江苏天气预报趋势图最新_江苏天气预报趋势
1.想知道未来十天，沿海海面的天气情况，主要是风力大小
2.全国近几天天气预报
3.连云港预告天天有大雨为啥不准如题 谢谢了
4.2021年清明降雨量？
5.梅雨期2022
6.全国各地天气预报
“五一”黄金周期间全国天气趋势预报
中央气象台预计，今年“五一”期间，影响我国的冷暖空气均较活跃，5月4－6日我国将出现一次较大范围降水天气过程；4日前后，北方部分地区将出现风沙天气。
我国南方强降水局部大暴雨 黄淮江淮降温4-8℃
受孟加拉湾风暴减弱成的低气压影响，未来两三天，云南中南部、江南南部、华南大部将先后有中到大雨、局部地区有暴雨或大暴雨。此次降雨过程对于缓解云南部 分地区的旱情十分有利。受冷空气影响，5月1日，华北中南部、黄淮、江淮地区的气温将下降4～8℃、局部地区达10～12℃。江南南部、华南等地5月1日 起将出现一次明显降雨过程。
北京：天气不错 4、5日有降雨
“五一”期间，北京地区大部分时间天气都不错，出现大风、沙尘和强降温等坏天气的可能性很小，“五一”前期和后期，北京的天气非常温暖舒适，适宜您出行。但是4日、5日受到冷空气的影响，北京将有一场非常明显的降雨。
上海：以多云间晴天气为主
上海中心气象台据最新气象资料分析，预计“五一”黄金周前期本市在暖气团控制下，以多云间晴天气为主，气温比常年同期偏高。5月1日夜里受弱低压槽影响，局部地区可能出现阵雨。黄金周后期受冷暖空气的共同影响，本市将有一次明显的降水过程，温度有所回落。
新疆：天气好转 温度适宜
新疆自治区气象台预测，2006年五·一黄金周期间，3日之前，南疆以晴到多云天气为主，温度适宜；4日之后北疆天气逐渐好转。节日期间，首府乌鲁木齐1 日多云有阵雨，3到4日中雨，4-5级西北风，其它时间以多云天气为主。1~2日，最高气温20~23℃，最低气温10~14℃；3~5日，气温下降，最 高气温12~16℃，最低气温6~8℃，之后气温缓慢回升。
内蒙古：4、5日将有绵绵春雨
内蒙古自治区气象台预计，“五一”黄金周期间我区各地天气晴好，出现大面积风沙天气的可能性不大，气温适宜。4日、5日，大部地区将会出现一场难得的绵绵春雨，适合外出旅游。人们可以沐浴着和煦的春风、明媚的阳光、绵绵细雨度过一段温馨的日。
陕西：天气晴好 气温偏高
陕西省气象台预计，五一日期间，1～2日我省天气晴好，气温偏高，4日前后将有一次较明显的降水过程，气温有所下降，5日以后我省各地云量较多。
浙江：晴热为主 气温偏高
浙江省气象台预计：今年“五一”黄金周期间，没有明显冷空气影响，浙江省以晴热天气为主，气温明显偏高；其中1日傍晚到2日上午浙中南地区有弱降水，6－ 7日全省有阵雨或雷雨。4月30日到5月1日、5月4日到5日我省大部分地区最高气温可达32-34度,局部可达35度。
海南：以晴雨相间天气为主
根据最新气象资料分析，预计：4月30日至5月3日，湖南全省大部分地区以晴雨相间天气为主；4日天气晴好；5日湘西、湘北有阵雨或雷阵雨天气，其它地区多云；6～7日我省有一次较明显的降水过程，并伴有短时雷雨大风、局部大到暴雨等天气。
湖南：晴雨相间天气为主
根据最新气象资料分析，预计：4月30日至5月3日，湖南全省大部分地区以晴雨相间天气为主；4日天气晴好；5日湘西、湘北有阵雨或雷阵雨天气，其它地区多云；6～7日我省有一次较明显的降水过程，并伴有短时雷雨大风、局部大到暴雨等天气。
湖北：前晴后雨 气温前高后低
湖北省气象局根据最新气象资料分析：预计，“五一”黄金周期间，湖北省天气主要特点是：前晴后雨，气温前高后低，节后期有一次中等强度冷空气活动，其中 1～3日，天气以晴为主；4日云系开始增多，鄂西有阵雨；5～7日，全省有一次较明显降水天气过程发生，日平均气温将下降4～6℃。
贵州：前期晴好温度高 后期有降水
