西安气象台发布重要天气报告_西安气象台发布重要天气报告

1.气象台4月30日报告：未来三天，本地区天气晴好，早上有雾，南风2——3级，日平均气温18°。

2.梅雨期2022

3.西安市防雷减灾管理办法

4.发布天气预报管理暂行办法

5.气象台制作天气预报时，主持人站在一蓝色挂布前主持，请问天气预报怎么就制成电视里播出的样子了呢？

天气预报，是应用大气变化的规律，根据当前及近期的天气形势，对某一地未来一定时期内的天气状况进行预测。它是根据对卫星云图和天气图的分析，结合有关气象资料、地形和季节特点、群众经验等综合研究后作出的。如我国中央气象台的卫星云图，就是我国制造的“风云一号”气象卫星摄取的。利用卫星云图照片进行分析，能提高天气预报的准确率。天气预报就时效的长短通常分为三种：短期天气预报（2～3天）、中期天气预报（4～9天），长期天气预报（10～15天以上），中央电视台每天播放的主要是短期天气预报。 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。

天气预报是根据气象观测资料，应用天气学、动力气象学、统计学的原理和方法，对某区域或某地点未来一定时段的天气状况作出定性或定量的预测。它是大气科学研究的一个重要目标。对人们生活有重要意义。

如今人们外出，只须收听或观看天气预报，就可以决定是否带雨具，而在过去，则要顾虑天气情况。那么，气象台每天最重要的工作——天气预报是怎样诞生的呢。 公元前650年左右巴比伦人使用云的样子来预测天气。公元前340年左右亚里士多德在他的《天象论》中描写了不同的天气状态。中国人至少在公元前300年左右有进行天气预报的纪录。古代天气预报主要是依靠一定的天气现象，比如人们观察到晚霞之后往往有好天气。这样的观察积累多了形成了天气谚语。不过许多这些谚语后来被证明是不正确的。

从17世纪开始科学家开始使用科学仪器（比如气压表）来测量天气状态，并使用这些数据来做天气预报。但很长时间里人们只能使用当地的气象数据来做天气预报，因为当时人们无法快速地将数据传递到远处。1837年电报被发明后人们才能够使用大面积的气象数据来做天气预报。

20世纪气象学发展迅速。人类对大气过程的了解也越来越明确。1970年代数字天气预测随电脑硬件发展出现并且发展迅速，今天成为天气预报最主要的方式。

1853～1856年，为争夺巴尔干半岛，沙皇俄国同英法两国爆发了克里木战争，结果沙俄战败，正是这次战争，导致了天气预报的出现。

这是一场规模巨大的海战，1854年11月14日，当双方在欧洲的黑海展开激战时，风暴突然降临，且最大风速超过每秒30米，海上掀起了万丈狂澜，使英法舰队险些全军覆没。事后，英法联军仍然心有余悸，法军作战部要求法国巴黎天文台台长勒佛里埃仔细研究这次风暴的来龙去脉。那时还没有电话，勒佛里埃只有写信给各国的天文、气象工作者，向他们收集1854年11月12～16日5天内当地的天气情报。他一共收到250封回信。勒佛里埃根据这些资料，经过认真分析、推理和判断，查明黑海风暴来自茫茫的大西洋，自西向东横扫欧洲，出事前两天，即1854年11月12日和1854年13日，欧洲西部的西班牙和法国已先后受到它的影响。勒佛里埃望着天空飘忽不定的云层，陷入了沉思：“这次风暴从表面上看来得突然，实际上它有一个发展移动的过程。电报已经发明了，如果当时欧洲大西洋沿岸一带设有气象站，及时把风暴的情况电告英法舰队，不就可避免惨重的损失吗？”于是，1855年3月16日，勒佛里埃在法国科学院作报告说，假如组织气象站网，用电报迅速把观测资料集中到一个地方，分析绘制成天气图，就有可能推断出未来风暴的运行路径。勒佛里埃的独特设想，在法国乃至世界各地引起了强烈反响。人们深刻认识到，准确预测天气，不仅有利于行军作战，而且对工农业生产和日常生活都有极大的好处。由于社会上各方面的需要，在勒佛里埃的积极推动下，1856年，法国成立了世界上第一个正规的天气预报服务系统。

