长春天气降水概率_长春天气降水量

1.2019年1月份哪个地方会下雪元旦会下雪吗

2.现在玉米价格多少钱一斤？2022年10月国庆前后玉米最新行情预测

3.长白山的简介

4.今年第九号台风美莎克生成，将会影响到哪些城市地区？

5.长白山天池的介绍

6.梅雨期2022

卡努可能会影响的地方有辽宁省和吉林省。

1、吉林省

今年第6号台风“卡努”（强热带风暴级）的中心7日05时位于日本九州鹿儿岛偏南方大约430公里的西北太平洋洋面上（北纬27.7度、东经130.9度），中心附近最大风力有10级（28米/秒），中心最低气压为970百帕，七级风圈半径320公里，十级风圈半径120～160公里。

预计，“卡努”将以每小时5公里左右的速度向北偏东方向缓慢移动，7日晚上开始在日本西南部海面转向北偏西方向移动，移速逐渐加快，强度将有所增强，并向日本九州岛南部一带沿海靠近。未来台风继续北上，可能于10~11日给吉林省带来风雨影响。

2、辽宁省

由于卡努行进路线改变，“卡努”登陆日本的台风路线大概率将会落空，登陆时间地点都将突发重大变化，极有可能仅仅是擦边日本九州地方的西部岛屿，但是并不登陆，然后直奔韩国东南沿海地区，才能完成首次登陆，随后可能跨越山海，前往朝鲜二次登陆。

值得注意的是，届时，“卡努”的台风中心未来可能经过的主要袭击区域，也就是这片标记阴影的地方，将会压到中国东北的辽宁省，可能会对辽宁省带来风雨影响。

遭遇台风天气时的注意事项：

1、居民应及时关注天气预报和相关通知，了解台风的路径、强度和预警信息。

2、尽量待在室内，选择坚固的建筑物避风，关闭门窗，确保房屋的密封性。

3、避免靠近海岸、河流、沟渠等易受洪水和风暴潮影响的区域，以免发生被困或被冲走的危险。

4、避免行走或驾驶车辆进入积水区域，以免被淹没或陷入险境。

5、注意防范强风和飞沙、飞石等可能造成的伤害，避免在室外高处或开放区域逗留。

6、避免接触电线、电杆等带电设施，以免触电事故发生。

2019年1月份哪个地方会下雪元旦会下雪吗

“拉尼娜”现象对中国气候的影响：

拉尼娜现象出现时，我国易出现冷冬热夏，登陆我国的热带气旋个数比常年多，出现"南旱北涝"现象。厄尔尼诺和拉尼娜是赤道中、东太平洋海温冷暖交替变化的异常表现，这种海温的冷暖变化过程构成一种循环，在厄尔尼诺之后接着发生拉尼娜并非稀罕之事。同样拉尼娜后也会接着发生厄尔尼诺。

亚洲高压非常活跃，不断形成冷气团南下影响中国，造成大范围大风降温天气，但是由于南方的暖气团也很活跃，大量来自太平洋、印度洋的暖湿气流频频光顾南方地区，当来自蒙古西伯利亚的强大冷气团迅速南下至南方地区，并与暖湿气团相遇后。

这一冷、一暖两个正好结合在一起。受这两个气流共同影响，所以一段时间，特别是在长江流域雨雪天气比较多，而且长时间维持着低温天气。如果只有强大的冷气团，而没有暖湿气团提供的大量水汽，南方只会出现大风降温天气。

如果只有暖湿气团提供的大量水汽，而没有冷气团光临，则根本没有什么灾害性天气。而两者齐备的时候，灾害就发生了。

扩展资料：

“拉尼娜”现象的特点：

一、拉尼娜现象的征兆是飓风、暴雨和严寒，它与“厄尔尼诺”现象均会使全球气候出现严重异常。

二、拉尼娜一般出现在“厄尔尼诺”之后，通常情况下两种现象各持续一年左右

三、拉尼娜和厄尔尼诺都是自然现象，在太平洋、大西洋和印度洋都会出现，却截然相反。厄尔尼诺是指热带海洋温度异常和持续变暖，拉尼娜指的是热带海洋温度异常和持续变冷。

四、厄尔尼诺出现的周期并不规则，平均每4年一次。出现厄尔尼诺现象的第二年，都会出现拉尼娜现象，有时拉尼娜现象会持续两三年。

五、拉尼娜现象的影响包括使美国西南部和南美洲西岸变得异常干燥，并使澳大利亚、印度尼西亚、马来西亚和菲律宾等东南亚地区有异常多的降水量，以及使非洲西岸及东南岸、日本和朝鲜半岛等东北亚地区异常寒冷。

