数是基于海量网民行为数据进行数据挖掘分析的数据产品，因此非网民的行为数据自然被排除在研究样本之外。

中国互联网信息中心2022年8月31日发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国非网民规模为3.62亿，这是一个不小的基数。从地区来看，我国非网民仍以农村地区为主，农村地区非网民占比为41.2%。从年龄来看，60岁及以上老年群体是非网民的主要群体。据此可见，非网民地域上主要分布在农村地区，年龄上以60岁及以上老年群体为主。

这个基数不小的非网民群体检索行为的缺失导致本来应该出现的检索结果游离于样本之外，导致“发烧”等病症搜索指数被低估。根据美国疾病控制与预防中心的报告，患重症COVID-19的风险会随着年龄、残疾和基础疾病的增加而增加。在后期的奥密克戎期间，大多数院内死亡发生在年龄≥65岁的成年人和患有三种或更多种基础疾病的人群中。

图：世界各国家和地区每日确诊的COVID-19病例

注：由于检测有限，确诊病例数低于真实感染数，数据截至2022年12月21日

▲数据来源：约翰·霍普金斯大学CSSECOVID-19数据库，ourworldindata.org、腾景AI经济预测

图：世界各地区每日确诊的COVID-19病例

注：由于检测有限，确诊病例数低于真实感染数，数据截至2022年12月21日

▲数据来源：约翰·霍普金斯大学CSSECOVID-19数据库，ourworldindata.org、腾景AI经济预测

大数据不完美，谷歌流感趋势为何失灵？

早在1980年，未来学家阿尔温·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，就提出了“大数据”的概念。自古至今，预测一直是人们十分期待的能力，而大数据预测则是数据最核心的应用，其逻辑是每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。

利用大数据方法和技术进行宏观经济研究和分析，在国际上已有先例。在大数据分析的视野中，它不仅仅是要搞清楚宏观统计规律，更要弄清宏观数据中的精细结构。基于研究的视角，大数据时代为宏观经济分析提供强大的支持，正在改变宏观经济研究范式。

各国央行等主流金融机构研发并采用即时预测模型以实时追踪经济状态的变化，在被大量社会化信息淹没前就找到可靠的信息源，从而动态地调整对经济指标的预期。包括纽约联储的Nowcasting模型、WEI模型、亚特兰大联储的GDPNow模型以及英格兰银行的MIDAS模型等。

根据DidierSornette教授的“龙王”理论，极端事件的发生有两个条件：系统的一致性与协同性。当系统的一致性非常强时，黑天鹅式的极端事件容易发生。当系统的一致性和协同性同时加强时，会发生超越“黑天鹅”的更极端的“龙王”事件。

“黑天鹅”也好，“龙王”也好，都不是孤立的事件，而是一系列强烈关联的事件，体现了正反馈的强大作用。什么时候股市可以预测？关键就在于股市变化前后关联的程度。

2008年谷歌推出的GoogleFluTrends系统，其动机是能够及早发现疾病活动并迅速做出反应可以减少季节性流感和大流行性流感的影响,通过分析收集到的大量Google搜索查询，以揭示人群中是否存在流感样疾病。这个逻辑和想法其实很简单直观——如果你生病了，你很可能会在搜索引擎上搜索以查找信息，比如如何治疗。谷歌决定要跟踪这些搜索，并使用这些数据来尝试和预测流感流行，甚至在疾病控制中心等医疗机构能够做到之前。

2009年通过谷歌累积的海量搜索数据，“谷歌流感趋势”成功预测了H1N1流感在美国境内的传播，一战成名。有报告指出，谷歌流感趋势能够在美国疾病控制和预防中心报告流感爆发前10天预测区域性流感爆发。GFT这种预测能力显然具有重大的社会意义，可以为整个社会提前控制传染病疫情赢得先机。

于是谷歌在其网站上创建了一个奇特的方程式来计算出究竟有多少人感染了流感。简单理解的数据逻辑是这样的：人们的位置+谷歌上与流感相关的搜索查询+一些非常聪明的算法=美国流感患者的数量。

