西安市气象台天气预报_西安市气象台发布预警

1.梅雨期2022

2.西安市气象局的直属单位

2018年7月26西安暴雨还能去吗

最近真的好多地区都在下暴雨啊，小编心里这是羡慕又害怕，因为我们这里真的是热skr人了，但是呢，下暴雨的地区也不太好，他们那边也因为下暴雨影响了很多事情的，那么本篇小编就来跟大家说一说西安这次下暴雨还适不适合去。

今天这种暴雨还是挺大的，不太适合去了。

去之前一定要事先观察好天气预报，再做出发的决定，不然去了下这样的暴雨，还是要待在室内，哪里都不能去。

就连市民朋友出行都有点难，就别说去旅游的了，根本玩不了什么了。

开启闷热晴天和闷热雨天无限循环的夏天。

记者了解到，陕西省气象台07月26日14时38分发布暴雨橙色预警信号：西安市莲湖区、灞桥区、未央区、阎良区、临潼区、长安区、高陵区、蓝田县、周至县、鄠邑区、新城区、碑林区、雁塔区，咸阳市礼泉县、渭城区，渭南市临渭区、华州区、潼关县、大荔县、华阴市，商洛市商州区、洛南县，3小时内降雨量将达50毫米以上，局部伴有7-8级短时大风。请注意防范!

网友评论

kinglovely娇：我差点上班迟到啊!!雨大到我不敢出门好伐!

买旦娜：我下楼拿外卖的时候外面还晴空万里 一上楼外面就瓢泼大雨关了一下阳台的门外面又风平浪静… 我在想是我一个人住傻了吗?现在又是电闪雷鸣

小易的大毛裤嚛：终于来了，终于脱离39.40度的死咒

占卜者12138：躺在床上睡觉的我，听到一声巨响，吓醒了

普洁_lover：这叫短时强降水啊亲!随随便便就暴雨?

梅雨期2022

“前段时间1公斤西红柿批发元钱了，比往年高出了好几毛，黄瓜、茄子也都涨了。”朱雀批发市场的菜贩夏某告诉记者，因雨水多，本地菜长得不好，外地菜来西安的也少，所以价钱就起来了。

西安市西稍门某小区的单元楼门口，最近都贴上了防蟑螂的告示。住在低层的一些业主称，几个月来厨房下水道里经常会爬出一些蟑螂，蟑螂很脏又很恶心，却很难根除。

西安市疾控中心在对全市病媒生物情况监测中，还发现了一种叫褐斑大蠊的蟑螂。这种蟑螂主要分布在闽、粤等地，北方罕见。随着它的出现，南方地区常见的蟑螂品种几乎全在西安出现了。

蟑螂喜湿润，是南方梅雨季节里常见的害虫。今年夏季古城蟑螂的肆虐，让很多人感到西安的天气忽然有了点南方的味道。

暴雨从何而来

在今年陕西人的印象里，雷电、大风和冰雹也较往年剧烈许多。陕西省防雷中心统计，仅9月4日凌晨到当日下午3时，西安就闪电107次，全省竟达到了1085次。受这些强对流天气影响，各种灾害接踵而至。7月至9月，陕南汉中、安康、商洛先后受灾，关中一些地方也灾情严重。

如西安旁边的高陵县，十多个小时降雨，降水量就达到了119.6毫米，城内最深处积水120厘米，成为该县自有降水记录以来的最大一次。这次强降雨还造成了全县90％的秋田受灾，1444栋日光温室大棚塌陷，474间房屋倒塌，5822棵大树被吹断或刮倒，一些村落还出现了停电或自来水无法供应……。

“暴雨、雷电、大风、冰雹等都属于强对流天气，今年夏季气候的反常，主要是强降水等强对流天气比较集中。”陕西省气象台台长、高级工程师杨文峰说。

今年40岁的杨文峰研究气候已有16年，曾有多篇论文发表在核心期刊上。总结这些年来的工作感受，他觉得需要研究的东西太多了。

所谓强对流天气，“就是以空气强对流运动为动力，形成巨大积雨云所产生的天气”，杨文峰说。当空气急速受热后，会产生较强的上升运动。当气流上升、下降达到一定速度时（10米/秒），就是强对流运动。在这种情况下形成的积雨云就会形成强降水等天气。

