江苏降雨最新消息_江苏 降雨量

1.梅雨期2022

2.为什么台风登陆后风会减弱而暴雨不减

据江苏地震台网正式测定：4月7日10时46分，南京市溧水区（北纬31.56度、东经119.13度）发生2.3级地震，震源深度5千米。这也是自今年3月2日以来，溧水区发生的第4次有感地震。

据统计，自今年3月2日以来，溧水区共发生4次有感地震，分别为3月2日8时11分2.8级，3月2日9时47分2.1级，4月6日11时33分2.8级，4月7日10时46分2.3级。当地居民经历了4次有感地震后，都很关心后续会不会再发生地震。

南京市地震局专家表示，溧水区位于我省最大的地震断裂带——茅山地震断裂带西侧，历史上时有地震发生，其中新中国成立后最为严重的一次是17年发生的4.1级地震。近期发生的地震均属于茅山地震断裂带正常的能量释放。

梅雨期2022

1.台风路径6条线代表什么

台风路径图中不同的6条线分别表示：有多个气象台预测路线，每个气象台预测的路线分别用不同颜色的线标注。

台风形成原因台风发源于热带海面，那里温度高，大量的海水被蒸发到了空中，形成一个低气压中心。随着气压的变化和地球自身的运动，流入的空气也旋转起来，形成一个逆时针旋转的空气漩涡，这就是热带气旋。只要气温不下降，这个热带气旋就会越来越强大，最后形成了台风。

台风期间安全注意事项1.关紧窗户。2.把晾在外面的东西收到屋里。3.如果你在室外，找高大的建筑物躲避，以免被强大的台风吹走。4.不要站在危险的地方，如：较细的物体旁边。5.尽量不要出门，并且保持镇静。6.一定要出行建议乘坐火车。7.请尽可能远离建筑工地。8.保持消息畅通。注意广播或电视里的天气情况播报。9.准备蜡烛和手电筒。储备食物，饮用水，电池和急救用品。

台风预警标准分别以蓝色、**、橙色、红色表示。

1.蓝色预警信号表示 24 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 6 级以上，或者阵风 8 级以上并可能持续。

2.**预警信号表示 24 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 8 级以上，或者阵风 10 级以上并可能持续。

3.橙色预警信号表示 12 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 10 级以上，或者阵风 12 级以上并可能持续。

4.红色预警信号表示 6 小时内可能或者已经受热带气旋影响，沿海或者陆地平均风力达 12 级以上，或者阵风达 14 级以上并可能持续。

影响台风移动的因子台风移动的动力可分为内力与外力两种。台风的内力主要是由与台风本身的旋转、气流辐合和上升运动相联系的地转偏向力引起的。台风内力的大小和台风的半径，涡旋内空气的辐合、上升运动以及切向风大小成正比，与台风中心所在纬度成反比。在单纯的内力作用下，台风中心移动轨迹是由振幅不同而周期一样的正弦波和余弦波相叠加的复杂摆线。台风的外力则主要有环境（平均气流）的气压梯度力和地转偏向力以及摩擦力等。

2.台风路径的分类

台风路径大致可分为三类：①西进型台风自菲律宾以东一直向西移动，经过南海最后在中国海南岛或越南北部地区登陆。

②登陆型：台风向西北方向移动，穿过台湾海峡，在中国广东、福建、浙江沿海登陆，并逐渐减弱为低气压。这类台风对中国的影响最大。

近年来对江苏影响最大的“9015”和“11”号两次台风，都属此类型。③抛物线型：台风先向西北方向移动，当接近中国东部沿海地区时，不登陆而转向东北，向日本附近转去，路径呈抛物线形状。