“五、一”节日期间，贵州省节日前期天气晴好，温度较高，全省最高温度在25--33℃之间，适宜外出旅游，黄金周后期有一次明显降水天气，出现在5月5 -6日，温度有所下降。由于节日前期1—4日全省大部分地区天气晴好、气温较高，节日后期我省将出现明显降雨天气，部分地区将在雷雨中伴随出现雷电、冰 雹、大风等强对流和局地强降水天气。
想知道未来十天，沿海海面的天气情况，主要是风力大小
由于温室气体排放得越来越多，造成全球变暖成为大趋势。天气变暖造成大气层不稳定，江苏处于复杂的暖温带气候带，使得未来暴雨、台风、冰雹、龙卷风等强对流天气会越来越多，极端天气现象也会越来越多，天气预报的难度也越来越大。
根据科学家的预测，如果气候继续以这样的速度变暖，本世纪末，气温将升高1.4℃－6℃。气候变暖至少有以下几个后果：海平面将因此升高20－80厘米，全球多个岛国和海边城市陷入汪洋；台风、大旱等极端灾害性天气的发生将更为频繁；生物多样性被打破，上百万种物种将灭绝，占整个物种的40％。
晒太阳的时间越来越少
2007年全省除了宜兴、常州等站点外，其它大部分台站的日照时数，比常年偏少0.1-2.5成。省气象台曾公布的一项调查显示，自1967年以来，南京日照时间以8小时/年的速度递减。这40年里，每10年日照时数就要下降88．81小时。光照减少的原因，除了雾、霾天气的增多，城市的污染加重，使空气中的气溶胶等物质增多，因此造成阴雨天增多，并且日照减少有持续下去的趋势。
日照时间少了，可能会对春季开花的植物产生一定影响，比如桃花、杏花、梨花等，它们可能会由于日照减少造成花期推迟。冬季晒太阳少，容易导致维生素D缺乏，出现腰酸背痛、骨关节疼痛、呼吸道感染等症状。而冬季晒太阳少，人还会患上“抑郁症”。
气象预报以后不再报“局部”
去年江苏省共发布灾害性天气预警信号117次，为了能将气象预警信息迅速及时地传递到每个角落，去年气象部门平均每月发送重要天气短信156万次。
今年，气象部门对于发生的灾害将实行临近预警系统，当气象灾害临近的12至24小时之内，每3小时预警一次，24至48小时之内，6小时预警一次，48小时至72小时之内，12小时预警一次。
此外，气象部门还将加强精细预报，将预报范围缩小到乡镇，以后的天气预报不再报“局部有雨”，而是精确到乡镇，要具体预报到哪一个地区有雨
全国近几天天气预报
东海：://.weather.cn/html/weather/101191002.shtml
南海：
://.grmc.gov.cn/tqyb/cg_5.htm
今天夜间到明天白天渤海北部（10、20、30、40区）、渤海中部（61、62区）、渤海海峡（65区）、黄海北部（66、70区）偏北风转偏南风5～6级
只能到这个地步了哈
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2013-12-12：未来4－10天具体预报
天气趋势
1 气温趋势
未来10天（12月12-21日），影响我国的冷空气势力较弱；除西南地区东部、江南、华南等地平均气温较常年同期偏低1-2℃外，我国其余大部地区气温接近常年同期或偏高，其中新疆北部、东北地区北部偏高2-3℃。
2 降水趋势
未来10天，四川盆地东部、云贵高原、江南、华南等地降雨量有10-30毫米，其中江南中南部、华南等地的部分地区降雨量有40-70毫米，华南局部有80-150毫米，上述大部地区降水量比常年同期偏多3-7成，部分地区偏多1-3倍；新疆西北部、东北地区东部、西北地区东南部有2-8毫米降水。
主要天气过程
12-13日，受冷空气影响，华北、东北、黄淮等地气温有所下降；华北北部、东北等地有4-5级偏北风，渤海、黄海有7-8级大风；新疆北部、内蒙古东北部、东北部分地区有小雪；江南、华南、西南地区有小到中雨，局地大雨。
14-17日，西南地区东部、江南、华南将出现中到大雨天气过程，其中江南南部、华南等地部分地区有暴雨；14-15日，青藏高原东部、东北地区东部有小到中雪。