百度百科—拉尼娜

现在玉米价格多少钱一斤？2022年10月国庆前后玉米最新行情预测

小伙伴们，你们对于下雪天有没有一点点的期待呢?今天小编就来和大家说说1月份的时候会下雪的地方，大家可以多了解一下，看看自己在元旦或者一月份的时候可以哪里旅行。

北方大部分地区都是会下雪的，南方很多地方是不会下雪的，像武汉这样的地方就随缘了，不过在一月有很大的可能会下雪的。

首先我们来说说为什么下雪，下雪其实就是空中的水汽凝华后，又重新落到地面上的过程。地球上，谁还是不断循环云顶的，海洋和地面上的谁受热蒸发到了空中，水汽会随着风运动到别的地方，等他遇到了冷空气的时候，又会行程建水回到地球表面，这种降水有两种，一种是液态降水，就是下雨;还有一种就还是固态降水，就是下雪或者下冰雹。

一般呢，在龙江、辽宁、吉林等东北城市会下雪，冷一点的地方像什么吉林的长春、黑龙江的哈尔滨都是可以去游玩的，乌鲁木齐一月份的时候肯定也是会下雪的;如果不想太冷的话，就在京津一带了，这里在1月份肯定也是会下雪的，再往南的话，下雪的概率就会变小了。

每年的冬天都会有两到三场小到中雪是几种在腊月还有过年期间的，所以在元旦的回收下雪的几率不是很大，万一吸血时候还是可能会下雪的，在一月底或者还是二月可能也会有雪。

根据天气预报通知，北方大部分地区的气温比以前同期偏高1-2℃，西北、华北的部分地区气温偏高幅度可达3-5℃，南方大部地区气温略偏高。所以今年元旦下雪的概率会比往年低。

其实国内北方地区在元旦还是会下雪的，但是像南方地区或者偏南方地区，要想下雪还是有点难度的，大家还是多看看天气预报比较好，具体的会不会下雪，大家可以看看气温，可注意一下天气还是可以估摸着下雪时间的。

如果你所在的地方不下雪，恰巧你非常想去看雪景，小编就给大家推荐几个地方。

1、雪乡

最佳时间：12月-次年3月(12月中下旬旺季)

地址：黑龙江省牡丹江市海林县长汀双峰林场

雪乡每年都有很多的人去旅行，这里的学期长，降雪频繁，雪期有7个月，雪质也比较好，所以小伙伴们可以在这里去看看雪景，但是近几年雪乡会传出关于坑人的新闻，大家还是多加注意。

2、雾凇岛

最佳时间：12月下旬-次年2月底

地址：吉林省吉林市龙潭区乌拉街满族镇

去雾凇岛是可以看见雾凇的，超级美丽，雾凇分为两种，一种是粒状，结构紧密，形成一粒粒很小的冰块;还有一种还是晶状雾凇，结构比较松散呈较大的片状。吉林的雾凇就是属于后者，推荐打击去看雾凇岛的日出，超级美。

除了这些以外，还有长白山、哈尔滨也是很值得去游玩的。

长白山的简介

进入到9月末期，黑龙江、山东、河北等地的新季玉米都已开始陆续上市了，从全国盘面来看，各地新季玉米报价普遍呈现高开的态势，涨幅在40-100元/吨左右。

而马上又要迎来国庆假期了，受节日备货需求的提振，不少人对后续玉米价格看涨情绪较浓，而且目前天气也是越来越凉快了，企业开工率也正在逐步上升，都在一定程度上支撑着玉米收购价格上行。

那么现在玉米价格多少钱一斤？下面一起来了解下2022年10月国庆前后玉米最新行情预测。

现在玉米价格多少钱一斤？

黑龙江：黑龙江哈尔滨市依兰县干玉米1.25元/斤；黑龙江鸡西市鸡东县干玉米1.29元/斤；黑龙江绥化市肇东市干玉米1.5元/斤；黑龙江黑河市孙吴县干玉米1.24元/斤等。

