上海未来10天天气情况_未来十天上海天气

1.未来十天台风梅花会对广西桂林天气有什么影响吗

2.南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨

3.什么是梅雨?

4.梅雨期2022

在上海的小伙伴最近还好吗?不好意思最近在上海还是下雨天，稍微感觉暖和点的，一下雨就只感觉冷，很冷。你说上海的雨到底要下到什么时候去啦!告诉你，上海在未来十五天还是下雨模式，大家伞具赶紧准备起来！

根据气象部门统计，2018年12月至2019年2月13日，中心城区共出现38天雨日，也就是说这2个半月中超过一半都在下雨，这是上海自1873年，近145年中的第二次，可谓是百年一遇。

阴雨绵绵整天个下个不停，衣服几乎没有干爽过，总是湿腻腻的。

根据市气象部门统计，2018年12月至2019年2月13日，中心城区(徐家汇站)共出现雨日38天，这是上海自1873年有正式气象记录以来，近145年中同期雨日第二高位，可以说是百年一遇。史上第一是1918年至1919年同时期的45个雨日。

不仅是雨日多，近期降水雨势还比较强。从夜间至今天凌晨，上海普降中到大雨，根据13日20时至14时08时雨量统计显示，大部分地区的降雨量在11毫米至19毫米。

今天夜间，随着暖湿气流的东移北抬，降水又将逐渐明显起来。本周六，受扩散南下的冷空气影响，上海降水相态可能发生转变，将有小雨夹雪或雪，气温3℃至5℃，体感潮湿阴冷。

2月底3月初受冷暖空气交汇频繁的影响，上海阴雨天气仍较多。下一次明显降水过程预计在下周中后期。

入冬以来，上海下雨的天数差不多有一半。到底谁的锅?

一方面是气候本身趋势所导致的。现在的上海，正处于二十四节气的“雨水”，未来雨水还会更多。因为冬春交替期间，上海雨水本来就会频繁。

未来十天里，阴阴雨雨还是上海天气舞台上的主角。根据目前气象资料分析，由于冷暖空气活动频繁，上海在下周仍多时阴时雨天气，日照稀少，气温相对稳定在5℃至11℃。

未来十天台风梅花会对广西桂林天气有什么影响吗

中央气象台首席预报员何立富分析了连日来各地罕见高温的三大成因

何立富说，副热带高压是影响夏季天气的主要系统。而今年不仅副热带高压控制南方地区的时间长，副热带高压本身的强度也偏强，再加上没有强有力的台风来与副热带高压对抗，这使得一些地方出现了比较极端的高温天气。

造成这种罕见高温的原因可以归纳为三点：

首先，长江中下游梅雨期与历年相比较短，出梅较早，副热带高压从7月上旬便开始持续控制长江中下游地区，受下沉气流的影响，天气晴朗少云、太阳辐射强、大气湿度大。

其次，副热带高压强度明显强于历史同期。往年7月上中旬长江中下游还处在梅雨季节，而今年由于出梅早，高温日数明显偏多，再加上副热带高压比较强，导致气温持续攀升。

第三，是大气环流的异常，截至目前，北上并深入内陆的台风几乎没有。往年因为有台风登陆，因此副热带高压在台风的影响下会撤退、断裂，天气也呈现出热一阵，一场台风雨来了又降温这样的天气形势，称之为间歇性高温。

而今年台风影响偏南，主要在台湾海峡和南海一带活动，导致副热带高压长时间控制内陆，所以高温长期煎熬长江中下游一带就在情理之中了。

“烧烤”模式

上海：“铁板培根”

29日下午1点左右，上海电视台记者在人民广场做了一个实验：把一块五花肉放在大理石地面上，30秒后贴地的一面已经泛白，10分钟后已经八分熟。

7月30日12时54分，记者往平底锅中放置了一片生培根，并将平底锅放置在上海徐家汇商圈的马路上。生培根片煎至八分熟一共用时约80分钟，整个过程中地面温度一直高于60℃。当日，据上海市中心气象台消息，上海最高气温达39℃。

江苏：“路面烤鱼”

7月29日，江苏镇江，一辆运送鲜鱼的货车因为操作不当，在连接扬溧高速公路和沪蓉高速公路的丹徒互通内翻车，三万斤活蹦乱跳的鱼儿撒满匝道路面，一时造成道路单向中断，幸亏人员没有大碍。可惜的是，由于高速路面气温太高，大部分的鱼儿捡着捡着就“烤熟”了!

