1.梅雨期2022

2.冻雨是怎么形成的?

3.我心中的气象800字~紧急求解答

4.中央天气预报里华东、华南、华北、江淮黄淮等等是哪些地方?

安徽淮北天气预报15天查询系统_安徽淮北天气预报

常州2009-03-20 白天到夜间多云转雷阵雨,温度最高25度,最低16度,白天南风3-4级,夜间南风3-4级。常州2009-03-21 白天到夜间雷阵雨转小雨-中雨,温度最高23度,最低12度,白天东南风3-4级,夜间东南风3-4级

梅雨期2022

菏泽天气预报 (2011-10-30 11:00发布) 查看未来4-7天天气预报 天气图例 日期 天气现象 气温 风向 风力

30日星期日 白天 多云 高温 17℃ 南风 微风

夜间 多云 低温 12℃ 南风 微风

31日星期一 白天 多云 高温 19℃ 东南风 微风

夜间 多云 低温 11℃ 东南风 微风

1日星期二 白天 多云 高温 18℃ 东风 微风

夜间 阴 低温 12℃ 东风 微风

未来4-7天天气预报(2011-10-29 18:00发布) 仅供参考2日星期三 白天 多云 高温 17℃ 东北风 微风

夜间 阴 低温 14℃ 东北风 微风

3日星期四 白天 阵雨 高温 17℃ 东北风 微风

夜间 小雨 低温 14℃ 东北风 微风

4日星期五 白天 小雨 高温 16℃ 东北风 微风

夜间 小雨 低温 15℃ 北风 微风

5日星期六 白天 多云 高温 17℃ 北风 微风

周边地区今日天气(2011-10-30 11:00发布) 郑州18℃/10℃淮北19℃/10℃泰安20℃/8℃邯郸17℃/9℃济宁19℃/10℃亳州20℃/12℃徐州20℃/11℃濮阳19℃/9℃鹤壁19℃/11℃商丘18℃/9℃枣庄20℃/10℃聊城19℃/10℃新乡15℃/10℃开封17℃/11℃兰考18℃/10℃鄄城17℃/11℃巨野17℃/11℃定陶17℃/11℃东明17℃/11℃郓城17℃/12℃今日生活指数(2011-10-30 11:00发布)

冻雨是怎么形成的?

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

我心中的气象800字~紧急求解答

冻雨是在冬天下雪的时候雪花从高空往下落的时候在中间有一个气层相对比较暖,比如2000至3000米,那个中间的暖层温度大概在1-4度之间,在这个温度中雪花下来以后经过这个气层雪花就化成水滴了,水滴再往下降,降到近地面的时候近地面温度在零度以下,这时候水滴降到地面上或者地面附着物上的时候就马上冻结了,但是不是冻成冰,而是把水冻成相当一层冰盖似的,这就叫冻雨,一般这种冻雨对电线的影响比较大,冻雨严重的时候会使电线直径增加两、三厘米左右,电线超过了它的负荷以后就会把电线压断,在地面上就会影响交通,使人和车辆行走都非常困难。2008年1月8日早上贵州省大部分地区都出现了冻雨现象。

中央天气预报里华东、华南、华北、江淮黄淮等等是哪些地方?

各位评委、各位同志大家好:

非常高兴能够站在这里畅谈心声,我演讲的题目是我心中的气象。

气象在我的心中从产生到确定经历着一个由不认识到逐步认识的过程。

记得初中二年级的一天,我约了同班几位同学到大蜀山游玩,出行时天气晴好,南风拂面,我们的心情分外舒畅,可谓是一路欢笑,一路歌。我们带上相机、干粮,准备美美地玩上一天。俗语说天变一时,我们刚登上山顶,一场突然而来的暴雨,把我们个个淋成了落汤鸡。狂风暴雨带走了我们的欢笑,留下的只是懊恼。回家我气得睡在床上,一句话都不想说。老祖母关切地给我煮了姜汤喝,对我说,昨天晚上天气预报说今天有雷阵雨,你怎么就不知道呢?这时我才后悔为什么出行前不听听天气预报呢?从这天起,我每天都要听听天气预报,这已渐渐成为我的习惯,气象科技服务的概念开始进入我的心中。

