广州未来一周天气预报详情_广州未来一周天气预报情况最新消息新闻发布会

2024-10-12 20:41:39

1.广州疫情最新消息在哪个区

2.梅雨期2022

3.广州明天会封城吗

4.从广州寄出来的快递还能放心收吗?

广州未来一周天气预报详情_广州未来一周天气预报情况最新消息新闻发布会

记者从昨日举行的广州市疫情防控新闻发布会上获悉，11月18日0时至24时，广州市新增8713例本土感染者，社会面发现17例。目前，广州海珠康鹭、大塘疫情仍处于高位进展期，相邻区域出现新的疫情聚集点。海珠区社区传播风险尚未阻断，疫情整体形势依然复杂严峻。白云、黄埔、花都、南沙、从化、增城等6个区前期本土聚集性疫情的传播链条已基本阻断，疫情进入收口巩固阶段。越秀区矿泉街近期持续报告新增个案，疫情处于发展期，其他街也有散发个案报告，社区传播风险持续存在。

广州6个区前期传播链条已基本阻断究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。

11月20日，广东广州疫情最新消息，并传来了5个新消息

广东疫情，牵动人心：相信大家也看到了，看得实在让人揪心，痛心。为什么这么说呢？请接着往下看：近日，广州在抗疫路上，被大家传得沸沸扬扬，有质疑，有网暴，有指责，有支持。因此广州庄承受了很大压力。其实数据能告诉我们最真实的情况，带节奏的出于某种目的的，咱们要有分辨能力。现在的疫情严不严重，其实大部分人心里都清楚，也许只有那些疫情受益者才会无限夸大，制造恐慌，你们认为呢?

今天是2022年11月20日，广州通报新增本土确诊者200例，新增本土无症状感染者8234例。由此可见，广州的疫情依然严峻。但也已经出现了下降趋势。下一步希望广州坚持下去，不要被流言蜚语扰乱坚定向前的意志，只有坚定走下去，人们才能看到希望，才能未来可期！疫情到现在将近三年，反反复复的疫情，让大家不得不隐藏在口罩之下，掩盖着满脸心酸。抗疫三年也该到转折点了，也许这个拐点就是从广州开始了。

目前广州取的是人性化管理措施。我一外地人也觉得，广州这次做得很好，既能及时有效听从老百姓的意见，也能如实报道各症状以及新增人数，还能积极快速的落实国家防疫政策。疫情，已经三年了，广州在这三年里，每次发生疫情都能让大家平安度过，相信这次也不会例外。三年里广州为了帮大家避免感染，一遍一遍筛查，让大家所接触的人，都是健康的人，所以大家才侥幸避免。现在也该到了大家用实际行动去支持广州抗疫了。广州加油！

下面大家看一下广州传来的5个新消息。我们先来看看第1个

第一个新消息，广州6个区前期疫情传播链条已基本阻断，经专家评估，白云、黄埔、花都、南沙、从化、增城等6个区前期本土聚集性疫情的传播链条已基本阻断，疫情进入收口巩固阶段。从以上的信息大家看得出广州目前的疫情基本已经得到了有效遏制，虽然有个别区域的疫情仍处在一个关键时候，高压状态。但整体来说还是人家可控范围之内。但仍存在有社区快速传播的风险，所以希望大家在这个非常时期，一定要注意个人防护，不能抱有侥幸心理，面对疫情，我们要保持，乐观自信，从容，淡定。在这里我们一起为广州加油吧。

第二个新消息，广州海珠区社区传播风险尚未阻断，疫情整体形势依然复杂严峻。有此消息大家不难看出，目前广州的疫情属海珠区最为严峻，目前广州海珠区的疫情，仍存在有社区传播的风险，疫情形势依然复杂严峻。所以大家还是不能放松警惕，还是要继续拉紧疫情防控这根弦。在这个大环境之下，一定要自觉自律。总之就是外出时要戴好口罩，少去人多密集的地方，如果真的不幸被，隔离在管控区。要调整好心态，不要逃跑。那样有可能会造成外溢，让有了可乘之机。所以希望大家除了注意个人防护以外，还是要自觉自律，多支持广州，让广州的疫情早点实现清零目标。