湖南：鸡蛋自然孵化

7月29日中午，湖南省娄底市，正在做饭的谢女士敲开了一枚鸡蛋，她发现蛋黄有些异常，定睛一看，竟然是一只小鸡的雏形。谢女士赶紧又敲开了几枚鸡蛋，发现都是同样的情形。据谢女士介绍，“可能是近期持续的高温天气，导致房间成了自然孵化器。”。

高温天“八项注意”

一要注意在户外工作时，取有效防护措施，切忌在太阳下长时间裸晒皮肤，最好带冰凉的饮料；

二要注意不要在阳光下疾走。从外面回到室内后，切勿立即开空调吹；

三要尽量避开在上午10时至下午4时这一时段出行，应在口渴之前就补充水分；

四要注意饮食卫生；

五要注意保持充足睡眠，有规律地生活和工作；

六要注意对特殊人群的关照，特别是老人和小孩，高温天容易诱发老年人心脑血管疾病和小儿不良症状；

七要注意预防日光照晒后，日光性皮炎的发病；

八要注意出现头晕、恶心、口干、迷糊、胸闷气短等症状时，应怀疑是中暑早期症状，立即休息，喝一些凉水降温，病情严重应立即到医院治疗

相关资料与均来自于网络：通过百度搜索

相关参考来源如下：

://.cfcyb/news/21577819.html

://news.163/13/0731/02/95329IU700014AED.html?from=tag#jlist_1111

　　://.ablb.cn/a/zxlb/gnlb/2013/0731/5666.html

南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨

你的要求也太高了，未来十天，现在的天气预报还没有这个能力啊，未来5天就不错了，而且也不是很准 没有影响，还在东海海面上向西北方向移动，根本不会跑到你那，而且广西也不是台风主要受灾地区 主要受灾就江苏以南，浙江，上海，福建，台湾，广东，其他地方微乎其微

希望纳

什么是梅雨?

南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨

　南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨，我国南方地区的高温持续发展并不断冲击着历史记录。重庆连续5天上40℃，南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨。

南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨1

　南方大范围凶猛高温天气仍将持续，白天热晚上蒸，全天候闷热不下线，防暑工作仍是重中之重。同时，位于副热带高压边缘的西北地区东部、黄淮等地强降雨将陆续展开，特别是山西、山东、江苏、安徽等地的雨势较大，当地需注意防范。

　 高温预警连发10天 重庆浙江等多地最高气温仍可超40℃

　6月1日至7月12日，在大陆高压和西太平洋副热带高压系统的控制下，四川盆地到江南等地持续高温，全国共有71个国家级气象站的最高气温突破历史极值。总体来说，今年的高温开始时间偏早，截至目前，高温影响范围和单站最高气温仅次于2017年，已经超过2013年和2003年。

　昨天南方大范围高温依旧“火力全开”，早晨8时，江浙沪一带就已有6个站点气温超35℃，截至14时左右，上海、江苏、浙江、四川、重庆等地部分地区的气温飙升至40℃以上。

　昨天，北京高温炙烤。（图/中国天气网 王晓）

　今起三天，南方的高温范围依然很大，强度依然很强，截至今天，中央气象台已连续第10天发布高温预警。

　预计今天，陕西南部、华北东部、黄淮西部、西南地区东部、江汉、江淮、江南、华南大部等地有35℃以上高温天气，其中，陕西南部、河南南部、安徽中南部、江苏南部、上海、湖北大部、湖南中北部、江西、浙江、福建大部、四川东部、重庆大部、贵州东北部等地的部分地区最高气温37～39℃，陕西南部、四川东部、重庆沿江地区、浙江中部和南部等地局地可达40℃以上。

　预计16日开始，四川盆地高温将有望减弱，江浙沪一带的高温天气还将持续至18日，而江南南部地区将一直热到月底。

　省会级城市中，杭州、长沙、福州高温频繁的状态至少持续到20日，且不乏37℃以上的暑热，其中福州未来一周的最高气温将持续达到37℃或以上。不仅白天热，晚上还要继续“蒸”，福州、杭州最低气温也可达29~30℃，比东北大部地区白天还要热。

　6月以来高温天气旷日持久，已经影响到9亿人，公众需及时补水，减少户外活动时间，警惕热射病，一旦出现中暑迹象，及时就医。

　 西北地区东部黄淮等地强降雨频繁 山西山东等地雨势较大

　降水方面，今起三天，位于副热带高压系统北侧的西北地区东部至淮河流域仍将是我国降雨的中心，山西、山东南部至苏皖一带，今明两天雨势较大，需注意防范。

　其中今天，甘肃东部、陕西中部、山西南部、河南北部以及安徽东北部、江苏西部和南部等地部分地区有大到暴雨，其中，山西南部等地局地有大暴雨（100～120毫米）。

　明天，内蒙古东北部、吉林东部、青海东部、四川盆地西部和南部、华北南部、黄淮大部、湖北东北部等地部分地区有中到大雨，其中，山东南部、苏皖北部等地部分地区有暴雨或大暴雨（100～180毫米）。

　后天，内蒙古东北部、吉林东部、青海东北部和南部、江淮大部、江南北部、川西高原北部、西南地区东部、广西西北部等地部分地区有中到大雨，局地有暴雨（50～80毫米）。

　今起三天西北地区东部、黄淮一带的累计降水量大，上述地区需谨防强降雨可能引发的次生灾害及对交通运输、城市运行、农业生产等的不利影响。此外，部分地区伴有强对流天气，公众需关注临近预警预报信息，如遇雷雨及时躲避，注意安全。