“强对流天气的形成，受天气系统和气候背景两方面因素的影响。”陕西省气象台首席预报员、高级工程师张弘说，我国今夏降水多，主要是由于西太平洋副热带高压位置偏北的结果。“副热带高压是一个大气环流系统，它输送海洋上的暖湿气流到内地，在大陆与冷空气交锋后，极易形成降水。”

“今年7月，副热带高压在我省表现较强，盘踞时间也长。受它的影响，对流层（降水、雷电等强对流天气都在此层形成）上面冷，下面热，空气结构也不稳定。从东南亚过来的暖湿气流，不断在我省上空遇到从新疆、内蒙古来的冷空气，雨水就会比较集中。”

张弘说，局部的强对流天气的形成还有一个原因，就是白天地面受太阳辐射强，空气中能量快速积累，以致到晚上达到极致。热空气上升过程中自身温度不断降低，如果遇冷或受晚上气温降低的促发，很容易促使能量在短时间内高强度释放，也会造成强对流天气。

“从大的背景来说，强对流天气受全球整个气候变暖的影响。由于气候变暖影响到了整个大气环流系统的异常变化，就势必造成了极端天气事件的增多”，张弘说。在全球温暖的气候情况下，水分蒸发加剧，大气环流循环加快、强度加大，在输送到一些山区的时候，也易受地形刺激形成强对流天气。“像陕南处于巴山地带，受地形影响就会出现强对流天气。而8月8日、9日的关中大暴雨，则是从孟加拉来的暖湿气流突然遭遇南下冷空气发生的。”他说，这种强对流天气的形成往往只需要几个小时。

西安是否会变成“南方气候”

既然强对流天气具有易突发性、时间短且局地性强的特点，那么，为什么今夏古城总会出现“晚上下雨，白天放晴”的南方天气特征？在不久的将来，古城西安会不会过渡到“南方气候”？

在很多人印象中，西安下雨大多是在白天，而且，一下至少一两天。可今年夏天，晚上那么强烈的雷阵雨、暴雨，往往到早上就像什么都没发生一样，放晴了。

杨文峰解释说，早上之所以不再下雨，一方面是因为大气积累的能量，经雷阵雨、暴雨快速释放已经衰竭；二是早上温度低，新能量还没有积累完成——“不过也有能量积累特别大，到次日白天还在继续下雨的情况”，他说。

由于强对流天气形成的比较突然，强度也大，气象预报人员根据以往天气规律及预报经验已很难做出最及时、准确的预报。因此，对今夏的气象预报，工作人员颇有压力。

“天气异常是一个从量变到质变的累积过程，但这个累积常常是‘迅雷不及掩耳’。”陕西气象台天气业务研究室主任吴林荣说。

吴林荣以前也作气象预报工作，而目前主要进行预报业务研究。他说，针对强对流天气的不确定性，气象人员必须全天24小时密切监测天气变化。

陕西省气象台短时预报科科长张科翔说，天气预报的常规流程是：值班预报员根据气象卫星、雷达以及地面观测站传回来的数据，进行汇总、分析；然后做出气象结论，传给首席预报员；如没有问题，就通过媒体等渠道向社会发布。

“而强对流天气往往会在2小时或6小时之内发生，短时预报就要求很快，这种短时预报现在是以手机短信送出的。”张科翔说，这种短信主要是发给党政机关的领导和一些对天气有特殊需求的单位，以便他们及时对即将发生的灾害性天气做出应对。

“最忙的时候，一边要盯着屏幕上的卫星云图，一边还要观察多普勒雷达回波图的变化，同时，还要分析数据，做出判断，及时通知即将发生暴雨天气地区的气象部门。”张科翔在9月3日晚至次日凌晨，曾先后发出了三份短时暴雨警报，对眉县、淳化、户县等地发出警报，两小时后暴雨天气如期而至。

目前全省有5个雷达站，97个常规观测站以及数百个自动站、加密站。但这还不够。随着宝鸡雷达站的建成，未来陕西省还将建1800个地面观测站，这样一来，监测天气的“网”密了，预报的准确率才会更高。

对西安是否会变成“南方气候”的疑问，陕西省气象台的专家未给出结论。不过，他们认为，尽管今夏西安很湿润，也有一些南方天气的特点，但天气不是气候，而且不能说今后一定会过渡到南方气候上去。