天气预报的诞生历史说明，气象条件可以影响局部战争或战役的胜败，而由于战争的需要，又推动和发展了气象事业。

气象台4月30日报告：未来三天，本地区天气晴好，早上有雾，南风2——3级，日平均气温18°。

近期中国各地都遭到了不同程度的强降雨，每个人手机上都会收到国家气象局的暴雨预警，但是近期，已经进入了夏末，所以暴雨量还是有所减少的。现在天气已经凉爽了，所以，一场秋雨一场凉，很多人开始穿上了长衣长袖。但是仍然有一部分地区还在发布暴雨预警，也就是说，中国某些地区仍然还持续的有降雨现象发生，那么这些地方究竟是哪些呢？

其实主要还是在长江以南地区，长江以北地区的北方，现在已经进入了秋季状态，虽然还有一点夏季的伏热，但是仍然整体天气已经是凉爽状态，因为前段时间的强降雨。导致气温逐渐下降，而随着现在台风路径的移动已经开始到了南方地区进行了一个普遍性的降雨现象发生，而南方，江苏湖南，湖北，四川，安徽，浙江，福建。等地开始发布了暴雨预警情况。

很多人以为的暴雨就是大雨哗哗下，但其实暴雨在气象上面来讲，是指降水量大于50ml。所以即便小雨下了一整天，他的降雨量也足够称得上是暴雨了。

其实每年夏天南方地区都会受到洪涝灾害的影响，但是这就无法避免了，因为受气候以及地形等方面的影响，南方地区就是比较多雨多灾。所以这一代的防汛形势仍然还十分的严峻。

对于这样的形式，我相关政府提前做出了预警准备，同时做好了各种防汛工程，针对此次暴雨情况，女星为了避免人员伤亡，做出了各种的战略部署。虽然我们没有办法去阻止暴雨工作的发生，但是我们可以去提前做措施来减少不利行为的发生，对于这种情况我国还是比较有经验的。因为暴雨现象只有发生，我国南方地区已经有了足够多的应对措施。

而且随着中国科学技术的发展，国家对于灾害的发生还是能够很好的预警和防控的。所以针对此次的暴雨预警，我们还是做好了充分的准备，以及非常有信心能够度过这次灾害。

中国始终都是一个坚强的大国，而且我们能够众志成城，团结一心的去做事情，能够调动起来，全国各族人民一起奋斗。尤其在今年的特殊形势下，在我国新冠疫情还没完全消灭。仍然处在攻坚阶段的时候，我们在两者齐驱的过程中，把防疫和防洪工作做得非常的出色。

南方的防汛工程始终都是中国防汛的重点，尤其在七八月份。开始进入雨季后，南方工作开始变得逐渐艰难。希望在这种形势下，大家能够提起12分的精神，一起度过此次难关。

针对暴雨橙色预警报告，气象局等方面会进行跟踪调查，并且给出实时报道。

梅雨期2022

1.未来两天，早上有雾，请慢行；5月3日起，或有小到中雨，天雨路滑，请小心驾驶！2.爸爸妈妈，5月3日起，有寒潮来袭，请带好厚一点的衣服，防止着凉感冒。

给我设满意答案撒！

西安市防雷减灾管理办法

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

发布天气预报管理暂行办法

第一条　为了防御和减轻雷电灾害，规范防雷减灾活动，保护国家和人民生命财产安全，促进经济社会发展，依据《中华人民共和国气象法》、《陕西省气象条例》和有关法律法规规定，结合本市实际，制定本办法。第二条　在本市行政区域内从事防雷减灾活动的组织和个人，应当遵守本办法。第三条　市气象主管机构在上级气象主管机构和本级人民政府的领导下，负责全市防雷减灾管理工作，并具体组织实施新城区、碑林区、莲湖区、雁塔区、未央区、灞桥区、阎良区的防雷减灾工作。