台风灾害。台风是一种破坏力很强的灾害性天气系统，但有时也能起到消除干旱的有益作用。

其危害性主要有三个方面：①大风。台风中心附近最大风力一般为8级以上。

②暴雨。台风是最强的暴雨天气系统之一，在台风经过的地区，一般能产生150mm~300mm降雨，少数台风能产生 l000mm以上的特大暴雨。

15年第3号台风在淮河上游产生的特大暴雨，创造了中国大陆地区暴雨极值，形成了河南“75.8”大洪水。③风暴潮。

一般台风能使沿岸海水产生增水，江苏省沿海最大增水可达3m。“9608”和“11”号台风增水，使江苏省沿江沿海出现超历史的 *** 位。

从太空往下看，台风就像是一个正在旋转的陀螺，这个虚拟陀螺的尖顶在移动过程中的轨迹，就是台风路径。纵观台风历史，台风路径多种多样，还没出现过路径相同的台风。

造成台风路径多种多样的原因，主要是台风在大气运动过程中，受到复杂大气环境等因素的影响。如果说大气环境是一个大调色盘，刚生成的台风就像一张画布，在运动的过程中被大气涂上不同的色彩，就会产生不同的路径。

目前影响我国的台风主要“出生”在西太平洋上，其常见路径有： 。

3.台风路径的分类

台风路径大致可分为三类：①西进型台风自菲律宾以东一直向西移动，经过南海最后在中国海南岛或越南北部地区登陆。②登陆型：台风向西北方向移动，穿过台湾海峡，在中国广东、福建、浙江沿海登陆，并逐渐减

弱为低气压。这类台风对中国的影响最大。近年来对江苏影响最大的“9015”和“11”号两次台风，都属此类型。③抛物线型：台风先向西北方向移动，当接近中国东部沿海地区时，不登陆而转向东北，向日本附近转去，路径呈抛物线形状。

台风灾害。台风是一种破坏力很强的灾害性天气系统，但有时也能起到消除干旱的有益作用。其危害性主要有三个方面：①大风。台风中心附近最大风力一般为8级以上。②暴雨。台风是最强的暴雨天气系统之一，在台风经过的地区，一般能产生150mm~300mm降雨，少数台风能产生 l000mm以上的特大暴雨。15年第3号台风在淮河上游产生的特大暴雨，创造了中国大陆地区暴雨极值，形成了河南“75.8”大洪水。③风暴潮。一般台风能使沿岸海水产生增水，江苏省沿海最大增水可达3m。“9608”和“11”号台风增水，使江苏省沿江沿海出现超历史的 *** 位。

从太空往下看，台风就像是一个正在旋转的陀螺，这个虚拟陀螺的尖顶在移动过程中的轨迹，就是台风路径。纵观台风历史，台风路径多种多样，还没出现过路径相同的台风。

造成台风路径多种多样的原因，主要是台风在大气运动过程中，受到复杂大气环境等因素的影响。如果说大气环境是一个大调色盘，刚生成的台风就像一张画布，在运动的过程中被大气涂上不同的色彩，就会产生不同的路径。目前影响我国的台风主要“出生”在西太平洋上，其常见路径有：

4.纵观历史,台风有没有几条主要的路径

台风是有几条主要路径的，这是写进教材的。台风的路径主要受副高和西风带长波（还有双台风效应，不常见）的影响，通常台风在中低纬南海或者西太平洋生成后，会先向西运动。

如果副高比较强盛，会一直向西运动，影响我国两广，云南以及越南等地；

如果副高较弱，西风带长波也较弱，则会在副高588线边缘折向北，影响福建浙江甚至进入内陆地区；

如果副高弱，西风带长波强，则会北上后折向东北，最远可能影响到日本。

主要就这三条路径。

5.台风路径图中不同的6条线分别表示哪些信息

台风路径图中不同的6条线分别表示：有多个气象台预测路线，每个气象台预测的路线分别用不同颜色的线标注。

台风形成原因台风发源于热带海面，那里温度高，大量的海水被蒸发到了空中，形成一个低气压中心。随着气压的变化和地球自身的运动，流入的空气也旋转起来，形成一个逆时针旋转的空气漩涡，这就是热带气旋。