也就从那时开始,我对气象知识产生了兴趣,读了一些关于这方面的书籍,初步认识到气象与人类活动有着密切的关系。在我们日常生活中,处处都有气象学问,了解应用相关的气象知识,对提高生活质量乃至防病治病都会有所帮助。比如,一般人群最适宜的环境温度为15℃~20℃,对人体健康最为有利;7℃~15℃最宜从事体力劳动;居室温度20℃~25℃最有利于休息;午睡室温不宜低于25℃;人体最佳温度为37℃……

有这么一首诗:七星坛上卧龙登,一夜东风江水腾。不是孔明施妙计,周郎安得逞才能。说的就是1720年前,诸葛亮利用气象情报,巧借东风火烧曹操战船的故事。同样,在近代战争史上,许多军事家利用气象情报克敌制胜的实例也有很多。1776年,北美独立战争爆发后,华盛顿与英军鏖战,身陷重围。在这关键时刻,华盛顿从情报部门获悉当晚战区将有大雾出现。时至半夜,果然战区云吞朗月,雾漫山峦,华盛顿即乘大雾率部突围,一举扭战局,大败英军。德国海军上将罗盖曾不无得意地说,气象情报"相当于一种特种武器,功勋卓著"。19世纪中期,英法联军和沙皇俄国为争夺黑海海域,爆发了著名的克里来亚战争。黑海的一场风暴把英法的军舰粗暴地摔向礁石和海岸,英法联军几乎全军覆灭,法国皇帝拿破仑三世十分震惊,当即责令巴黎天文台调查这次风暴。

1820年,德国莱比锡大学教授布兰蒂斯绘制出世界上第一张天气图,为天气预报创造了条件;1856年法国建立了世界上第一个天气业务系统。随着无线电技术的发展和应用,气象科技服务由可能变成了现实。到了20世纪,气象科技服务有了长足的进展。四十年代气象雷达象一把利剑刺上蓝天;五十年代数值预报使天气预报领域地覆天翻;六十年代气象卫星腾空而起;七十年代实验气象蓬勃发展。随之崛起遥测技术、电子计算机应用等无不展示了人类卓越才能、预报着气象科学繁荣的明天。十年在人类历史长河中不过是浪花一闪,而以上的一个个十年展现出气象科学和气象科技服务一幅幅雄奇的画卷。这时我才认识到气象科学和气象科技服务是一门理论性很强的科学,更是一门具有广阔前途的应用性很强的科学。

当今,气象科技服务已和一个国家的经济社会发展有机地联系在一起,已成为军事、航天、航空、航海、工业、农业、牧业、渔业以及人民生活、生命财产休戚相关的骄阳产业。

人们永远不会忘记我国1998年的一场特大洪水,长江中下游吃紧,淮河水位大大超出警戒水位,暴雨、大雨轮番攻击,水情、雨情、特大暴雨牵动着党中央国务院的心,牵动着省委省政府的心,牵动着亿万人民群众的心,王家坝是炸还是保,若炸,何时炸?这一重大决策关系到淮河两岸人民的生命财产安全,涉及到淮河下游大中城市的安危。领导的决策和决心最终还是来源于气象科技准确及时的服务。

我们也不会忘记2003年7月的那场洪水,淮河上中游地区大范围强降雨,造成干流水位迅速上涨,为了确保整个流域的安全,国家防总指示安徽,做好王家坝行蓄洪的准备,省局领导带领省气象台2名首席预报员,赶赴王家坝进行行洪现场气象服务,通过流媒体广播系统与省气象台会商天气。预报意见结果是上游与本省沿淮淮北地区近三天仍有较强降雨。次日凌晨1时王家坝行洪,蒙洼区18万亩土地即刻被淹,为保淮河流域安澜,安徽,做出了巨大的贡献,在这场人与大自然的搏斗中,省气象局的领导和同志们及时准确的预报和高质量的服务嬴得了全国同行嬴得了人民群众衷心拥戴,这是我们省气象局的骄傲和自豪。