临潼区、长安区及市辖县气象主管机构，负责组织实施本行政区域内的防雷减灾工作。

安全生产监督、规划、建设、公安、质量技术监督等行政管理部门应当按照各自职责做好防雷减灾工作。第四条　防雷减灾工作实行预防为主、防治结合的方针。第五条　区县人民政府应当加强对防雷减灾工作的领导，做好雷电监测预报预警技术和雷电防护技术的研究和推广，提高雷电灾害防御和应急处置能力。第六条　气象主管机构所属气象台（站）负责雷电灾害的监测、预报、预警业务，制作和发布本行政区域内的雷电天气、雷击落区和危害等级的预报和警报信息。第七条　下列易遭受雷电灾害的建（构）筑物、设施或场所，应当安装防雷装置：

（一）《建筑物防雷设计规范》划定的一、二、三类防雷建（构）筑物；

（二）易燃易爆物品和其他危险化学品的生产和储存场所以及体育、旅游、游乐等场所；

（三）邮电通信、电力生产、交通运输、广播电视、电子信息系统、金融证券、医疗卫生、文化教育、文物保护等社会公共服务设施；

（四）按照有关规定应当安装防雷装置的其他场所或设施。第八条　从事防雷装置检测、防雷工程设计、施工的组织，应当取得相应的资质。

禁止无资质或超出资质规定范围从事防雷装置检测和防雷工程设计、施工。第九条　建（构）筑物、其它设施或场所应当按照国家防雷设计技术标准和规范进行防雷装置设计。需要采取综合防雷设计的建设项目在设计前应当进行雷击风险等级评估。第十条　防雷装置设计实行审核制度。建设单位应当将防雷装置的设计图纸和有关资料报送当地气象主管机构审核，审核未通过的，应当进行修改并重新报送审核。第十一条　安装防雷装置应当按照核准的防雷装置设计进行施工，并接受防雷装置检测机构的随工检测。第十二条　防雷装置竣工实行验收制度。防雷装置竣工并取得竣工检测报告后，建设单位应当向当地气象主管机构申请竣工验收，验收不合格证的，不得投入使用。

建（构）筑物的防雷工程竣工验收资料纳入城市建设档案管理。第十三条　防雷装置实行定期检测制度。易燃、易爆、危险化学品场所的防雷装置每半年检测一次，其他场所的防雷装置每年检测一次。防雷装置经检测不合格的，应当进行整改。第十四条　防雷装置检测机构应当按照国家或行业防雷技术规范进行检测并出具检测报告，检测数据应当真实、准确，不得遗漏检测项目，不得出具虚假检测报告。第十五条　因雷电造成火灾、爆炸、人员伤亡和财产损失的，有关单位或个人应当及时向气象主管机构报告灾情，并协助进行雷电灾害的调查、鉴定。第十六条　违反本办法有下列行为之一的，由气象主管机构给予警告、责令限期改正、没收非法所得；逾期不改正或情节严重的，可处以5000元以上3万元以下罚款；给他人造成人身伤害或者财产损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，由司法机关依法追究刑事责任。

（一）应当安装防雷装置而拒不安装的；

（二）防雷装置设计未按规定进行设计审核的；

（三）防雷装置未按规定进行竣工验收的；

（四）无资质或超越资质规定范围，从事防雷装置检测、防雷装置设计、施工的。第十七条　对当事人处以2万元以上罚款的，当事人有权要求举行听证。第十八条　当事人对行政处罚决定不服的，可以依法申请行政复议或者提起行政诉讼。第十九条　防雷工作人员在防雷减灾工作中滥用职权、徇私舞弊、玩忽职守造成重大损失的，依法给予行政处分；构成犯罪的，由司法机关依法追究刑事责任。第二十条　本办法所称的随工检测，是指在施工阶段对竣工后无法进行检测的防雷装置关键部位进行的检测。