南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨2

　最近一段时间，我国南方地区的`高温持续发展并不断冲击着历史记录。今天白天，全国共有9站最高气温打破观测史纪录，有33站气温破7月纪录。重庆连续5天上40℃，杭州连续3天最高都是40.3℃，上海徐家汇今天最高40.6℃。

　从今天下午15时的气温实况分布图来看，陕西南部、四川东部、重庆、湖北西部和东部、安徽、江苏中南部、浙江、福建西部、江西、湖南中北部、云南东北部等地部分地区最高气温有37～39℃，其中，重庆、陕西、四川、浙江等地达到40℃以上！

　500hpa高空天气分析图叠加气象云图，来源于中央气象台

　近期给我国制造高温的“罪魁祸首”依旧是大家经常听到的一个天气系统—副热带高压。从今天上午8时的高空天气分析图上可以看出，由于副热带高压内部盛行下沉气流，对流难以发展，被副高控制的我国南方大部地区云系稀少，晴空万里。而在副热带高压的边缘，受冷暖气流交汇的影响，形成较大范围的降雨云系。

　根据最新的气象资料分析，受高空冷涡和西风槽南下的影响，我国雨带将再次向南回落，本轮高温天气也随之结束。根据最新的数值预报，16日前后，副热带高压将退至西南至华南地区一带，我国的强降雨区域也会向南发展。

　来源于easterlywe网站

　根据中央气象台今天中午发布的全国中期降水量预报图，未来十天我国南方地区的降雨有明显的增多。预计南方大部地区累积降水量都将在15毫米以上，黄淮、江汉、江淮、华南南部、江南北部沿江以及四川盆地、贵州、云南北部和西部等地降雨量有40-70毫米，江苏、安徽、湖北、重庆、四川东部等地降雨量在100毫米以上，部分地区可达到250-400毫米！

　全国中期降水量预报图，来源于中央气象台

　预计18-20日，四川盆地、陕西关中、江汉、江淮、江南北部、华南西北部等地将出现降雨过程，高温天气得以缓解，江南东南部、华南东部持续高温闷热天气。21日之后，南方地区高温将再次发展，范围扩大。

南方未来三天仍将持续高温，黄淮等地将迎强降雨3

　连日来，南方多地持续高温，7月13日，四川、重庆、陕西、湖北、安徽等地部分地区最高气温达到38~41℃，四川、云南、上海、浙江等地共有15个国家气象站最高气温达到或突破7月极值。

　 重庆、浙江等多地40℃

　 闷热超长在线

　未来三天，副热带高压仍将“赖着”不走，江南、华南及重庆、四川等地高温继续“上岗”，特别是江浙沪及重庆等地，40℃及以上的高温频频现身。

　中央气象台14日6时继续发布高温橙色预警：预计14日白天，陕西南部、河南中南部、四川东部、重庆、江汉、江淮、江南、华南等地有35℃以上高温天气，安徽中南部、江苏中南部、上海、湖北、湖南中北部、江西、浙江、福建、四川东部、重庆、贵州东北部等地的部分地区最高气温37~39℃，江苏南部、浙江中北部、四川东南部、重庆、陕西南部等地局地可达40℃以上。

　上海中心气象台14日11时05分更新高温橙色预警信号为高温红色预警信号：受副热带高压影响，预计今天中心城区、浦东、闵行等地的最高气温将达到40℃，高温橙色预警信号更新为高温红色预警信号。

