平顶山未来几天天气预报_平顶山未来一周天气预报查询最新消息新闻发布会

1.未来三天延安天气情况

2.梅雨期2022

3.八月底台风多吗？今年下半年会有多少台风？

4.河南平顶山暴雨亲历者:没看到雨停不敢睡觉

5.2019春节河南各地区天气预报？

今天是2010年6月7日 星期一 四月廿五 相关地区 平顶山鲁山汝州郏县宝丰叶县石龙舞钢 平顶山(Pingdingshan)

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湿度：49%

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0.8

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相关数据

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467000 平顶山天气预报(2010-06-07 11:00发布) 关闭未来4-7天天气预报 天气图例 日期 天气现象 气温 风向 风力

7日星期一 白天 阴 高温 28℃ 无持续风向 微风

夜间 阵雨 低温 19℃ 无持续风向 微风

8日星期二 白天 中雨 高温 24℃ 无持续风向 微风

夜间 小雨 低温 18℃ 无持续风向 微风

9日星期三 白天 多云 高温 26℃ 无持续风向 微风

夜间 晴 低温 18℃ 无持续风向 微风

未来4-7天天气预报（2010-06-06 18:00发布） 仅供参考10日星期四 白天 多云 高温 28℃ 无持续风向 微风

夜间 多云 低温 17℃ 无持续风向 微风

11日星期五 白天 多云 高温 28℃ 无持续风向 微风

夜间 晴 低温 18℃ 无持续风向 微风

12日星期六 白天 晴 高温 31℃ 无持续风向 微风

夜间 晴 低温 21℃ 无持续风向 微风

13日星期日 白天 晴 高温 33℃ 无持续风向 微风

未来三天延安天气情况

《平顶山日报》从诞生到成长，从起步到辉煌，40多年来走过了一条不平坦的发展之路。

1958年，中共平顶山市委机关报《平顶山日报》正式创刊，四开四版，周六刊。1961年1月，随全省地市报统一停刊。

1964年平顶山改为特区，同年9月特委政治部主办《平顶山战报》，四开四版，周三刊。1968年3月，更名为《新平顶山报》，同年11月停刊。

1969年4月14日，平顶山市革委会出版《平顶山报》，四开四版，周三刊。1970年底停刊。

1982年10月1 日，中共平顶山市委复刊《平顶山日报》，四开四版，周六刊。

成长的道路从来不会平坦，走过蹒跚前行的8年创业路，直到90年代初，平顶山日报才真正踏上快速发展的阳关大道。

1990年初，地面卫星数据接收站建成；1991年5月28日，第一台胶印机投入印报；1992年4月，报社迁入新落成的3500平米办公大楼，电子照排系统全部开通；1993年10月1日，平顶山日报由四开四版小报扩大为对开四版大报。1994年元月，创办了子报《平顶山晚报》；1995年6月16日，平顶山日报第一张彩报面世；1996年6月25日，微机化的新闻编采中心正式运行，编辑、记者一人一机，在地市报界属领先水平；1997年，彩色图文传真设备投入使用，报纸采、编、排实现网络化；1998年末，平顶山日报推出经济、法制、教育、影视四个周刊，并将平顶山晚报扩大为四开八版。

1993年11月，报社率先在河南新闻界实行内部行政职务和内部专业技术职务聘任制，并制定了目标责任制、精品奖励制等一系列配套制度。 《平顶山日报》是中共平顶山市委机关报，发行全国，日发行量20余万份，订阅单位主要是党政机关、企事业单位、团体等。《平顶山晚报》属平顶山日报社,全国发行,日发行量18万余份.订阅单位处党政机关\企事业单位外,主要是家庭订阅,其内容以休闲为主。

两报是河南省中部地区，辐射豫西南地区发行量最大，受众多的一种媒体，具有信誉度高，时效性强，便于携带转播，方便存查等特点。《平顶山日报》内容丰富，形式活泼，并连续三年获河南省印刷、编校质量一等奖、省一级报纸。并获全国报纸质量管理优胜单位奖

平顶山手机报从2010年7月2日起试运行，中国移动、中国联通手机用户可以开始订阅，试运行期间（9月1日前）免费。

平顶山手机报是平顶山日报社充分利用两报一网新闻资源精心打造，旨在为平顶山用户提供即时新闻、实用资讯、休闲等内容的手机媒体。新闻方面主要有平顶山新闻、河南新闻、国内国际新闻、文体新闻等；实用资讯有天气预报、**、周末电视节目、招考快递、生活资讯等；休闲方面有网眼、新闻、开心、语丝、小品等。