吉林省：吉林长春市九台区干玉米1.41元/斤；吉林松原市长岭县干玉米1.35元/斤等。

辽宁省：辽宁朝阳市喀喇沁左翼蒙古族自治县干玉米1.34元/斤；辽宁盘锦市大洼区干玉米1.2元/斤等。

内蒙古：内蒙古呼和浩特市武川县干玉米1.1元/斤；内蒙古包头市白云鄂博矿区干玉米1.48元/斤；内蒙古通辽市科尔沁区1.4元/斤；内蒙古乌兰察布市商都县干玉米1.4元/斤等。

山东省：山东济南市商河县干玉米1.08元/斤；山东枣庄市山亭区干玉米1.39元/斤；山东临沂市沂水县干玉米1.5元/斤；山东滨州市邹平市干玉米1.55元/斤；山东威海市乳山市干玉米1.2元/斤等。

河北省：河北张家口市蔚县干玉米1.58元/斤；河北石家庄市正定县干玉米1.1元/斤等。

河南省：河南郑州市中牟县干玉米1.75元/斤；河南开封市杞县干玉米1.5元/斤；河南许昌市鄢陵县干玉米1.29元/斤；河南南阳市卧龙区干玉米1.39元/斤；河南周口市商水县干玉米1.38元/斤等。

安徽省：安徽蚌埠市禹会区干玉米1.35元/斤；安徽阜阳市临泉县干玉米1.05元/斤；安徽亳州市谯城区干玉米1.34元/斤等。

湖北省：湖北襄阳市襄州区干玉米1.34元/斤；湖北荆门市钟祥市干玉米1.38元/斤；湖北荆州市荆州区干玉米1.54元/斤；湖北十堰市郧阳区干玉米1.41元/斤等。

备注：以上玉米报价均来自惠农网产地行情批发报价（非市场零售价格），仅供参考。

实际报价请以当地最新数据为准。

近期各地玉米大面积上涨是什么原因？

1、原料上涨

近期豆粕价格持续走高，同时麸皮价格也一直保持着坚挺趋强的态势，相比于8月涨幅维持在0.05-0.08元/斤左右。

因此玉米价格也势必会随着这些原料价格的上涨而上涨。

2、上量偏少

目前新季玉米上量偏少，东北、华北地区只有只有少量上市，大批量的上市预计得等到国庆后了。

而国庆前玉米需求又在不断拉升，此时上市量又跟不上，造成了近期玉米行情偏强运行。

3、需求高涨

临近月底，企业库存持续消耗，需求端补库意愿增强。

同时国庆将至，下游备货积极性有所提升，收购价格表现的较为坚挺，再加上贸易商对于后续看涨情绪较浓，挺价惜售操作不断，从而造成了玉米价格继续向好发展。

4、政策兜底

近期，国家粮食和物资储备局发布《关于切实做好2022年秋粮收购工作的通知》，明确指出要全力做好粮食保供稳价各项工作，而这也相当于给持粮主体吃一颗“定心丸”。

在这一政策的兜底之下，玉米很难出现大幅下跌的局面。

2022年10月国庆前后玉米最新行情预测

近日，恰逢第五个中国农民丰收节的喜庆氛围，各地正在抢抓晴好天气，收获新粮，丰收的景象也让人分外欣慰和振奋。

但对于粮农朋友而言，更为想要直观了解的还是粮价的行情走势情况，尤其是新季玉米等。

而从目前的市场情况来看，短期内玉米大概率会保持继续上涨的态势。

因为国庆假期马上就要来了，需求端有所提升是肯定的，而且秋季天气逐渐转凉后，深加工企业开工率逐渐恢复，而且玉米饲用端的消耗也在不断上升。

因此当前新陈玉米并轨初期，国庆前的玉米价格预计偏强运行。

但在国庆过后，则要警惕玉米短期内的下行风险，首先是因为新季玉米要批量上市了，同时节日后需求也下降了，因此不排除有震荡的阶段性回落可能；其次生猪季节性消费旺季临近，但受到养殖成本的上涨，利润缩水造成生猪养殖规模下降，因此对于玉米饲用的需求也有所下降；最后9-10月秋台风数量不断增多，“梅花”、“塔拉斯”、“奥鹿”纷纷接踵而至，或对部分产区的优质玉米价格造成一定的影响。