　 本轮高温天气特点和成因是什么？

　 气象专家解读！

　南方多地高温持续，本轮高温天气和历史同期相比有怎样的特点？持续高温的原因是什么？中国气象局气候服务首席专家为你解答↓↓

　 今年高温天气出现时间早。 6月13日以来，高温已经持续一个月时间，影响人口超过9亿。

　 今年高温天气影响范围广。 目前，已经有76个站突破了历史高温纪录，其中超过42℃的有20个站。

　 今年高温天气强度大。 全国平均气温和平均高温日数，都创了历史纪录。

　 我国持续高温天气主要原因与高压系统有关。 近期高温感觉更加难忍，主要是因为南方空气湿度相对较大，所以体感更加明显。

　 未来十天南方高温天气可能会进一步发展。 随着西太平洋副热带高压进一步西伸北抬，控制我国南方大部分地区，南方高温天气可能会进一步发展。

　 这份高温天气健康指南请收好

　炎炎夏日，消暑降温的同时也不能过于贪凉，小心疾病找上门↓

　 饮食上不应“冷热交替” ，否则易造成胃部消化不良。

　 不要长时间待在空调房 ，医生提示，一般开空调两三个小时就应开窗通风半小时。

　 不要一次性喝太多水 ，猛喝水或加重心脏负担，引发胸闷、气短、呼吸困难等症状。

梅雨期2022

来自百度百科：

[编辑本段]梅雨简介

初夏江淮流域一带经常出现一段持续较长的阴沉多雨天气。此时，器物易霉，故亦称“霉雨”，简称“霉”；又值江南梅子黄熟之时，故亦称“梅雨”或“黄梅雨”。在中国史籍中记载较多。如《初学记》引南朝梁元帝《纂要》“梅熟而雨曰梅雨”。唐柳宗元《梅雨》：“梅实迎时雨，苍茫值晚春。”等。中国历书上向有霉雨始、终日的记载：开始之日称为“入霉”，结束之日称为“出霉”。芒种后第一个丙日入霉，小暑后第一个未日出霉。入霉总在6月6~15日之间，出霉总在7月8~19日之间，中国东部有一个雨期较长、雨量比较集中的明显雨季，由大体上呈东西向的主要雨带南北位移所造成，是东亚大气环流在春夏之交季节转变其间的特有现象。6月中旬以后，雨带维持在江淮流域，就是梅雨。”（但由于现在的语言使用习惯语言，现在所说的梅雨并不仅仅局限于江淮流域到日本一带，中国东部地区如福建等在梅雨季节所发生的持续不断的降水也称为梅雨。）

雨带停留时间称为“梅雨季节”，梅雨季节开始的一天称为“入梅”，结束的一天称为“出梅”。

此外，由于这一时段的空气湿度很大，百物极易获潮霉烂，故人们给梅雨起了一个别名，叫做“霉雨”。明代谢在杭的《五杂炬?天部一》记述：“江南每岁三、四月，苦霪雨不止，百物霉腐，俗谓之梅雨，盖当梅子青黄时也。自徐淮而北则春夏常旱，至六七月之交，愁霖雨不止，物始霉焉” 。明代杰出的医学家李时珍在《本草纲目》中更明确指出：“梅雨或作霉雨，言其沾衣及物，皆出黑霉也”。

[编辑本段]梅雨与雨带

1.梅雨

我国长江中下游地区，通常每年六月中旬到七月上旬前后，是梅雨季节。天空连日阴沉，降水连绵不断，时大时小。所以我国南方流行着这样的谚语："雨打黄梅头，四十五日无日头"。持续连绵的阴雨、温高湿大是梅雨的主要特征。

与同纬度地区的气候迥然不同，梅雨是指一定地区和一定季节内发生的天气气候现象。研究发现，欧亚大陆在20N至40N之间，为副热带高压和西风带交替控制的地带。大陆西岸，夏季受副热带南压东侧下沉气流控制，天气晴朗少云，气候炎热干燥；冬季在西风带影响下，从大西洋带来暖湿空气，形成较多的降水，使气候变得温和多雨。即表现为副热带夏干冬湿的地中海式气候。

大陆东岸，夏季受副热带高压西侧控制，下沉空气原来也较干，但从暖湿海面吸收大量水汽，因而带来丰沛的降水，产生了副热带湿润气候。这里由于海陆对比十分强烈，形成了独特的季风气候，其显著特点是夏雨冬干，雨量集中在夏季，恰与地中海式气候相反。

如果和同纬度的英国东岸比，也是截然不同。美国东岸中纬地带夏季风来临前后就不会出现长时期的阴雨天气，人们从未有长期天气闷热之感，发霉现象难以出现。可见，在同一纬度上降水季节迥然不同。所以，在世界上，只有我国长江中下游两岸，大致起自宜昌以东、北纬29度至33度的地区，以及日本东南部和朝鲜半岛最南部有黄梅出现。也就是说，梅雨是东亚地区特有的天气气候现象，在我国则是长江中下游特有的天气气候现象。

形成梅雨锋暴雨的大气环流条件一般包括：

①在亚洲的高纬度地区对流层中部有阻塞高压或稳定的高压脊，大气环流相对稳定少变；

②中纬度地区西风环流平直，频繁的短波活动为江淮地区提供冷空气条件；

③西太平洋副热带高压有一次明显西伸北跳过程，500hPa副高脊线稳定在北纬20度至25度之间，暖湿气流从副高边缘输送到江淮流域。在这种环流条件下，梅雨锋徘徊于江淮流域，并常常伴有西南涡和切变线，在梅雨锋上中尺度系统活跃。不仅维持了梅雨期连续性降水，而且为暴雨提供了充沛的水气。

梅雨锋暴雨是不同尺度环流系统相互作用下形成的一种特定地区的特殊天气，大气环流的变异性，导致各年梅雨期开始有迟有早，梅雨持续时间有长有短，有的年份，梅雨锋特别活跃，暴雨频繁，造成洪涝灾害。有的年份，梅雨锋不明显，出现“空梅”，形成干旱天气。有的年份，会出现梅雨带北移后又返回江淮流域再度维持相对稳定的现象，习惯上称“倒黄梅”。江淮流域梅雨结束后，雨带移至华北地区，江淮流域进入高温少雨天气。

2.雨带

虽然梅雨是长江中下游地区特有的天气气候，但它的出现却不是孤立的，是和大范围雨带南北位移紧紧相连的。

在110E以东的我国东部地区，在汛期从5月中旬起到6月上旬，主要雨带摆动在南岭山脉和南岭以南地区。在个别年份，虽然在某一段时间内移到南岭以北地区，但是从一个候(五天为一候)或一个旬的多年平均情况来看，它往往是维持在28N，29N以南。这个时期就称为"江南雨季"或"华南前汛期"。