第三个新消息，广州越秀区矿泉街疫情处于发展期，传存在有社区传播的风险，有此消息，大家不难看出广州越秀区的疫情，还是有零星散发病例出现仍存在有社区传播的风险。特别是砂泉街道的疫情，还存在发展时期。由此可见，广州越秀区的疫情仍不容小觑。所以希望大家在这个时间一定要注意个人防护。同时也需要用实际行动去支持广州抗疫，好让广州的疫情早日得到平息，相信大家，只要众志成城，肯定能让广州的疫情早日实现清零目标，在这里我们一起为广州加油吧。

第四个新消息，广州荔湾区、番禺区、天河区总体稳定。由此可见，广州荔湾区，番禺区天河区的疫情形势已经得到了，有效遏制，一切也在向好的方向去发展。但是希望大家还要继续巩固好，目前来之不易得来的防疫成果。不要再因为个别人疏忽大意，不自觉自律而导致，让别人去买单了。所以希望大家一定要自觉自律，严格落实好国家下达的相关防疫措施。用实际行动去支持广州抗疫，让广州的疫情早日好转，让广州的疫情早日实现清零目标，早日得到平息。

第五个新消息，广州的疫情总体仍在可控范围之内，所以希望大家不必恐慌。这个时候大家最应该去做的，就是要注意个人防护。要化所有的不满为抗击疫情的动力，抗疫路上，即使艰难，也要勇往直前。要永远保持乐观自信的态度，不要恐慌，如果感到焦虑与恐惧，就多看一下正能量信息，避免被负面信息刷屏，那样就很容易陷入悲观的情绪。所以希望大家要保持良好的心态。在这里我们一起为广州加油吧，希望广州的疫情早日得到平息，让大家回早日回到正常生活当中来。加油广州

广东广州加！

6区前期疫情传播链条基本阻断

龙潭片区，外卖员根据居民下单内容进行信息整理。广州日报全媒体记者王文宇摄

龙潭片区，每个网格都有专用的药物盒，工作人员据此分发以及领走派送。广州日报全媒体记者王文宇摄

权威发布

记者从昨日举行的广州市疫情防控新闻发布会上获悉，11月18日0时至24时，广州市新增8713例本土感染者，社会面发现17例。目前，广州海珠康鹭、大塘疫情仍处于高位进展期，相邻区域出现新的疫情聚集点。海珠区社区传播风险尚未阻断，疫情整体形势依然复杂严峻。白云、黄埔、花都、南沙、从化、增城等6个区前期本土聚集性疫情的传播链条已基本阻断，疫情进入收口巩固阶段。目前，广州市疫情防控整体形势相对脆弱，市民仍要时刻保持警觉，继续做好个人防护，配合落实辖区疫情防控要求，做自己健康的第一责任人。

文/广州日报全媒体记者梁超仪、方晴、林琳

疫情通报

6个区逐步恢复正常生产生活秩序

海珠区社区传播风险尚未阻断，疫情整体形势依然复杂严峻。

荔湾区、番禺区、天河区疫情形势总体稳定，近两日有零星输入个案，需警惕社区传播风险。

白云、黄埔、花都、南沙、从化、增城逐步恢复正常生产生活秩序。

11月19日，广州市新闻办公室召开市疫情防控新闻发布会。广州市卫生健康委副主任、新闻发言人张屹通报，11月18日0时至24时，广州市新增8713例本土感染者，社会面发现17例，其余在隔离观察、高风险区筛查或闭环管理重点人员检测中发现。新增感染者中无症状8444例，轻型及普通型269例，情况稳定，无重型、危重型病例。

张屹介绍，海珠区18日新增8475例本土感染者，主要增长点仍集中在凤阳街康鹭、南洲街大塘、华洲街龙潭高风险区，上述高风险区疫情仍处于高位进展期。近期，康鹭、大塘片区相邻区域先后出现新的疫情聚集点，提示周边区域正面临高风险区外溢扩散压力。海珠区社区传播风险尚未阻断，疫情整体形势依然复杂严峻。

越秀区矿泉街近期持续报告新增个案，疫情处于发展期，其他街也有散发个案报告，社区传播风险持续存在。荔湾区、番禺区、天河区疫情形势总体稳定，近两日有零星输入个案，需警惕社区传播风险。