未来4－10天具体预报
15日08时至16日08时，江南、华南及西南部分地区有中到大雨，局地有暴雨，其他大部地区以晴到多云天气为主。
16日08时至17日08时，新疆西北部有小雪，江南、华南及云南南部有小到中雨，其中江南东部、华南中东部有大雨。
17日08时至18日08时，江南中东部、华南东部有小到中雨；新疆西北部有小雪。
18日08时至19日08时，新疆北部有小雪；南方局部地区有小雨。
19-21日，西北地区东部、华北部分地区有小雪，西南地区部分地区有小雨。
2021年清明降雨量？
天气预报为什么有时不准呢？ 央气象台及北京市气象台的专家告诉记者，天气预报看似简单，实际是一个浩大的系统工程。天气预报是以大气科学理论为依托，以各种气象探测手段为基础，以数值天气预报为核心，依靠预报人员的综合判断分析，最终形成的。“其中的每一个环节都存在某些不确定性，不可能每一次的预报结果都与实际一致。提高天气预报的准确率，现在仍是一个世界性的难题。” 首先，人类对大气运动机理的认识还有限。阴晴冷暖、雨雪风霜，各种天气产生和变化，都是由大气不断运动造成的。由于大气运动的复杂性，科学家们还不能真实地描述大气运动的细微结构。 其次，气象观测网络还做不到“疏而不漏”。气象探测已发展成为覆盖地基、空基、天基的立体观测系统，地面观测站、高空观测站、自动气象站、雷达观测站、气象星组成了时刻监视大气运动和变化的观测网。但这个网络对中小尺度的天气系统会有疏漏，就像大网捞小鱼，容易漏掉。而且观测资料可能会有误差，例如，风向、风速观测结果是用2分钟观测的平均值，可能就会有一定误差。 第三，数值天气预报模型不能完全模拟大气演变。天气的变化，是地球周围大气运动变化的结果，而大气运动变化，物理上要符合流体力学和热力学一些定律，这些定律可以用数学的语言，写成数学方程。人们利用高性能计算机，把天气预报问题变成数学方程求解的问题。这样的方法叫数值天气预报，这是现代天气预报的核心。然而，目前任何一套模型都不能真实地模拟大气演变，只是近似，必然存在误差。 第四，预报员之间的经验及水平会有差异。数值模式计算出来的预报结果，不能直接作为预报结论，预报员还要进行解释应用，根据当地情况进行订正。例如，北京北有燕山、西有太行山，天气预报必须考虑地形影响。预报员的个人经验也在复杂天气的预报和综合决策中起着重要作用。 天气预报是很复杂的系统工程。实际上，在发达国家，天气预报不准的现象也经常出现。2005年，美国暴雨预报准确率也只有22%，台风路径预报误差是103公里。宋英杰说，他曾经在国外同行那里看到过一本小册子，内容是提醒气象工作人员面对公众嘲讽，如何保持心理平衡。 与世界先进水平有差距 我国天气预报准确率、精细化程度、服务水平还有比较大的差距 改革开放以来，我国气象事业取得了长足发展，初步建立了以数值天气预报为基础、人机交互信息加工处理系统为平台、综合应用多种预报技术方法的天气预报业务技术体系。预报时效基本覆盖了10天以内的所有时段，旬天气预报、逐日滚动的7天天气要素预报和3天灾害性天气落区预报已在全国台站全面展开。台风、暴雨、大风降温、沙尘暴、高温等灾害性天气的预报预警水平明显提高。 10多年来，我国天气预报质量评分曲线，呈现上升的趋势。按国际通用标准来评，目前对于小雨的预报准确率为60%，暴雨接近20%，台风的路径误差约为120公里。 “虽然有几次出现较大误差，但总体来看，今年以来北京市气象台预报准确率还比较高。”北京市气象台首席预报员孙继松说。据他介绍，北京市气象台1月至3月24小时气温预报(最高、最低气温)的准确率为70.4%；1月至4月13日，24小时雨雪预报准确率为72.2%；1月至3月24小时5级以上大风预报准确率为84.6%。 气象专家们同时指出，与世界先进水平相比，我国天气预报准确率、精细化程度、服务水平还有比较大的差距。 