6月中下旬，主要雨带北移到29N-33N范围内(即西自我国宜昌，东经长江口，然后越海到日本；南起我国两湖盆地北至淮河南岸)，稳定少动。这时南岭以南地区已处在雨带之外，阴雨天气结束；而长江中下游地区告别了风和日丽的初夏，迎来了阴雨绵绵的季节，大雨、暴雨时而出现，一直维持到7月上旬，这就是长江中下游著名的梅雨季节。

7月中旬开始，雨带再次北移，到了33N以北地区。先后在黄河、淮河流域以及华北、东北等地停滞、徘徊，造成一次又一次强降雨过程，分别称为"黄淮雨季"、"华北雨季"此时，长江中下游梅雨结束，骄阳高挂，进入了炎热的盛夏季节。这种天气一直要维持到8月下旬，然后雨带才随着冷空气的逐渐活跃而快速南撤，在不到一个月的时间内，使雨带一直退到华南沿海地区。雨带的这种规律性变化，说明长江中下游的梅雨并不是孤立的、局部的天气气候现象，而是我国东部地区主要雨季活动的一个组成部分，是主要雨带向北移动过程中在长江中下游地区停滞的反映。

[编辑本段]正常梅雨和异常梅雨

梅雨是初夏季节长江中下游特有的天气气候现象，它是我国东部地区主要雨带北移过程中在长江流域停滞的结果，梅雨结束，盛夏随之到来。这种季节的转变以及雨带随季节的移动，年年大致如此，已形成一定的气候规律性。但是，每年的梅雨并不完全一致，存在很大的年际变化。

在气象上，把梅雨开始和结束的时间，分别称为"入梅"（或"立梅"）和"出梅"（或"断梅"）。我国长江中下游地区，平均每年6月中旬入梅，7月上旬出梅，历时20多天。但是，对各具体年份来说，梅雨开始和结束的早晚、梅雨的强弱等，存在着很大差异。因而使得有的年份梅雨明显，有的年份不明显，甚至产生空梅现象。如1954年梅雨季节异常持久，长达两个多月，使长江中下游地区出现了历史上罕见的涝年；而1958年梅雨期只有两三天，出现了历史上少有的旱年。

（1）正常梅雨：

长江中下游地区正常的梅雨约在6月中旬开始，7月中旬结束，也就是出现在"芒种"和"夏至"两个节气内。梅雨期长约20-30天，雨量在200-400毫米之间。"小暑"前后起，主要降雨带就北移到黄(河)、淮(河)流域，进而移到山东和华北一带。长江流域由阴雨绵绵、高温高湿的天气开始转为晴朗炎热的盛夏。据统计，这种正常梅雨，大约占总数的一半左右。

（2）早梅雨：

有的年份，梅雨开始的很早，在5月底6月初就会突然到来。在气象上，通常把"芒种"以前开始的梅雨，统称为"早梅雨"。早梅雨会带来一些反常的现象。例如，由于在梅雨刚刚开始的一段时间内，靠近地面的大气层里，从北方南下的冷空气还是很频繁的，因此，阴雨开始之后，气温还比较低，甚至有冷飕飕的感觉，农谚说："吃了端午棕，还要冻三冻"就是这个意思；同时也没有明显的潮湿现象。长江中下游部分地区的农民，把这一段温度比较低的黄梅雨称为"冷水黄梅"。以后，随着阴雨维持时间的延长、暖湿空气加强，温度会逐渐上升，湿度不断增大，梅雨固有的特征也就越来越明显了。早梅雨的出现机会，大致上是十年一遇。这种早梅雨往往呈现两种情形。一种是开始早，结束迟，甚至拖到7月下旬才结束，雨期长达四、五十天，个别年份长达二个月。另一种是开始早，结束也早，到6月下旬，长江中下游地区就进入了盛夏，由于盛夏提前到来，常常造成长江中下游地区不同程度的伏旱。

（3）迟梅雨：

同早梅雨相反的是姗姗来迟的梅雨，在气象上通常把6月下旬以后开始的梅雨称为迟梅雨。迟梅雨的出现机会比早梅雨多。由于迟梅雨开始时节气已经比较晚，暖湿空气一旦北上，其势力很强，同时，太阳辐射也比较强，空气受热后，容易出现激烈的对流，因而迟梅雨常常多雷雨阵雨天气。人们也把这种黄梅雨称为"阵头黄梅"。迟梅雨的持续时间一般不长，平均只有半个月左右。不过，这种梅雨的降雨量有时却相当集中。