不过从中长期来看，由于饲料原材料价格上涨，叠加俄乌冲突的严峻局势，以及在全球农产品价格供给紧张（化肥、原料等）的大背景下，玉米价格长期看好的趋势仍旧不变。

综上所述，在新季玉米还未批量上市之前，玉米价格预计将震荡偏强运行。

而国庆之后，玉米价格能否继续坚挺上行还是未知数，具体还得看上量情况以及市场的供需情况等，多多收藏即可，但整体行情可期。

至于种植户朋友们，当下的首要目标还是要做好秋收的工作，等当地上量集中时再适当考虑收购建仓，而且还应及时抢晴晾晒、降水，避免台风天来临后，降雨频繁，导致湿粮增多，影响销售价格。

最后，对于以上玉米价格行情，大家有何看法呢？欢迎留言讨论。

今年第九号台风美莎克生成，将会影响到哪些城市地区？

长白山景区位于吉林省延边朝鲜族自治州安图县二道白河镇池北区东南部，东南与朝鲜毗邻，坐落于长白山北坡，距长白山34公里，距双目峰中朝边境65公里，区域面积52.42平方公里。

长白山景区是国家AAAAA级旅游景区，主峰长白山多白色浮石与积雪而得名。景区是拥有“神山、圣水、奇林、仙果”等盛誉的旅游胜地，也是满族的发祥地，在清代有“圣地”之誉，皇帝须亲自或委派大臣到吉林乌拉（今吉林市）望祭长白山。

前往长白山旅游应注意当地天气气候。长白山景区属于受季风影响的温带大陆性山地气候，除具有一般山地气候的特点外，还有明显的垂直气候变化。总的特点是冬季漫长凛冽，夏季短暂温凉，春季风大干燥，秋季多雾凉爽。年均气温在-7℃至3℃之间，7月份平均气温不超过10℃。6至9月份降水占全年降水量的60%至70%。云雾多，风力大，气压低，是长白山主峰气候的主要特点。

扩展资料

主要景点

1、长白瀑布

长白瀑布位于长白山天池北，天池水沿补天石漫出后，流经1250米的乘槎河，以1.25-5立方米/秒流量，从龙门、天豁两峰之间骤然跌下，形成了落差高达68米的长白瀑布。2000年长白瀑布被列为“世界上落差最大的火山湖瀑布”大世界基尼斯之最。

2、长白山天池

天池位于长白山主峰火山锥体的顶部，像一颗璀璨的明珠，镶嵌在雄伟壮丽的长白山主峰的群峰之中，她形似落叶，略呈椭圆形，是火山喷发后自然形成的火山口湖；它南北长约4400米，东西宽约3370米，最深处为373米，平均204米，水面面积9.82平方千米，周长13.1千米，天池水面海拔高度为2189.1米，总蓄水量为20.4亿立方米；站在悬雪崖上还可以看到7峰16景。

百度百科——长白山景区

百度百科——长白山脉

长白山天池的介绍

关于今年第九号台风美莎克的生成，将会影响到那些城市这个问题。下面我来，详细讲一讲这个问题。

首先，我们来看一下，美莎克生成后全国的降水情况。

这一张是我国中央气象台给出的全国降雨制图。根据中央气象台数据显示，我国青海东北部、甘肃中南部、宁夏北部、内蒙古河套地区和呼伦贝尔、黑龙江西部和东北部、吉林东北部及四川盆地西部、云南中东部、江苏中部、浙江东部等地部分地区出现大雨或暴雨，四川雅安、云南曲靖、内蒙古呼伦贝尔等局地大暴雨（100～191毫米），上述地区最大小时降雨量40～90毫米。

这些数据意味着我国全国降雨量有所增长。

今年第9号台风?美莎克?已于今天（30日）早晨由强热带风暴级加强为台风级，早晨5点钟其中心仍位于日本冲绳那霸偏南方约1000公里的洋面上，中心附近最大风力有12级（33米/秒，台风级），中心最低气压为975百帕。说明我国东南沿海将收到重大影响。

我国东南沿海的城市都将被台风九号美莎克影响。

预测数据显示，内蒙古河套地区和东部、东北地区北部和中东部、西藏大部、西北地区东部、黄淮中东部、江淮大部、江南中东部、西南地区大部、华南东部、海南岛、台湾岛等地部分地区有小到中雨，局地有大雨（25～40毫米）。内蒙古中部、河北北部、江苏南部、上海、浙江北部和中东部等地部分地区有4～6级风，阵风可达7级以上。