“从2003年开始，陕西的气候出现了‘准三年周期’的天气变化规律，也就是每隔一年，就会出现异常天气。如2003年后，2004年就平稳一些。2006年稍好，2007年就出现了异常，不过目前观测的时间还比较短，所以是否‘准’三年周期，到底以后怎样一个趋势，还待进一步观测。”杨文峰说。

陕西省水文水资源勘测局原副总工程师常星源，13年来一直在业余时间观测降水量变化。“今年1月到9月8日的降水量是605毫米，比去年688毫米还要略少一些，只是今夏降水比较集中，给人印象深。”已经70岁的常星源认为，尽管自1995年以来西安的降水量呈缓慢增多的趋势，但总体上差别并不很大。“如果仅从降水说西安会变成南方气候，显然不科学。”

天气异常从暖冬开始

然而，今年的天气异常并非是从夏季开始的。在7月以前，就已出现“征兆”。“今年是仅次于1998年的第二个暖冬，从2006年12月至2007年2月，全省平均气温比常年同期偏高2℃，尤其今年2月，气温偏高达3℃到6℃。”

杨文峰说，2007年1月到6月全省各地气候也是异常的。如暖冬之后，3月份出现了严重的“倒春寒”天气，4月至5月旱情严重，这些都异于往年。

异常的暖冬致使麦田里的麦苗疯长。而这样，势必造成土壤养分的过分消耗，对其后期生长不利。同时，年初温度高，植物抗冻能力小，病虫害也比较严重，这对以后也会有不良影响。

随着4月上旬至6月下旬降水持续偏少，渭南、商洛、铜川、榆林等地出现严重干旱。而在国内，北京2月份创出了1840年以来的最高气温——16℃，这是167年来北京冬天的最高温度。而在我国最北的黑龙江，则经历了1951年以来的最暖冬季。“从2003年以来，全球气候便出现了明显的异常，这些异常主要来自全球气候变暖。”杨文峰说，全球气候变暖是造成我省异常天气的一个大的背景，随着全球气候变暖，海洋温度升高，蒸发加快，冷空气南下受阻和厄尔尼诺现象影响，在一定程度上影响了大气环流系统发生变化。而大气环流系统的改变，使很多地方的气候发生了异常。专家称，造成全球变暖最主要因素是人类的活动。由于人类活动不断增加了温室气体的排放，使得大气中二氧化碳等温室气体不断增加。

“目前各国都在努力减少温室气体的排放。”杨文峰说，大自然中一些反刍动物也排放甲烷，植物中水稻也会释放一些。不过这些对大气影响不大，最主要的还是人类活动引起的排放，如人类的农业、工业活动、城市化以及砍伐森林等。

有资料显示，20世纪是过去一千年中最暖的一百年，而20世纪后期的20年又是上个世纪100年当中最暖的20年。随着全球变暖的持续加剧，不断增加的热量不仅造成气候更剧烈、更频繁地变化，而且引发了一系列的自然灾害。如强降水与大旱并存；冰川、积雪的融化加快，海平面升高，海洋面积扩大，河流改道、干涸，湖泊萎缩以至消失——当暴风雨、暴风雪、热带风暴更加频繁迅猛的时候，**“后天”中的严酷天气也许就真的快要到来了……

西安市气象局的直属单位

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”。

搜索

天津感染高峰预测

天津死了多少新冠患者

全国疫情死亡总人数

中国疫情已死多少人

中央下达疫情最新政策

全国疫情最新消息

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

西安市气象局下设6个直属事业单位：西安市大气探测中心、西安市气象台、西安市气象局后勤服务中心、西安市公共气象服务中心、西安市气象科技服务中心、西安市防灾减灾气象服务中心。另设财务核算中心和执法大队。