（4）特长梅雨：

1954年我国江淮流域出现了百年一遇的特大洪水，这次大水，就是由持续时间特别长的梅雨造成的。 这一年，长江中下游的梅雨开始之前的5月下半月春雨已经很多，梅雨又来得很早，6月初就开始了。天气一直阴雨连绵，并且不时有大雨、暴雨出现，维持的时间特别长，直到八月初才"出梅"。当阴雨结束转入盛夏天气时、已经临近"立秋"了。这一年整个梅雨期长达两个月，连同五月份的春雨，则达到两个半月以上。进入"小暑"、"大暑"以后，长江中下游本来应该是晴朗炎热的"伏天"了，却一直是阴云密布难见太阳，瓢泼的大雨不时倾泄到地面上来，不少地区洪水滚滚、"寒气"袭人。这一年长江中下游地区5月-7月三个月的雨量，一般都达到800-1000毫米，接近该地区正常年份全年的雨量；部分地区，雨量多达1500-2000毫米，相当于同一地区一年半的雨量，导致洪水泛滥成灾。我们国家地域辽阔，局部洪涝经常发生。有的可能是由于台风雨引起的，有的可能是别的天气系统接连带来的几次暴雨造成的，但它们的持续时间不长，洪水退去比较快，影响范围也比较小。象1954年这样，阴雨时间达到二个多月之久，造成长江流域全流域性洪水的现象，是极为罕见的。这种罕见的大水、常常是与异常梅雨联系在一起的。像1998年的大水，也是特别长的梅雨所造成的。

（5）"短梅"和"空梅"：

同特别长的梅雨完全相反的是，有些年份梅雨非常不明显，它象来去匆匆的过客，在长江中下游地区停留十来天以后，就急急忙忙地向北去了。而且这段时间里雨量也不大，难得有一、二次大雨。这种情况称为"短梅"。更有甚者，有些年份从初夏开始，长江流域一直没有出现连续的阴雨天气。多数日子是白天晴朗暖和，早晚非常凉爽，出现了"黄梅时节燥松松"的天气。本来在梅雨时节经常要出现的衣服发霉现象，也几乎没有发生。这段凉爽的天气一过。接着就转入了盛夏。这样的年份称为"空梅"。"短悔"和"空梅"的出现机会，平均为十年中l-2次。"短梅"和"空梅"的年份，常常有伏旱发生，有些年份还可以造成大旱。

（6）倒黄梅：

有些年份，长江中下游地区黄梅天似乎已经过去，天气转晴，温度升高，出现盛夏的特征。可是，几天以后，又重新出现闷热潮湿的雷雨、阵雨天气，并且维持相当一段时期。这种情况就好像黄梅天在走回头路，重返长江中下游，所以称为"倒黄梅"。"小暑一声雷，黄梅倒转来"。这是长江中下游地区广为流传的一句天气谚语。它的意思是说，在梅雨过去以后，如果"小暑"出现打雷，则梅雨又会倒转过来。这是有一定道理的。因为梅雨结束之后，长江中下游地区的天气，通常是越来越稳定的，而雷雨却是天气不稳定的象征。况且时至"小暑"，通常冷空气已不再影响长江流域，而雷雨的出现常常和北方小股冷空气南下有关，这种冷空气的南下，有利于雨带在长江中下游重新建立。当然，"倒黄梅"并不一定在小暑日打雷以后出现。一般说来，"倒黄梅"维持的时间不长，短则一周左右，长则十天半月。但是在"倒黄梅"期间，由于多雷雨阵雨，雨量往往相当集中，这是需要注意的。由于"倒黄梅"属于梅雨的一种，它在结束之后，通常都转为晴热的天气。

从上面所介绍的各种梅雨中，可以看到，通常被人们视为大同小异的黄梅雨，实际上是多种多样的，它们之间的差别，有时还是相当悬殊的。以"入梅"来说，最早的在5月26日，最迟的在7月9日；"出梅"最早的在6月16日，最迟的在8月2日，相差均可达到一个半月。梅雨最长的年份持续两个多月，可以引起罕见的大水，而短的年份仅仅几天，还有的甚至出现"空梅"，带来严重的干旱。可见，梅雨是一种复杂的天气气候现象，它远不是象农历历本上所定的"入梅"、"出梅"那样简单。相对正常梅雨而言，"早梅"、"迟梅"、"特别长的梅雨"、"空梅"以及严重的"倒黄梅"，都属于异常梅雨。

[编辑本段]我国江淮流域梅雨天气过程

梅雨是如何形成的呢？要回答这个问题，实际上就是要弄清楚停滞在长江中下游地区的雨带是如何造成的。为此，我们要从梅雨期间高、低空的大气环流形势入手，了解梅雨期的天气过程。

梅雨期的地面形势

长江中下游地区处在欧亚大陆东部的中纬度，一方面受到从寒带南下的冷空气影响，另一方面又受到从热带海洋北上的暖湿空气影响。每年从春季开始，暖湿空气势力逐渐加强，从海上进入大陆，先至华南地区，嗣后进一步增强北移，到了初夏常常伸展到长江中下游地区，有时还可到达淮河及其以北地区。特别是在二、三千米的低空，常有一支来自海洋的非常潮湿的强偏南气流，风速达到每秒十几米到二十米左右。当它进入我国大陆以后，就与从北方南下的冷空气相遇。冷暖空气相遇，交界处形成锋面，锋面附近产生降水，梅雨就属于锋面降水的性质。