线性模型用于计算流感样疾病就诊的对数几率和相关搜索查询的对数几率：

P是医生就诊访问的百分比，Q是在前面的步骤中计算的与ILI相关的查询分数。β0是截距，β1是系数，ε而是误差项。

谷歌流感趋势已被证明不是一直准确的，尤其是在2011年至2013年期间，它高估了相对流感发病率，并且在2012年至2013年流感季节的一个时间段内预测就诊次数是CDC记录的两倍。2013年《自然》杂志发表的一篇文章称，谷歌流感趋势将流感病例高估了约50%。

可以看到，应用大数据做宏观经济预测并非完美无缺。经济学家、作家TimHarford认为，“谷歌流感趋势的失败凸显了不受约束的经验主义的危险”。对GFT失败的一种解释是，新闻中充斥着

图：谷歌流感趋势ILI估计与CDC估计的比较

▲数据来源：ImprovingGoogleFluTrendsEstimatesfortheUnitedStatesthroughTransformation,LeahJMartin,BiyingXu,YutakaYasui,腾景AI经济预测

2013年，谷歌调整了算法，并回应称出现偏差的“罪魁祸首”是媒体对GFT的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化。GFT也似乎没有考虑引入专业的健康医疗数据以及专家经验，同时也并未对用户搜索数据进行“清洗”和“去噪”。谷歌在2011年之后推出“推荐相关搜索词”，也就是我们今天很熟悉的搜索关联词模式。研究人员分析，这些调整有可能人为推高了一些搜索指数，并导致对流行发病率的高估。举例来说，当用户搜索“发烧”，谷歌会同时给出“喉咙痛和发烧”、“如何治疗喉咙痛”等关联推荐词，这时用户可能会出于好奇等原因进行点击，造成用户使用的关键词并非用户本意的现象，从而影响GFT搜索数据的准确性。用户的搜索行为反过来也会影响GFT的预测结果。在充斥媒体报道和用户主观信息的搜索引擎的喧嚣世界里，也同样存在“预测即干涉”悖论。国内搜索引擎指数上大概率也会出现类似的情况，这是我们结合GFT的经验对预期差异给出的一种解释。

图：巨量算数“发烧”关联搜索词

▲数据来源：巨量算数、腾景AI经济预测

参考文献

[1]CNNIC：第50次《中国互联网络发展状况统计报告》

[2]

[3]AdjeiS,HongK,MolinariNM,etal.MortalityRiskAmongPatientsHospitalizedPrimarilyforCOVID-19DuringtheOmicronandDeltaVariantPandemicPeriods—UnitedStates,April2020_June2022.MMWRMorbMortalWklyRep2022;71:1182_1189.DOI:

[4]

[5]

[6]Lazer,D.,R.Kennedy,G.King,andA.Vespignani.2014.“TheParableofGoogleFlu:TrapsinBigDataAnalysis.”Science343:1203_1205.

更多重磅研究成果请关注公众号“腾景AI经济预测”。

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2022西安雨季一般在几月份

西安是比较有特色的一个城市，它有各种文化底蕴，还有各种美食小吃，深受人们喜欢。最近一段时间，西安地区总是下雨，一直处于阴雨天气之中，这个是比较正常的现象，它主要是受副热带高压、全球变暖以及地理位置影响导致的。

2021为什么西安9月喜欢下雨

1.副热带高压

九月，西安下了十多天的雨。从历年气象资料来看，西安9月份多雨是正常的。事实上，未来十天半的可能性相对较高。

西安属暖温带半湿润大陆性季风气候，雨量适中，四季分明。冬季寒冷，多风，多雾，少雨少雪；春天温暖、干燥、多风、多变；夏季炎热多雨，夏季干旱突出，雷雨大风；秋天天气凉爽。年降水量500～750mm，以夏秋季为主；西安夏秋两季长期处于副热带高压西北部，冬季盛行西南风和东北风。

副热带高压在北半球冬季占据太平洋。随着太阳直射点向北移动，副热带高压也逐渐向北移动。副热带高压西北缘易与冷空气结合形成降水。但受地形、副热带高压强度等因素影响，春季降水主要集中在华东和华南地区，也导致5月左右西安出现降水高峰。夏季，西安受副热带高压控制，短期暴雨较多。秋季来临时，副热带高压的西北边缘在向南退却时再次经过西安，导致9月份西安持续降水。