只要气温不下降，这个热带气旋就会越来越强大，最后形成了台风。 台风期间安全注意事项1.关紧窗户。

2.把晾在外面的东西收到屋里。3.如果你在室外，找高大的建筑物躲避，以免被强大的台风吹走。

4.不要站在危险的地方，如：较细的物体旁边。5.尽量不要出门，并且保持镇静。

6.一定要出行建议乘坐火车。7.请尽可能远离建筑工地。

8.保持消息畅通。注意广播或电视里的天气情况播报。

9.准备蜡烛和手电筒。储备食物，饮用水，电池和急救用品。

台风预警标准分别以蓝色、**、橙色、红色表示。 1.蓝色预警信号表示 24 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 6 级以上，或者阵风 8 级以上并可能持续。

2.**预警信号表示 24 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 8 级以上，或者阵风 10 级以上并可能持续。 3.橙色预警信号表示 12 小时内可能或者已经受热带气旋影响， 沿海或者陆地平均风力达 10 级以上，或者阵风 12 级以上并可能持续。

4.红色预警信号表示 6 小时内可能或者已经受热带气旋影响，沿海或者陆地平均风力达 12 级以上，或者阵风达 14 级以上并可能持续。 影响台风移动的因子台风移动的动力可分为内力与外力两种。

台风的内力主要是由与台风本身的旋转、气流辐合和上升运动相联系的地转偏向力引起的。台风内力的大小和台风的半径，涡旋内空气的辐合、上升运动以及切向风大小成正比，与台风中心所在纬度成反比。

在单纯的内力作用下，台风中心移动轨迹是由振幅不同而周期一样的正弦波和余弦波相叠加的复杂摆线。台风的外力则主要有环境（平均气流）的气压梯度力和地转偏向力以及摩擦力等。

6.2017年21号台风路径图/第21号台风叫什么名

天气网讯 根据2017年21号台风最新消息路径图分析，随着太平洋台风季的有一期活跃期的到来，今年的台风又将迎来一次 *** 。

随着台风接二连三的生成，洋面上的台风将会让我们应接不暇，别说是双风共舞了，近期将会出现三风 *** 共舞也不一定。台风的出现重来都是非常随机的。

那么，在未来生成的台风中，第21号台风叫什么名呢？现在我们来了解关于21号台风的最新消息。 2017年21号台风最新消息路径图 第21号台风叫什么名 21号台风 台风 热带风暴兰恩（英语：Tropical Storm Lan，国际编号：1721），为2017年太平洋台风季第21被命名的风暴。

“兰恩”一名是首次使用，是2012年台风韦森特的替补名称，名字由美国提供，名字意义即风暴。 台风兰恩的命名 一般在西北太平洋产生的热带风暴是由日本气象厅（日本东京台风中心）命名，国际编号为17XX，而美国联合台风警报中心会把在该地区的热带低气压的编号以W字母作结。

凡进入或产生于菲律宾风暴责任范围以内的热带低气压，菲律宾大气地球物理和天文管理局（英文缩写：PASA）都会为它们订立一个菲律宾名称，作当地警报用途；此外，由于中港澳（中国大陆、中国香港、中国澳门）用同一翻译名，而台湾之翻译名字可能有所不同，因此同一个风暴可能会有2个不同的中文名字，及有时候会有两个不同的英文名称（国际名字及菲律宾名字）。 2012年8月的台风韦森特由于名称与东北太平洋的飓风命名表产生同名冲突，故在2013年的台风委员会年度会议上决定将韦森特除名，以后不再使用，替补名称在翌年确定为“兰恩”，这是十分少见的因为台风名称本身因素而被除名的一个案例。