如果冷空气势力比较强，云雨区将随着冷空气向南移动；如果暖空气比较强，云雨区则会随着暖空气向北移动。显然，在这两种情况下，它们都不会在一个地区停滞下来。但初夏时期，在长江中下游地区，一方面暖湿空气已经相当活跃，另一方面从北方南下的冷空气还有一定的力量，特别是在靠近地面的空气层里，常有一小股、一小股的冷空气南下。这样，冷、暖空气就在这个地区对峙，互相争雄，形成一条稳定的降雨带。这条雨带南北只有二、三百公里，东西长却可达二千公里左右，横贯在长江中下游，向东一直可以伸展到日本。正是这条雨带的影响，所以日本的梅雨也很明显。

这条雨带在短时间里也往往有比较小的南北摆动。当冷空气加强时，它稍微南移；当暖空气加强时，它又重新北抬。当这条狭窄的雨带在南北方向做小幅度摆动时，雨带附近的地区就会出现时晴时雨的天气。在这条雨带上，还不时有一个个降雨强度比较大的中心出现。在降雨中心经过的地区，常常会出现一次次大雨或暴雨。

实际上，这条降雨带也就是冷暖空气前锋所形成的交界面--即气象广播中通常说的"锋面"的产物。不过，这种锋面与一般的锋面有许多不同之处。第一，这种锋面特别稳定。它不仅不象"冷锋"、"暖锋"那样有明显的移动，而且与一般的"静止锋"也不同。通常，"静止锋"在一个地区只能停留一、二天，多则三、四天。但是，梅雨锋在长江流域活动的时期，却正是东亚广大地区大气运动发生两次跳跃性变化之间的一段时期，在这段时期内，冷暖空气长时间相遇在长江中下游，并且双方势均力敌，各不相让，处于拉锯状态。致使这条锋面及其降雨带在相当长的时期内特别稳定，从而给长江中下游带来了持续的阴雨天气；第二，梅雨锋的南北两侧冷暖空气性质上的差异，主要表现在空气的湿度上，即南边来自海洋上的空气湿度较大，与北边的干冷空气迥然不同。而锋面两侧空气在温度方面的差异，要比其他季节的锋面小得多，冷空气过境之后，没有明显的降温；第三，它的降雨区在南北方向上很狭窄，不象冬春季节的锋面那样有十分宽广的雨区。但其降水强度，却要比别的季节强烈得多。由于这些特点是梅雨期间所特有的，因此，气象界把这条锋面称为"梅雨锋"，在专业的术语上称为"准静止峰"。

[编辑本段]与梅雨有关的谚语

我国长江中下游流传着许多与梅雨有关的民间谚语，我们收集了其中的一部分以飨读者。

"三九欠东风，黄梅无大雨"，"三九"是指阳历1月9-17日，"黄梅"是指芒种节气（6月6-20日）。这句谚语的意思是说，三九期间如没刮过东风，或东风很少，则芒种节气雨量也将偏少。三九的第一天与芒种节气第一天相隔约150天左右。按150天的韵律，三九期间刮东风，隔150天左右将有一次类似的重复过程。所以三九期间刮东风与芒种节气的降水有对应关系。

用冬季天气特点来预报梅雨的谚语还有许多。例如"腊月里多雪，水黄梅"，就是指腊月雪和梅雨存在着正相关。

"寒水枯，夏水枯"，"枯"指雨水偏少。谚语说，如果冬季雨水偏少，则梅雨也偏少。这是因为天气往往有阶段性。天气持续干旱，常常是某一种有利于干旱的天气形势相对稳定所造成的。但由于大气处于不断的运动中，上述相对稳定状态总是要被破坏的，并在一定条件下向着反面转化。

"发尽桃花水，必是旱黄梅"，"桃花水"指清明节气或四月份桃花开放期间的降水。"旱黄梅"指芒种节气梅雨偏少或梅雨开始偏迟。在长江下游地区，如果清明节或四月份桃花开放期间雨水增多，俗称"发尽桃花水"，则芒种节气梅雨将偏少，或梅雨开始偏迟。"桃花落在泥浆里，打麦打在蓬尘里；桃花落在蓬尘里，打麦打在泥浆里"，与此意思相似。桃花水偏多，常常标志着春季太平洋上的副热带高压比常年强盛，暖湿空气活跃，在桃花开放的清明节气里，就常在江南和上海地区与北方南下的冷空气相遇对峙，以致形成桃花水偏多。到了六月份芒种节气时，副高势力又往往更新相对减弱，或北跳慢，致使梅雨偏少或开始较晚，造成两个时段雨量的反相关。

"春水铺，夏水枯"，"铺"是指雨水较常年偏多。谚语说明，如果春季雨水偏多，到了夏季、梅雨量少了，易出现干旱。它和"发尽桃花水，必是旱黄梅"一样，都是用春季的雨水来预测梅雨的。