中央气象台专家介绍说，我国数值天气预报的水平和自主创新能力还有较大差距。缺乏能满足精细化的要素预报需求的数值天气预报模式，模式的预报时效与精细程度与世界先进模式相比还有很大差距。专业数值预报模式主要还是以国外引进为主。资料同化系统与发达国家相比差距明显，这是制约我国天气业务整体发展的重要因素。 此外，我国数值天气预报产品解释应用的水平不够高。重大灾害性、关键性、转折性天气预报能力明显不足。 随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，各级和公众对天气预报准确性、精细化的需求也随之提高，加深了人们对天气预报信息的依存度。这使得人们对天气预报的“希望”和“失望”同时增加了。 “最后一公里”不畅通 概率预报反映不确定性，更为科学；预警信息还难以在有效时间内传递到用户手中 气象专家指出，人们认为天气预报有时候“不准”，还有一个重要因素是，美国、日本等国家的天气预报中，对降水等气象要素实行的是概率预报，例如，“明天降水概率为70%”等。而在我国，北京等地曾经进行了一段时间概率预报，但由于人们不适应、不理解，概率预报不久就被取消了。 中国气象局华风气象信息集团总经理石永怡在国外参观天气预报节目制作时，看到气象专家预报说：“这一地区的雪，可能下，也可能不下。”石永怡认为，这实际上就是概率预报，是比较科学的做法。 专家们还指出，我国气象预警信息发布“最后一公里”还不畅通，这不仅不利于防灾减灾，也在客观上增加了人们天气预报“不准”的印象。 不同的天气系统，其可预报性时效是不同的，例如，对于局地强对流天气(如龙卷风、冰雹、雷暴大风等等)，以目前的科学技术，提前48小时以上报出它的具体位置、强度很难做到。 “龙卷风、冰雹、雷雨大风等强对流天气，从生成到结束往往只有几个小时，不可能提前很长时间预报。”矫梅燕说，“发达国家对强对流天气的预报时效也仅是十几分钟，虽然预警时间短，信息能及时传到人们手里。而我国预警信息的‘最后一公里’问题还没有解决，难以在有效时间内将预警信息发到用户手中，使他们能够取有效措施防御气象灾害。”例如，北京市2004年7月10日的暴雨，气象部门提前一小时发布了预警，但当时很多人没有获得这个信息，导致莲花桥等地大量车辆被积水所淹。 北京“7·10”暴雨后，解决了电视插播气象警报的问题，但是，目前天气短信是收费的，气象部门希望能与通信部门特别是移动通信公司建立天气临近预警无偿发布机制。 准确率提高需长期努力 2010年监测预警率达80%以上，中短期天气预报和大气要素预报准确率将大大提高 去年1月院印发《关于加快气象事业发展的若干意见》，指出了加快气象事业发展的重要性和紧迫性。中国气象局随即启动了业务技术体制改革，最终目的是提高气象预报预测水平和服务能力。 在技改总体方案中，天气业务的改革重点是完善精细化预报业务流程，促进灾害性天气和定量降水预报的突破；完善临近预报和短时预报业务，建设突发性灾害天气预警预报体系，增强对突发件气象应急保障能力；建立四维资料同化系统，加强数值天气预报及其解释应用等。 按照中国气象局确立的目标，到2010年将建立基本满足国家需求、功能齐备先进、结构完整优化的集约化、研究型和开放式天气业务技术体制，形成天气业务在国家、区域、省、地、县的有序布局，天气业务能力进一步增强，天气业务科技水平显著提升。届时，气象部门将综合利用天基、空基和地基观测信息，实现对我国大部分地区天气和相关灾害的全天候连续监测，监测预警率达80%以上。建立以数值预报产品为基础的大气要素中短期精细化定量预报业务，中短期天气预报和大气要素预报准确率大大提高，4天降水预报达到2005年3天预报水平；台风、暴雨等灾害性天气的短期预报质量在2005年的基础上提高5%。（来源：人民日报）
梅雨期2022
2021清明节天气预报出炉