2017太平洋台风季 2017太平洋台风季的情况： 2017年1-2月，由于处于严冬季节，不适宜热带气旋的发展，但是由于副热带高压势力总体偏弱，加之菲律宾以东洋面海温显著偏高，垂直风切变较小，最终还是有两个热带低压发展，为菲律宾南部地区带来了强降雨；三月，副热带高压重返东南亚地区，垂直风切变重新加大，西北太平洋出现了空台现象；四月上中旬，条件逐渐转好，低纬海洋湿润程度大幅增加，副热带高压暂时退出了热带洋面的舞台，但由于垂直风切变依旧较大，较大程度地压制着热带气旋的发展，故远洋低纬地区产生了一个热带扰动，尽管数值预报都支持它会达到热带风暴强度及以上，但最终它的对流时而整合时而散架而未能成为2017年的首个台风；四月下旬，随着垂直风切变进一步减小，西北太平洋出现了年内首个热带风暴——台风梅花。 它是一个强度孱弱的热带气旋，并且远离陆地，未造成任何损失；五月，南海西南季风大爆发，但同时副热带高压强度达到顶峰，尽管出现了多个台风胚胎，但最终都夭折，导致五月没有热带风暴出现。

7.每年台风的路径基本上是安历史路径吗

不是。

台风（Typhoon），指形成于热带或亚热带26℃以上广阔海面上的热带气旋。 世界气象组织定义：中心持续风速在12级至13级（即32.7~41.4m/s）的热带气旋为台风（typhoon）或飓风（hurricane）。

日本气象厅定义：中心持续风速118~156km/h(32.8~43.3m/s)称之为台风。 北太平洋西部（赤道以北，国际日期线以西，东经100度以东）地区通常称其为台风，而北大西洋及东太平洋地区则普遍称之为飓风。

每年的夏秋季节，我国毗邻的西北太平洋上会生成不少名为台风的猛烈风暴，有的消散于海上，有的则登上陆地，带来狂风暴雨，是自然灾害的一种。

为什么台风登陆后风会减弱而暴雨不减

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——人们无法证明设是正确的，甚至无法通过归纳法获得真理的证据，但如果设是错误的，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，波普尔提倡大胆设，用证伪的方式去不断试错，不断修正，而不是提出说，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，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”。

“黑天鹅”也好，“龙王”也好，都不是孤立的，而是一系列强烈关联的，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.

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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

台风登陆后深入内陆，受到地面摩擦力的影响，风速逐渐减小，强度大大削弱。但这时往往会暴雨倾注，造成山洪暴发，冲毁水库，淹没田地等严重的洪水灾害。

　

以今年在浙江沿海登陆的台风云娜为例，8月12日晚8点登陆后，以每小时20公里左右的速度向西北方向移动，13日凌晨在穿过浙江中部时减弱为强热带风暴，上午减弱为热带风暴，并进入江西境内。在江西北部共逗留22小时，14日上午移入湖南东北部、湖北东南部地区逐渐减弱成低气压。虽在北上西进的过程中强度减弱，但所经之地都降了暴雨和大暴雨：浙江省累计雨量超过100毫米的站点有275个，其中超过200毫米的站点有79个，超过300毫米的站点有36个。高强度的降雨，造成乐清等地发生重大泥石流、山体滑坡；温台沿海平原水位暴涨，大面积农田被淹等灾害；江西省赣北永修、赣东东乡等四县降雨量超过200毫米，全省大部分地区受此次降雨影响，旱情已大为缓解；湖北11个县市降暴雨，过程累计雨量全省共有20个县市超过50毫米，6个县市雨量超过100毫米。

　

那么为什么台风登陆后强度减弱而暴雨却不减？我们知道，台风是围绕低气压中心猛烈旋转的热带大气旋涡，当它登陆后，受到粗糙不平的地面摩擦影响，风力便大大减小，中心气压迅速升高强度减弱。可是在高空，大风仍然围绕着低气压中心吹刮着，来自海洋上高温高湿的空气仍然在上升和凝结，不断制造出雨滴。如果潮湿空气遇到大山，山的迎风坡还会迫使它加速上升和凝结，这样以来那里的暴雨就更凶猛了。

　

有时还会有这样的情况发生，即台风登陆以后，已疲惫不堪，风力减小，中心移动缓慢，甚至老是在一个地方停滞徘徊。这样，暴雨一连几天几夜的倾泻在同一个地区，暴雨造成的灾情就更严重了。15年8月河南省特大的暴雨，就是台风登陆后的低压中心一连几天在那儿停滞所造成的。