经专家评估，白云、黄埔、花都、南沙、从化、增城前期本土聚集性疫情的传播链条已基本阻断，疫情进入收口巩固阶段。上述区域逐步恢复正常生产生活秩序，但在当前常态化疫情防控形势下，区域性散发疫情风险持续存在。广州市将毫不动摇坚决落实二十条优化措施，持续加强重点场所、重点机构、重点人群管理，强化散发阳性个案的应急处置，做好风险人群和风险区域管控，严格按照第九版防控方案确定的范围对重点人员开展核酸检测，统筹好疫情防控和经济社会发展。

张屹表示，由于广州市疫情防控整体形势相对脆弱，请市民仍要时刻保持警觉，继续做好个人防护，配合落实辖区疫情防控要求，做自己健康的第一责任人。仍处于管控区域内的市民请保持耐心和信心。“让我们一起努力，争取早日恢复正常的生产生活秩序。”

特别提醒

区域降级 ≠ 可以放松

广州市疾病预防控制中心党委书记、新闻发言人张周斌在发布会上表示，从面上来看，荔湾、白云、番禺区前期的聚集性疫情已经基本被阻断，这一点可以从实时传播指数（Rt）中得到反映。番禺和荔湾的Rt已经连续8天下降，并且连续两天保持在1以下，分别是0.8和0.9；白云区持续两天维持在1.0后，19日降到了0.9。

按照二十条优化措施的规定，高风险区连续5天没有新增感染者，将降为低风险区。张周斌强调，区域的降级和解封不意味着可以放松防控；低风险区也不意味零风险。因为“外防输入”的重大压力时刻存在。譬如最近一周，不少区报告了外省市的输入病例，而任何一起输入疫情都有可能引发本地传播的风险，也很可能与现有的本土疫情相互交织，给防控大局带来更多的不确定性。这也可能是未来要面临的一个常态，需要发现一宗，处置一宗，动态调整，动态清零。

张周斌还表示，海珠区疫情新增感染者还是比较多，实时传播指数连续9天在1.5-1.7之间波动僵持。“因此，我们还需要全力以赴，全力支持海珠的疫情防控工作。”

区域情况

海珠：对符合解隔条件的楼栋“即清即解”

海珠区副区长张永良介绍，11月16日，该区发布了《关于延续强化疫情防控措施的通告》（以下简称《通告》），实行3天以来，核酸检测、转运隔离等工作紧凑有序开展，市场秩序、物资供应等措施保障有力，强化疫情防控的措施为阻断疫情传播风险发挥了重要作用。

他介绍，这几天，海珠区按照二十条优化措施，结合风险单元重划评估，对符合解隔条件的楼栋“即清即解”，果断解隔，陆续对客村、后滘、桂田片区部分网格降低风险等级，对大塘片区部分网格、凤阳街星御翠园、瑞宝街金碧花园二期、南洲街星晖园等54个区域解除管控。“当前，海珠区疫情形势依然严峻复杂，我们将动态调整疫情防控措施，及时通过官方发布相关信息。”他说。

据介绍，在《通告》实行期间，海珠区工作人员在巡查中发现，仍然存在个别商贩流动摆卖、个别市民不遵守限制人员流动的要求出行，在思想上不愿意，在行动上不配合等问题。对此，该区通过流动宣传车、无人机喊话等方式加大宣传力度，发动物管公司、社区党员、居民志愿者共同参与群防群控。同时，进一步强化“一户一人”有序外出的要求，对物业小区、村社、园区等开展督导巡查。

“在此，也请广大市民朋友遵守疫情防控的各项要求，共同筑起群防群控的坚强防线。”张永良说。

为了保障广大市民群众的物资供应，海珠区对管控区外农贸市场“应开尽开”，对管控区内的17家农贸市场和623个档口重新开放，密切动态监测市场供需情况。在保证充足供应的基础上，组织商超、电商平台足量备存、及时补货、丰富供应品种。在重点保障管控区设置157个保障点，投入超7000名分拣人员，有效解决物资配送“最后一米”的问题。

医疗服务方面。针对管控区内的重点人群，海珠区制定明晰的就医指引。细化儿童、孕产妇、老人等重点人群台账，做到底数清、有保障、服务好。设置45个医疗保障点，242名医护人员提供日常健康管理和咨询服务，累计服务6.8万人次。

海珠区结合发挥互联网的优势，开展“线上线下”贯通服务，开展“互联网医院”儿科专场，让家长们在家里就能获得专业的儿科在线服务。同时，细化孕产妇健康管理“一人一档”全流程服务，产科医生为孕产妇提供专业咨询和问诊，累计提供救治服务864名，在线咨询服务456名，99名孕妇顺利分娩。