"行得春风，必有夏雨"，春风，是指偏东方向的风(东南风居多)，夏雨是指梅雨。谚语意思是说，春季偏东风较多的年份，则夏季梅雨一般也较多。

"小满不满，黄梅不管"，它指明小满与芒种节气之间，雨水存在着正相关，即如果小满节气雨水偏少，则意味着芒种节气雨水也将偏少，或黄梅偏迟。这是因为小满节气正值春夏之交，如果这个时期雨水偏少，反映了副高势力较弱，位置偏南，到了芒种节气，副高势力一般也不会很快增强，即使有一定强度，它北缘的西南气流也不会伸向长江下游-带，所以芒种节气长江下游地区雨水也将偏少。长江下游一带也把小满节气里的降水称"旱黄梅"，芒种节气的降水称"正黄梅"，夏至节气的降水称为"甜黄梅"。因此，芒种雨水偏少或梅雨开始偏晚(到夏至节气才开始)，都称为"黄梅不管"。

以上这些群众看天经验，经当地气象资料验认，准确率均有70％到80％。换句话说，预报十次，将有七、八次正确。这说明，关于梅雨的谚语是可信的。

初夏江淮流域一带经常出现一段持续较长的阴沉多雨天气。此时，器物易霉，故亦称“霉雨”，简称“霉”；又值江南梅子黄熟之时，故亦称“梅雨”或“黄梅雨”。在中国史籍中记载较多。如《初学记》引南朝梁元帝《纂要》“梅熟而雨曰梅雨”。唐柳宗元《梅雨》：“梅实迎时雨，苍茫值晚春。”等。中国历书上向有霉雨始、终日的记载：开始之日称为“入霉”，结束之日称为“出霉”。芒种后第一个丙日入霉，小暑后第一个未日出霉。入霉总在6月6~15日之间，出霉总在7月8~19日之间，中国东部有一个雨期较长、雨量比较集中的明显雨季，由大体上呈东西向的主要雨带南北位移所造成，是东亚大气环流在春夏之交季节转变其间的特有现象。6月中旬以后，雨带维持在江淮流域，就是梅雨。雨带停留时间称为“梅雨季节”，梅雨季节开始的一天称为“入梅”，结束的一天称为“出梅”。

[编辑本段]独幕话剧《梅雨》

《梅雨》，独幕话剧。作者天旱，作于1931年。这是一部直接反映挣扎在社会最底层的贫苦劳动人民生活的剧作。作者主要描写了被开除的的工人潘顺华一家三种人的不同结局。潘失业后在梅雨天做不成小生意，为生活所迫而自杀；他未来的女婿阿毛被开除后，竟用恐怖威胁手段对付资本家，事发后被捕；他的妻子和女儿则在张先生的带领下，依靠集体，团结斗争，取得了胜利。

剧本情节跌宕起伏，结构严谨，是当时描写工人斗争的剧作中较好的一部。

[编辑本段]杜甫的《梅雨》

梅 雨

南京犀浦道，四月熟黄梅。

湛湛长江去，冥冥细雨来。

茅茨疏易湿，云雾密难开。

竟日蛟龙喜，盘涡与岸回。

此诗描写蜀中四月的情景，壮美与纤丽互见，宏观与微观俱陈。细雨迷蒙，密雾难开，春水盈野，一派浩渺，意境壮阔。

犀浦道属成都府，杜甫宅其地，治所在今郫县犀浦镇。安史之乱，唐玄宗避蜀，因定成都为南京，实未进驻。

湛湛水深而清

冥冥昏暗

盘涡急水旋涡

诗中的“南京”是指现在的成都，“犀浦道”指唐代的犀浦县，现在四川郫县的犀浦镇就是当年犀浦县治所。

需要指出的是，成都没有梅雨季节，以下是范成大《吴船录》中的证明：

古文:

未至县二十里，有犀浦镇 ，故犀浦县，今废属郫，犹为壮镇。杜子美诗：「南京犀浦道，四月熟黄梅，湛湛 长江去，冥冥细雨来。」蜀无梅雨，子美熟梅时经行，偶值雨耳。恐后人便指为梅雨，故辩之。

白话：

到郫县城区还差20多里的地方，有个犀浦镇，就是原来的犀浦县的治所。最然现在已经废县为镇，归郫县管辖了，但瘦死的骆驼比马大，至今还是一个繁荣，富强。。。在经济，文化，教育，交通，投资。。。等各方面都很不错的大镇。杜甫诗说：「南京犀浦道，四月熟黄梅，湛湛长江去，冥冥细雨来。」别人就以为犀浦也有梅雨季节，错，大错特错！四川是没有梅雨的，只不过杜甫出门的时候是梅子熟的季节，又刚好遇到下雨罢了。我怕以后的人以这为依据就说四川，特别是犀浦有梅雨季节，那就好笑了，所以才拿出来专门说了一哈！

附注：

《太平寰宇记》:

“杜甫宅在成都西郭外, 地属犀浦, 接浣花溪, 地名百花潭

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.

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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