如今,翻开每日的报纸,打开电视、收音机,除了天气预报外,还可看到、听到紫外线等级、晨练指数、空气清洁度指数、食品霉变指数等预报。它们都有一个共同点:为企业和消费者传递着气象经济信息。

越来越多的人们关注。我们知道,太阳给予人类生命,同时太阳中所发射出的紫外线亦能给人们带来伤害,紫外线无处不在,不论阴天、雨天、寒冬,亦可穿透玻璃,老化皮肤,因此,了解紫外线指数,在出门前涂抹spf值不同的防晒霜,就成为许多姑娘最为关注的事情。而一些爱好晨练人士则在每晚收听天气预报,了解次日的晨练指数,做好准备。

越来越多的商家关注。尤记前两年黄金周前夕,天气晴好,省内一些大公园.商家不惜花费巨资请来一些歌舞、杂技艺术团来肥演出,活跃节日气氛,一切准备工作都已妥当,岂料节日期间天气突变,连日阴雨连绵,人们不得不改变游玩计划,恶劣的天气不仅影响到人们的出游兴致,更使商家损失惨重。令人欣慰的是,如今,已有越来越多的商家突破惯性局囿,意识到"气象经济"的价值。也越来越多的商家在策划一项活动前先咨询气象部门了解天气后再作出决策。前段时间本市某大企业准备利用双休日在商场门前做活动,以此招揽顾客,宣传产品,在做各项准备之前,首先咨询了气象部门,获知双休日将有降雨,当即停止进行活动筹划,从而避免了一些不必要的损失。气象信息作为从事经济活动的决策依据之一,可以为人们合理安排生产经营活动,趋利避害。再如一家大型超市根据当天的天气预报调整生鲜食品的进货量,控制周转天数,以避免损失。

当然,也应该看到,大众化的气象信息已越来越满足不了专业化生产的要求,一些如空调、服装服饰、饮料等受天气影响很大的行业,都要求非常专业和个性化的气象信息需求。曾有专业人士指出,我国气象信息应该根据服务对象的需求,为企业量身订做产品,如超长期预报、定时定点预报、各类指数预报等,并能提出行之有效的建议或措施。

越来越多的农民关注。气象条件是农业生产的必要条件,气象为农业服务质量的好坏至关重要,对农业生产的长计划、短安排和临时措施具有一定指导意义,运用农业气象知识,把气象、农业的情报进行综合分析,结合农作物生产状况、发育期、农事活动对农业气象条件进行评价,指出对农业生产的影响,采取一系列的应对措施,对指导农民进行科学农业生产至关重要。

如,畜牧业是我省农业的一项支柱产业,占有重要的地位,而家畜的生长发育及健康又与天气气候息息相关,古代已十分重视这种关系,公元六世纪,古人就已总结出"寒温饮饲,适其天性,如不肥育繁息者,未之有也",说的是,只有根据气候规律和家畜的特性来管理,才能高产。灾害性天气是家畜的大敌,季节的更替,气候的变化使家畜生产具有明显的季节性,而环境或畜舍的气候因子如温、光、湿、风等的影响也很明显,因此养殖户常常需要从气候出发,制定出一系列的饲养管理措施,根据本地的气象特征来选育,减少不利气象事件的冲击,选择适宜的天气放牧。这就要求我们为养殖户们做好气象科技服务,趋利避害。