本办法所称竣工检测，是指在验收阶段对防雷装置做最后的测量，并编制最终的测试文件。

气象台制作天气预报时，主持人站在一蓝色挂布前主持，请问天气预报怎么就制成电视里播出的样子了呢？

第一条　为加强对天气预报、警报发布的管理，正确运用天气预报，趋利避害，防止因多渠道发布天气预报在社会上造成不良影响，甚至引起动荡，以保障人民生命财产的安全和社会主义现代化建设的顺利进行，制定本办法。第二条　公开发布天气预报是指通过宣传媒介和公共信息发布系统，如广播、电视、报刊、电话等方式向公众发布的天气预报。第三条　国家对公开发布的天气预报和灾害性天气警报实行统一发布制度。由国家气象局管辖的各级气象台站负责发布。中央气象台及以下各级气象台站分别负责发布我国领域及本台站责任区内的天气预报和灾害性天气警报；中央气象台及沿海各级气象台还需分别负责发布所承担的责任海区范围内的天气预报和灾害性天气警报。第四条　除国家气象局管辖的各级气象台站外，其他组织和个人均不得向社会公开发布各类天气预报和灾害性天气警报。第五条　国务院其他有关部门所属的气象台站或机构，只负责向本部门发布专业天气预报，不承担向社会公开发布天气预报和灾害性天气警报的任务。第六条　天气预报工作的重点是做好灾害性天气和重要天气的预报、警报服务。各级气象台站要切实加强工作责任心，认真分析研究，严密监视天气变化，力求做到预报服务及时、准确，在公开发布重要天气预报和灾害性天气警报之前，要及时向当地人民政府及有关部门报告。第七条　我国天气预报的时效规定是：长期天气预报指十天以上，中期天气预报指四至十天，短期天气预报指三天以内，其中十二小时以内也称短时天气预报。

国家气象局管辖的各级气象台站制作的短期天气预报和灾害性天气警报，可对社会公开发布。长期天气预报仅供各级人民政府、防汛抗旱指挥部门及有关单位内部参考，一般不作公开发布或报道；若因防灾决策需要必须公开发布或报道时，应该经国家气象局或有关省（自治区、直辖市）气象局审定同意。第八条　国家鼓励有关科研单位、学术团体和个人研究探讨天气预报技术、方法。他们研制预报得出的结论和意见，可向当地气象台站提供或在各级气象台站主持召开的天气预报讨论会和其他专业会上发表，但不得以任何形式自行公开发布。第九条　各级地方政府对于气象部门以外的组织或个人所提供的各类天气预报（含长期天气预报），可及时转至当地气象台站，气象台站对其应该认真分析，综合研究，若有重大分岐，必要时应该实事求是地向当地政府报告。各级政府在安排生产、组织防灾抗灾等重要决策考虑气象因素时，以气象部门提供的天气预报（警报）、气象情报等气象信息为主要依据。第十条　新闻、宣传等部门在发表具有重大影响的灾害性天气或可能造成重大影响的各类天气预报的新闻报道前，应该征得有关气象部门的同意。第十一条　对违反上述规定，擅自向社会公开发布天气预报和灾害性天气警报，且造成较大影响的组织或个人，国家气象局和省（自治区、直辖市）气象局有权予以追究。第十二条　本办法由国家气象局负责解释。第十三条　本办法自发布之日起生效。

蓝布好，

这么做的道理很简单，便于电脑处理，凡幕布颜色部分做成透明，加上需要的背景，主体特效就出来了。用蓝色做幕布色是很有道理的，因为一般主体都是人物，人的衣服头发肤色中，最少见的颜色就是蓝色，那么蓝色幕布的应用就应该最广泛，大家渐渐把特技背景，叫做蓝幕了。

实际上，蓝幕现在慢慢变成历史名词了，不仅仅是颜色不拘于蓝，背景色的要求也越来越低，即便是没有幕布的主体，抠出来作特技也没有多困难（扣背景也一样），你看阿甘正传里面，有古老的新闻镜头，抠出原来的历史人物，再把汤姆汉克斯的现代表演形象加进去，也做得天衣无缝。