：台风的形成

第一，要有适宜的水温。那么怎样的水温适合形成台风呢？答案是26～27℃以上的广阔洋面。只有足够高温的水才能够使的台风产生。

第二，水汽条件要充足。所以台风一般形成与大海上，而且是比较广阔的大海。这样才有比较充足的水汽。

第三，赤道气流强盛。赤道气流强盛有利于对流雨产生。

第四，要有一个原始涡旋。

梅雨期2022

长白山天池（Changbai mountain pool in the sky）是一座休眠火山，火山口积水成湖，夏融池水比天还要蓝；冬冻冰面雪一样的白，被16座山峰环绕，仅在天豁峰和龙门峰间有一狭道池水溢出，飞泻成长白瀑布，是松花江的正源。

长白山是一座休眠的活火山，共有30多处景点供游人欣赏。游客只有在晴天的情况下才能看到天池，长白山上只要有一片云彩就是一场小雨。小雨过后，由于有雾气所以就看不到天池了，所以，看天池必须选择好的天气，一定要及时的查看长白山的天气情况。

长白山天池，位于长白山主峰火山锥体的顶部，火山口形成后，周围山上地表水汇集其中，再加上地下自然涌出的泉水，就积成了天池这个我国最大的火山口湖。

天池略呈椭圆形，是火山喷发后自然形成的世界上海拔最高、积水最深、面积最大的火山口湖。2000年长白山天池已列入吉尼斯世界之最。天池冬天结冰，冰厚1.5米。天池水面海拔高度为2189.1米。?

长白山天池是松花江、图们江、鸭绿江.三江之源，是中朝两国的界湖。它像一块瑰丽的碧玉镶嵌在雄伟壮丽的长白山群峰之中。?

扩展资料：

长白山天池主要景点：

1、补天石堆

补天石位于长白山天池畔，乘槎河河口，补天石，从高处望去胜似一棵巨大的象牙伸入天池，也像“天”字的一捺。一百多年前，全面科学考察长白山的第一人、给长白山诸多山水峰峦命名的刘建封，在其所做的《长白山江岗志略》中称补天石在龙门峰东侧，天池出水之处。石半居水中半居峰上，特起而高。窥其形势杜池水口，作中流砥柱，亦似有补天池缺陷之象。

2、乘槎河

龙门、天豁二峰中间，天池的出水口，就是乘槎河的河口，乘槎河，瀑布。二道白河，全长1250米。天池水流经补天石，牛郎渡，“高燕吻瀑”，便钟鼓雷鸣、飞泉挂壁，形成68米高程的长白瀑布，再注入二道白河。据载，早年猎户徐某，曾看见河边有一独木舟，横于东岸；刘建封踏查长白山寻松花江源时，也发现河边斜置一木。

因古代有乘槎（木排）去天河的典故，遂命名为乘槎河。刘建封还写下了“松花江上乘槎客，寻到天池信有源”的诗句。

3、牛郎渡

牛郎渡位于乘槎河上，是一块横在河里的石头，它好似一座小桥，帮助人们过河。因为从此踏过乘槎河后，便可直到织女峰，故名。牛郎和织女的爱情故事——《天河配》在长白山找到了物证。

天池水刚刚流入乘槎河，水平如镜，清澈见底。河水闪着碧蓝的光，映着蓝天、白云和山影，下种田园的寂静笼罩着荒野，透出一种恬淡的诗情。只看这里，根本不见大荒山的磅薄气势，倒有一种农家田园风情。

在河道最窄处，人们踏着石头即可过去，年轻的人，甚至可以跳过去。在河湾处，建有巨大的碑石。卧牛形状的巨石上面镌刻着“牛郎渡”三个大字。

4、长白飞瀑

而这出水口就是位于北侧天文峰与龙门峰之间的缺口。长白飞瀑、二道白河天池水由此缺口溢出，穿流在悬崖峭壁之间的乘搓河向北流经1250米处的断崖飞流直下，以雷霆万钧之势，夹带着震天的吼声，跌向深深的谷底，形成落差68米高的瀑布，这就是蔚为壮观的长白飞瀑，它是长白山的第一名胜。

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