市场供应

重要民生商品价格平稳海珠农贸市场实行限流措施

发布会上，广州市市场监督管理局副局长、新闻发言人丁力表示，本轮疫情以来，市场监管部门重点关注全市、尤其是各管控区内的市场经营秩序、食品安全和价格异常波动情况。“从监测情况来看，目前全市市场经营规范有序，重要民生商品和防疫物资供应充足、价格平稳。”她介绍，市场监管部门重点加强了三个方面的工作。

一是重点监管农贸市场的经营秩序和防疫措施。“农贸市场关系千家万户的‘菜篮子’‘米袋子’，也是商品价格的晴雨表。”她透露，目前，广州市461家农贸市场中有400家正常经营，因疫情管控或升级改造等原因暂时停业61家。海珠区53家农贸市场中已有33家农贸市场恢复正常营业，肉菜供应充足。

丁力介绍：“为防止农贸市场因人流密集造成疫情传播，我们对市场实行严格的限流措施，除进场扫码、测温、戴口罩外，大的市场限50人进场、小的市场限30人进场，同时引导购物人员在市场外开阔通风的地方有序排队，有效降低了市场内疫情传播的风险。”

市场监管部门的另一个工作重点是监管食品和防疫物资的质量安全。对全市保供企业的仓库、配送点或经营场所开展全覆盖的专项监督抽检，近期抽检米面粮油、食用农产品等重要民生食品237批次，发现1个批次的问题样品，已及时进行处理。其中，11月12日-15日，抽样检查12家保供企业样品115批次，已完成检验104批次，未发现问题产品。她强调，市市场监管局还重点加强对向方舱和临时安置点供餐的企业的监管，已抽样检查餐食样品265份，检验结果均为合格。

市场监管部门还对医用防护服、医用防护口罩、抗原试剂盒等7种防疫用医疗器械开展专项抽检，已完成抽样共153批次，发现不合格样品9批次；抽检全市生产、流通领域非医用口罩15批次，发现不合格样品1批次。据悉，问题产品均已得到及时处理。

“截至目前，全市市场价格秩序，特别是农副产品的市场价格总体保持平稳，均价的涨跌幅度在合理区间，全市防护用品价格总体也较为稳定。”丁力透露，“我们重点加强对海珠区价格信息的集监测，从18日海珠区的9个价格监测点（超市6个、药店3个）监测情况来看，海珠区的、萝卜、黄瓜价格比全市均价略低，防疫用N95口罩和板蓝根的价格也比全市均价略低。同时，海珠区内的98家保供药店全部正常营业，药品供应充足。”

广州疫情最新消息在哪个区

是墨迹天气

墨迹天气

墨迹天气，一款天气信息查询软件，人性化设计，使用简单，是中国支持城市最多的天气预报软件。全球约5亿人在使用的天气APP，支持196个国家70多万个城市及地区的天气查询，精准定位及时推送，分钟级、公里级天气预报，实时监测阴晴雨雪。提供15天天气预报，5天空气质量预报，实时空气质量及空气质量等级预报。特殊天气提前发送预警信息，帮助用户更好做出生活决策，从容应对各类天气状况。

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平台争议

2019年7月16日，App专项治理工作组发布了《关于督促40款存在收集使用个人信息问题的App运营者尽快整改的通知》，这40款App包括墨迹天气等。

2019年9月15日，在由公安部网络安全保卫局、公安部新闻宣传局、天津市委网信办指导，天津市公安局网安总队、广东省公安厅网警总队共同主办的“2019年网络安全专题发布会”上，多款APP遭到“点名”。根据监测结果，目前移动互联网应用和SDK存在的主要问题包括存在恶意行为，涉嫌侵犯公民个人隐私，存在高危漏洞，违规跨境传输等。金山词霸、墨迹天气、分期宝等涉嫌超范围集公民个人隐私

梅雨期2022

截止至2022年11月30日，广州最新疫情在海珠区。

据广州市疫情防控新闻发布会消息可知，广州市疫情在海珠区内局部爆发，发展为海珠、天河、番禺、白云等多区，属聚集性疫情。

截止至2022年11月29日广州疫情新增本土感染者6995例，社会面发现68例，均在隔离观察、高风险地区筛查或闭环管理重点人员检测中发现。

广州明天会封城吗

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