3月31日-4月1日，从全国降水量实况图上看，昨天到今天，我国西北多地雨雪继续外，长江中下游地区的强盛降雨也正在进行中，湖南江西浙江湖北安徽江苏多地降下中到大雨，江西湖南安徽不少地方甚至出现暴雨，局部大暴雨，很多地方的暴雨还伴随着电闪雷鸣大风咆哮乃至冰雹砸下。
不过，从这降水量图上也可以看到，虽然华南沿海也有一条降雨带，但这降雨带的强度比起江南就明显偏弱了，不少地方的降雨量只有小雨级别，广东珠三角的不少地方甚至没有出现降雨，这和江南的大雨滂沱形成了鲜明对比。对于广东来说，去年秋季以来在拉尼娜影响下就一直少雨，而今年以来还是十分少雨，干旱已经在广东多地迅速发展，从监测数据上看，广东目前出现了大范围的气象干旱，很多站点已经达到了中旱-重旱水平，个别区域已经达到最严重的特旱。
2021清明节天气预报出炉 清明节南方有大范围的降雨
现在是3月，往年的这个时候，广东的降雨开始增多，甚至开始进入到前汛期——前汛期是春天开始时，南下冷空气仍然活跃时，北上的海洋暖湿气流也变得活跃，二者在广东广西福建等省区交汇，产生大量降雨的一个时期。但今年却一反常态，原本应该雷雨频频的广西广东反而少雨炎热，而长江流域却雷雨频频。
那这种情况什么时候会改善一点?目前，超级计算机的最新预报中指出了一些广东未来暴雨的趋势——从超级计算机气候模式的预测上看，在4月7日-4月14日，也就是4月上旬后期到到4月中旬，我国西南地区和南部沿海的降水量将可能明显增多(蓝绿色区域)，尤其是广东广西，总降水量将比常年同一时期明显偏多40-60毫米，这意味着不仅后期华南降雨有增多趋势，而且广西广东还出现了猛烈暴雨的趋势!
2021清明节天气预报出炉 清明节南方有大范围的降雨
因此，部分网友也表示这是好事啊!最近华南沿海的雨水这么少，春季农业都已经受到了不少影响，这样的情况能改善目前的干旱。而广东的前汛期标准上看，广东需要全省超过43个站点出现暴雨才能算作全省入汛，因此4月清明之后的这一轮暴雨，广东入汛的可能性，这么来看的话，今年的汛期还是确定要来的。
清明节的习俗
清明节的习俗中，扫墓祭祖是首当其冲的问题，不过除此之外，还有一些让人放松身心的习俗，需要带孩子了解一下。
扫墓：到了这个季节，坟墓上的杂草开始生长，后人需要帮忙拔除，还要添上新土。一方面代表后继有人，一方面也是把坟墓当作房屋一样进行修缮。不过，现在一般是墓碑，或者在田地里找不到具体位置，仪式简洁了很多，送鲜花者居多。
放风筝：“又是人间四月天，清明时节放纸鸢”，这个时间以后，风和日丽的天气增多，人们开始放飞风筝。放风筝时，人们仰望蓝天，看着跃动的纸鸢飞到高处，心情格外舒畅。当风筝飞得很高时，剪断或松开风筝线，代表着疾病和灾祸随之散去。
全国各地天气预报
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.
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
全国各地天气预报如下：
天气预报的主要内容是一个地区或城市未来一段时期内的阴晴雨雪、最高最低气温、风向和风力及特殊的灾害性天气。
就中国而言，气象台准确预报寒潮、台风、暴雨等自然灾害出现的位置和强度，就可以直接为工农业生产和群众生活服务。随着生产力的发展和科学技术的进步，人类活动范围空前扩大，对大自然的影响也越来越大，因而天气预报就成为现代社会不可缺少的重要信息。
天气预报判断方法：
又称趋势法，是根据天气图上各种天气系统过去的移动路径和强度变化趋势，推测它们未来的位置和强度。这种方法，在天气系统的移动和强度无突然变化或无天气系统的新生、消亡时，效果较好；而当其发生突然变化或有天气系统的新生、消亡时，预报往往不符合实际。
相似形势法又称模式法，是从大量历史的天气图中，找出一些相似的天气形势，归纳成一定的模式。如当前的天气形势与某种模式的前期情况相似，则可参照该模式的后期演变情况进行预报。由于相似总是相对的，完全相同是不可能的，因此，用此法也往往出现误差。