1．西安市大气探测中心

负责西安泾河气象观测站、市局大院探测业务；

负责大气成分、辐射、酸雨、自动土壤水分、沙尘暴、闪电定位仪等特种观测和服务业务；

负责大气探测观测环境保护任务；

负责陕西省气象科普基地的日常管理工作；

负责有关科研项目开发和研究；

负责西安高空探测站相关业务；

负责大气探测观测环境保护任务；

负责有关科研项目开发和研究；

负责西安新一代天气雷达站运行相关业务及业务管理任务；

负责全市大气探测设备的监控、维护维修和技术保障工作；承担有关科研项目开发和研究；

负责全市大气探测器材的管理、保障工作：

承办上级交给的其它工作。

2.西安市气象台

负责中期、短期、短时、临近天气预报预警和决策气象服务产品制作发布工作；

负责雷电、空气污染、森林火险等级等预报预警业务；

负责气象应急预警；

负责相关气象新闻发布工作；

负责天气预报技术研究和对下业务指导工作。

负责短期气候预测、气候分析评价、气候公报发布工作；

负责农气、生态情报和预报、农作物产量预报业务；

负责决策气象服务产品制作发布工作；

负责气象灾情收集、整理、归档、上报工作；

负责气象服务新闻发布工作。

负责全市通信网络系统的运行监控与维护业务；

负责市局计算机软硬件维护及软件开发工作；

负责市局网站维护工作；

负责市局信息处理及数据库建设任务；

3.西安市气象局后勤中心

负责市局大院环境规划、美化，水、电（油机发电）、暖的管理与维护；

负责维护市局大院安全和卫生工作；

负责局办公楼、局大院房屋的物业等行政后勤管理服务工作；

负责市局文印、收发工作；

承担市局下达的大院基础性项目建设任务；

负责市局大院房产管理、经营工作；

负责机关后勤保障（除日常办公用品外）工作；

负责市局大院职工食堂的管理工作；

承办上级交给的其它工作。

对市局大院车辆实行集中统一管理, 负责所有车辆的调度、运行、安全等项管理工作；

4.西安市公共气象服务中心

负责与部门、行业间的气象服务合作；

负责农业、交通、旅游、卫生等各类气象专业专项服务；

负责气象资料服务；

负责气象影视节目的制作；

负责气象信息公众服务；

负责气象信息电话、手机短信、电子显示屏服务；

负责市级广播、电台气象信息发布；

负责市级种类报纸、期刊杂志气象信息发布。

5.西安市气象科技服务中心

负责各类气象信息服务产品营销工作；

负责承揽各类气象工程项目服务工作；

负责施放气球技术服务工作；

负责全市防雷技术服务工作。

6.西安市防灾减灾气象服务中心

西安市防灾减灾气象服务中心内设机构3个：市场部、技术部、综合部。

负责制定全市雷击风险评估工作规划、计划，工作流程，并组织实施；

负责全市雷击风险评估工作流程、标准确定，检查、指导各单位开展雷击风险评估工作；

负责建设项目雷击风险评估的现场勘验，土壤电阻率检测、雷电资料收集统计更新，评估软件制作，评估报告编制审核出具工作；

组织召开重点项目雷击风险专家组评估会议，对不予雷击风险评估的建设项目出具不予雷击风险评估意见书；

管理全市雷击风险评估联络信息员，并负责全市雷击风险行业管理和评估人员的技术培训管理工作；

负责全市雷击风险评估的收费管理，按照规定标准核算并收取雷击风险评估费；

负责全市雷击风险评估技术档案和资料的收集管理工作；

加强与有关部门和单位的联系，积极拓展雷击风险评估服务领域；

负责全市雷击风险评估工作宣传，雷击风险评估技术科研管理工作，不断提高全市雷击风险评估覆盖范围、业务能力和技术水平；

承担上级领导交办的其它事项。

7.西安市气象局财务核算中心

西安市气象局财务核算中心挂靠市局财务处，负责全市气象部门（含区县局）财务管理工作。

负责市局机关、各直属单位、县级气象局以及所属企业的所有（包括企业、事业、地方、中央等）资金核算，制定有关财务报表；

负责分析各单位资金运行财务状况，定期形成专项财务分析报告，反馈各单位和市局计财处；

负责对县级气象局（站）的现金、银行存款、收费票据的使用和管理等进行监督检查；

负责市局国有资产管理工作；

负责工商、税务年审，报税、报表统计、职工福利保障等工作。

完成市局领导和上级主管部门交办的其他事项。

8.西安市气象局执法大队

西安市气象局执法大队挂靠市局法规处，负责全市气象行政执法工作。