2.全球变暖

全球变暖的影响是复杂的。目前，降雨的总体体现是降雨带的北移，但这种北移并不仅仅是一种平移。其规模和范围具有地方特殊性。例如，在全球气温逐渐升高和降雨带北移的背景下，陕西省的降水量从20世纪90年代到新世纪初逐渐减少。

3.地理位置

事实上，西安所在的关中盆地水系并不丰富，水域面积相对较小，难以形成大量的局部热对流。盆地南部是秦岭山脉，是东部最高的山脉。对四川来说，西北太平洋副热带高压的西南气流将温暖潮湿的空气从印度洋输送到四川盆地，并在青藏高原北部遇到冷空气，在9月和10月在中国西部形成一场持续的秋雨。然而，由于秦岭的存在，许多暖湿气流在攀登秦岭南侧的过程中形成地形雨，很难进入关中盆地，这直接导致关中和汉中两种截然不同的干湿气候。

西安的雨季是什么时候

西安的雨季是7月、8月和9月。西安有两个明显的降水高峰，分别在7月和9月。西安市年平均降水量为558～750mm，由北向南递增。它每年都在变化。

9月，中国南部，即北回归线附近地区，远未降温，温暖的空气仍在那里盘旋，等待来自欧亚大陆深处的冷流将它们赶走。

不仅在中国南部，而且在南亚和中东的亚热带地区，他们也在等待同样的结果。此外，由于两个副热带高压都在沿海，大量的水蒸气也在蒸腾，但由于天气炎热，没有太多的水蒸气凝结成雨水。

从9月到10月，副热带高压向南移动，雨带返回中国西部。据说有阴雨天气。这场连绵不断的秋雨也有一个学名，叫做“中国西部的秋雨”和陕西的“秋雨”。它在中国西部的一些地区很常见，通常在9月份出现在西安。在南部副热带高压的影响下，天气一般持续约两至三个星期。

下雨天衣服怎么干得更快

1.纸巾压榨机

洗完衣服后，不管你怎么用力拧衣服，衣服上总是有很多水。你可以用纸巾熨衣服。纸巾吸水性很强。更多的纸巾可以使衣服上的水变干。

2.拧干毛巾

我们用干毛巾帮助拧干。首先用干毛巾裹住湿衣服，然后用力拧。这时，衣服上的水会被毛巾吸收。最好选择吸水性强的毛巾。

3.加入干毛巾，摇匀

我们也可以用洗衣机烘干。我们可以用洗衣机晾干一次，然后在第二

未来几天华南的天气情况?

近日，今年第16号台风“浪卡”在我国海南省琼海市沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有10级（25米/秒），中心最低气压为988百帕。

受台风“浪卡”影响，13日-15日，华南中西部地区将有中到大雨，其中，广东西南部、广西南部、海南岛的部分地区有暴雨或大暴雨。

近日，今年第16号台风“浪卡”在我国海南省琼海市沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有10级（25米/秒），中心最低气压为988百帕。

受台风“浪卡”影响，13日-15日，华南中西部地区将有中到大雨，其中，广东西南部、广西南部、海南岛的部分地区有暴雨或大暴雨。

目前相关部门也在继续安排部署台风“浪卡”防御和防汛防台风工作。

下面关于台风“浪卡”的最新消息一起来了解下吧。

台风浪卡的最新路径

据最新数据监测，南海热带低压于昨日（14日）凌晨由海南岛移入北部湾海面，9时其中心位于北纬19.7度、东经107.4度的，越南海防市东南方150公里外的北部湾海面上，中心附近最大风力有9级（23米/秒），中心最低气压为990百帕。