平顶山手机报周一至周五每天两期，分别为早8时30分发送的早报和下午5时30分发送的晚报，周六周日每天一期，为上午9时发送的周末版。

平顶山手机报是平顶山人的手机报，宗旨是全心全意为平顶山人服务。。

梅雨期2022

延安天气预报(2010-09-06 18:00发布) 日期天气现象气温风向风力6日星期一夜间阵雨低温 15℃ 无持续风向 微风 7日星期二白天阴高温 24℃ 无持续风向 微风 夜间阴低温 15℃ 无持续风向 微风 8日星期三白天阵雨高温 24℃ 无持续风向 微风 夜间阵雨低温 15℃ 无持续风向 微风 9日星期四白天阵雨高温 23℃ 无持续风向 微风 夜间阴低温 14℃ 无持续风向 微风

八月底台风多吗？今年下半年会有多少台风？

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

河南平顶山暴雨亲历者:没看到雨停不敢睡觉

七月即将结束。7月份台风不多，对中国的损害不是特别大，但是会有一些影响。因为7月份的台风没有被压制，8月份可能会爆发。下面是一些关于台风的相关事项，你可以了解一下。

8月底台风多吗

号台风7月被压制，8月可能爆发。

因为副热带高压是块状的，太平洋、南海、东海都是下行流，7月份到月底台风会比较少；但与此同时，海面温度会在太阳的暴晒下越来越高，8月份随着厄尔尼诺的加强和副热带高压下行气流的减弱，可能会爆发一场台风。

根据SST数据，目前27度线已经北抬至浙江沿海，而南海和菲律宾以东仍然偏高。未来，海水温度将会上升并保持高位。

从八月强台风最新消息

年7月开始，总的来说，世界上的风暴并不多。西北太平洋有两个台风，4号台风和5号台风。这两个台风都消失了，都影响到我们了。第一个主要影响华南，第二个是东北。但是，7月份会不会有台风这个问题，可能每个人心里都有。据中央气象台科学预报，预计7月下旬末将有台风胚胎发展，仍需关注西北太平洋发展。

根据欧美天气预报，全球正在酝酿三个风暴胚胎，西北太平洋暂时没有台风胚胎，暂时不用担心。根据科学数据分别是94L，96S，97E。发出警告的是97E。当然这个风暴胚是属于太平洋的，但它在东太平洋，所以主要受美国方向的影响。21日风暴伴随胚胎发出预警后，预警在48小时内出现，现在可能在24小时内出现，于是7月份全球都有风暴。

东太平洋的风暴真的不会影响到我们，但是要知道全球气候是一体的，所以不管我们在哪里，都要关注这些风暴的发展。今年东太平洋已经出现了4级飓风“芭芭拉”，在我国已经达到了17级以上的超强台风级别，所以强度非常大。最后，连余孽都影响到了远离海洋区域的夏威夷。你可以想象这场风暴的强度。

再说“芭芭拉”也是2008年当之无愧的全球风神。虽然今年全球出现了9个超级台风(包括它)，但都不够强，所以97E是否是风神“芭芭拉”的“接班人”，我们来看看超级计算机的模拟数据。根据科学报告，虽然97E已经发布了世代预警，但估计可能要到7月28日才能正式发布，也就是有加强的迹象。随着风暴向西北方向移动，它有潜力。

根据卫星图像，在东太平洋，一般温度在30度左右，因此是风暴的潜在发展区。稳定胚出现后，估计7月30日会出现995mb的压力值，所以这个加速的速度很快。最强暂估在8月1日，出现970mb的气压值，相当于我国的台风或强台风级别。所以可能是8月份的第一个强台风。这场风暴总体上不大，但这次模拟数据变化很大。21日会有955mb的气压值，所以可能有“超强台风”的可能，看后期变化。

所以不排除这个潜在的风暴可能达到超强台风的级别。当然模拟度越来越低。到底有没有发展，以后再看。还是那句话，虽然不是西北太平洋风暴的胚胎，但是全球气候是一体化的，其他地区也有强风暴。还说气候的严重程度，就像我们说的全球变暖，是全世界都一样的问题，而不是局部的位置。今年的气候异常大家应该有目共睹。

有几个台风

国家气候中心气候服务室主任陈郁2日表示，今年我国台风数量可能达到18至20个，较常年同期偏少；从登陆的台风数量来看，可能达到6到7个，接近常年的数量。

2日，中国气象局召开新闻发布会。会上有记者提问，即将登陆中国的台风是否会带来有利影响，比如缓解高温干旱。今年首个台风比往年登陆晚。是否意味着今年的“台风活跃季”后移？

对此，陈郁表示，今年3-6月没有登陆中国的台风，这是历史上发生过的。2010年、2010年、2016年都出现过这种情况，和厄尔尼诺有关系。今年下半年，我国台风数量可能达到18至20个，较常年偏少。从登陆的台风数量来看，可能达到6到7个，接近常年的数量。台风的活跃季节一般在7月至9月。虽然前期台风很少，但7月以后会增多。

中央气象台首席预报员张芳华也表示，本次台风强度将达到台风最低级别，影响不会那么剧烈。从台风结构来看，风雨主要影响西南侧，对我国陆地影响不大。随着台风系统西移，除华南外，我国福建、江西等地受一些外部影响，会出现降水。