进入21世纪,我们发觉世界变小了,这是因为随着手机的普及,短信已走入千家万户,它以其快速便捷、简短精悍,为人们传递着实时信息,根据人们的需求进行不同的短信业务服务,使人们从小小的手机上获知天下事。而今,随着农村农业的持续发展,农民物质生活水平提高,农民手中拥有一部手机已不再是什么稀罕事儿了,省农网中心的农业致富短信亦随之诞生,利用手机短信实现信息互通,是目前最方便快捷的信息传递方式之一,通过此手段完善信息进村、入户渠道,为"三农"提供快捷的信息服务,是安徽农网实现信息进村、入户、到企,解决"最后一公里"问题的有效途径。它充分整合了安徽农网的网络资源和省联通公司的通信优势,使农业信息由原先的有线互联网传输转为无线互联网传输。无论是基层干部、还是种养大户、亦或是农民、农村经济人的联通用户,都可以足不出户,通过手机了解到最新的农事气象、农业热点、农业政策、农业科技、市场预测、农产品供求等"三农"信息,并可随时发布供求信息,体验与农业专家的即时互动交流咨询等。目前此项业务已运行两月,从订制的用户、电话咨询、回访及wap网站的点击量来看,农事气象这个栏目最受欢迎,所受理的问题最多,这充分说明了农民关注气象、把气象科技作为指导农业生产的重要决策之一,对气象信息的要求也越来越大。

我有幸进入安徽农网中心工作,在领导和同志们的热情帮助和耐心指导下,我开始渐渐进入角色。通过农网为安徽农民做好气象科技服务是我们农网的基本职责之一,在实践中,我逐步认识到农业是一个弱质产业,农民在眼看丰收在望,往往一场突发的灾害性天气,可能使农民辛辛苦苦的劳动成果化为乌有,安徽省又是我国灾害性天气多发的省份之一,做好中长期气象科技服务、做好突发性天气的准确预报不仅关系到能否顺利收获丰收之果,也关系到我省的政治稳定,关系到农民致富奔小康的大局,为农民搭建"掌中市场",做好农民的"气象参谋",是我们义不容辞的责任,因为,农民富了,皖才强,农业兴了,皖才昌,农村稳了,皖才安。

我作为气象科技服务战线上的一员,感到自己身上责任重大,我想,要做好气象科技服务,必须做到在心中时刻装着气象科技服务,树立为农业服务的意识。然而,我又还是一名新兵,无论是专业知识和业务水平与老同志相比还是有很大的差距。实践证明,光有热情和良好的愿望,没有过硬的本领,是难以搞好服务的。因此,我要勤练基本功,努力学习,虚心请教,力争以我的汗水浇开我省农业丰收的花朵,以我的心智维护好省气象科技服务在人们心中的良好形象。

气象科技服务已深深地渗透到我们生活的方方面面,它无处不在,我想,未来的气象科技服务将更加先进,在不久的将来,任何人在任何地方、任何时候,以任何方式得到所需要的气象信息,将不是梦想。我们将不再惧怕天有不测风云,我们要让风云听从召唤!

华南:自然地理广义上指中国南岭以南地区,大致包括广东、广西、海南、香港、澳门等。另一说法,也将福建、台湾纳入华南地区,不过略有争议。

华东:按照地理区域划分一般指中国东部6省1市所在的区域,包括江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省和上海市。华北:一般指中国北部2省2市1区所在的区域,包括河北省、山西省、北京市、天津市和内蒙古自治区的部分地区。江淮:是指长江以北、淮河以南、大别山以东、黄海以西的广大地区.(主要包括江苏、安徽的大部分地区;以及江西、湖北 、河南的小部分地区).黄淮:从广义上说,它是指黄河以南、淮河以北之间的所有地区。而我们所要研究的黄淮地区,在范围上要比广义上的黄淮地区稍小一些,主要指沂蒙山以南、淮河以北、开封以东、直至大海之间的广大地区,即不包括伏牛山区、桐柏山区和沂蒙山以北地区在内。也就是说,我们所要研究的黄淮地区,主要是指包括豫东、皖北、鲁南、苏北在内的黄淮平原地区。