预计“浪卡”将以每小时15-20公里的速度向偏西方向移动，强度先维持，之后逐渐减弱，将于今天（15日）夜间在越南北部沿海再次登陆。

气象部门预计，受台风“浪卡”及冷空气共同影响，今明两天沿海及桂西仍有较强风雨。

具体形势如下：

15日白天，百色、崇左、防城港、钦州、南宁市西部的部分地区有大雨，局部暴雨，我区其他地区有小雨，局部大雨。

桂南和沿海地区有5-6级，阵风7级大风。

15日晚上到16日，桂西北有小雨，其他地区阴天到多云。

沿海地区有5-6级，阵风7级大风。

另外，北部湾海面今晚到明天还会有大到暴雨，旋转风7-8级、阵风9-10级。

（来源：央视财经新闻截图）

未来天气形势介绍

从10月13日开始，广东中西部地区的风雨形势就迅速加强，同时海南东部的风雨也将持续加大，在这当中，广东中西部沿海的雨势可能最为猛烈，出现较大范围的大暴雨。

而随着台风浪卡未来可能我国沿海登陆并西进，暴雨主体还将向西转移，广西中南部的暴雨也将逐渐加强，从目前来看，台风浪卡可能在我国华南制造3-4天的猛烈暴雨，当地需要提高警惕了。

具体来看，其中广东西南部、广西东南部、海南岛中东部等地部分地区有暴雨或大暴雨(100-160毫米)。

西藏中部、内蒙古中东部、东北地区西部和南部、山东半岛、江南东部、华南沿海等地部分地区有4-6级风，阵风6-7级。

总的来说，台风“浪卡”将继续向西偏北方向移动，之后穿过海南岛，经北部湾趋向越南北部沿海。

受其影响，这两到三天广东、广西及海南等部分地区将有暴雨或大暴雨，民众朋友一定要加强防范措施。

中央气象台今晨发布未来三天天气趋势预报称，我国中东大部将出现大范围降水过程。

受冷暖空气共同影响，今后三天，我国中东大部地区将有一次大范围明显降水天气过程，贵州东部、江汉南部、江南大部、华南中北部等地先后有中到大雨，其中贵州东南部、湖南西南部和东北部、湖北东南部、广西北部局地有暴雨；内蒙古东北部、黑龙江北部等地的部分地区还将出现中到大雪或雨夹雪。

随着中路冷空气的快速南下，未来两天南方雨带将迅速南压；在北方，东北冷涡逐渐形成并维持，未来三天，内蒙古东部及东北地区大部多阴雨雪天气。

降水的出现对于我国北方部分地区旱情的缓和有利，内蒙古东北部和黑龙江西部的较高森林火险气象等级也将显著降低。但由于降水时空分布不均匀，吉林西部、辽宁西北部、内蒙古东南部、华北北部等地的旱情没有明显的缓和，此后仍将继续维持或发展。

未来三天，青藏高原东部和西南地区北部多阴雨雪天气。

具体预报如下：

21日08时至22日08时，青海南部、西藏东部、川西高原北部、内蒙古东北部、黑龙江北部等地有小到中雪(雨)或雨夹雪，其中黑龙江北部和内蒙古东北部的局部地区有大雪；内蒙古中部偏东和东部偏南地区、华北东部、东北地区大部、黄淮东部和南部、江淮、江汉、江南、华南中北部以及西南地区大部等地阴有小到中雨或阵雨，其中，江南中西部以及贵州东部、广西北部的部分地区有大雨，局地暴雨。内蒙古大部、东北、华北北部等地有4～5级偏北或偏南风。

22日08时至23日08时，新疆天山地区西部、西藏东部、青海南部、川西高原西部、内蒙古东部、黑龙江北部和西部等地有小到中雪(雨)或雨夹雪，其中内蒙古东北部和黑龙江西北部的局部地区有中到大雪；东北地区中南部、山东半岛、江淮东部和南部、江南、华南以及西南地区大部等地阴有小到中雨或阵雨，其中，湖南南部、江西南部、浙江南部、福建中北部、广西东部和广东北部等地的部分地区有大雨。西北地区东部、华北、内蒙古中东部、东北地区有4～5级偏北或偏南风。

23日08时至24日08时，新疆天山地区西部、西藏东部、青海南部、川西高原北部、内蒙古东部、东北地区中北部等地有小到中雪(雨)或雨夹雪；川西高原中南部、四川盆地南部、云南北部以及华南东部和南部沿海地区有小到中雨或阵雨。

（中国新闻网 ）