张芳华指出，降水对缓解南方高温天气有一定作用。因为是零星分散的，所以当地湿度比较大，会出现闷热的天气。高温的作用不会很明显，但对缓解部分地区的旱情会有非常好的作用。比如海南岛前期干旱，这次对海南影响很大，有利于抗旱。云南气象干旱居中，台风主要影响南部边缘，有利于南方旱情的缓解，但对其他大部分地区作用仍然有限。

2019春节河南各地区天气预报？

据报道，2021年9月24日，河南省平顶山市出现强降雨。24日1时至25日08时，平顶山市平均降雨量94.2毫米，最大降雨量为叶县常村325.6毫米，极大风速为叶县仙台15.4米/秒。家住河南省平顶山市叶县的周扬（化名）告诉记者，今年河南的雨水多到令人害怕，暴雨不停，就不敢睡觉。一直到26日晚上，门口积水依然有及膝深。

据报道，2021年9月24日，河南省平顶山市出现强降雨。24日1时至25日08时，平顶山市平均降雨量94.2毫米，最大降雨量为叶县常村325.6毫米，极大风速为叶县仙台15.4米/秒。地处内陆的平顶山市，年平均降雨量约为900毫米，这意味着，在降雨量最大的地区，一天之内就下了全年三分之一的雨。

河南近期降雨量

自2021年7月19日起，河南全省境内开始大范围降雨，其中郑州、新乡等地连下了一整夜的雨。

而这，和之前的郑州大暴雨、南阳大暴雨相比，又仅仅是小儿科而已！可见，今年河南遭受的暴雨，有多么夸张。如果以西湖水作为计量单位，郑州一天半的降雨量，差不多顶170多个西湖了！

平顶山暴雨亲历者诉说

周扬家住在地势比较低的农村地区，她24日晚上十点多出门看了一下，院子里已经有一层浅浅的积水了。

我看了一下天气预报，显示凌晨一点雨会停，担心屋子进水，便打算等到雨停再睡，十一点多时发现天气预报又更新显示雨两点才停。周扬说，她本来打算先睡一会儿，但十二点左右时再次被雨声和闪电惊醒，天气预报预估雨三点才能停。

当时我心里就崩溃了，出了一身冷汗，这次的雨比7月份那场暴雨还要大得多，院子里水也在不断上涨，漫进屋子，最高的时候已经到了我膝盖那么高。周扬回忆，暴雨导致家中停电停电，她也考虑是否要住到别的地方。

一夜未睡的周扬终于在25日早上等到了雨停，截止到26日下午，门口积水依然有及膝深。根据天气预报，未来两天依然有可能有大雨，这也让她担心，水位可能会再涨上来。

同住在叶县的陈清（化名）告诉记者，一向喜欢下雨的她面对此次暴雨，也不免感觉由衷害怕。从来没见过这样的大雨，不知道为什么今年河南雨水这么多。陈清说到，这应该是河南人目前最大的疑问，她现在看到天气预报都会紧张，生怕这场暴雨卷土重来。我亲戚家住的地方靠近河边，家里养了几十只羊，这次都被淹死了。陈清说。

平顶山暴雨从哪来

其实和南阳暴雨是一样的，原因是差不多的。由于现在亚欧大陆整体来看，温度在下降，所以气压开始升高，西伯利亚高压逐步成型，而来自海上的夏威夷高压，有退缩的迹象，其核心控制区，已经开始撤退到海上了。

不过南方大部分地区，依旧还是在其控制之下，所以依旧还是会从海上输送水汽过来，登陆一直地形比较平坦，到了河南区域，遭遇第二、三级阶梯的阻挡（河南附近主要是东北-西南走向的太行山脉），水汽沿着山脉抬升，遇冷凝结液化，然后形成降雨。由于这是海洋水汽今年最后一舞，所以来势汹汹，因此抬升非常剧烈，所以往往就是大暴雨！

一月29号夜-31号

第二股冷空气实力相对要强一些，雨雪+大风+降温29日，夜里到30日，全省阴天，大部地区有小雨或雨夹雪，其中南部、东部有中雨。30日下午到31日白天，全省自北向南转偏北风4级左右，气温下降4到6度。

全省多云到阴天， 三门峡、洛阳、平顶山、南阳、驻马店、信阳六地区部分地区有零星小雨或小雨 ，其中 西部山区有雨夹雪或小雪 。

西部、西北部偏南风2到3级转偏西风3级左右，其它地区偏南风2到3级。

最低温度：西部山区、北部、东部零下4度到零下2度，其它地区零下2度到零度。 最高温度：西部、北部、东北部5到7度，其它地区8到10度。

具体的天气预报可以关注相关的公众号或者官网，中国天气网等，手机上也可以预测未来七天的天气状况。