湖北武汉未来一周天气预报_武汉未来一周天气最准预报最新消息新闻发布会

1.长江客船翻沉事件的信息发布

2.雾霾天气的危害是什么

3.贵州省气象预报预警信息发布与传播管理办法

4.梅雨期2022

香港内部公开资料最准确的是官方机构和媒体报道。

例如香港政府相关部门发布的信息、官方统计数据、新闻发布会等。此外，由于香港是一个独立的经济体系，也可以查阅世界银行、国际货币基金组织、香港贸易发展局等权威机构的相关数据和报告。需要注意的是，在浏览任何香港资料时，要仔细核对来源和权威性，避免被不准确或不实的信息所误导。

香港政府对于提供公开数据非常重视，因此很多政府部门都免费公开了大量资料。例如，香港天文台提供了准确的天气预报以及有关风暴、台风等的实时资讯；香港统计处则提供了各种经济、人口、环境等方面的数据报告。此外，香港政府还提供了免费的地图和公共交通指南，可供公众使用。

香港的内部资料和公开资料有以下区别：

1、保密程度不同：内部资料通常只有内部人员才能访问，而公开资料则可以向公众公开。

2、访问权限不同：内部资料通常只对特定组织、机构或人员可见，而公开资料则可以广泛地被查看。

3、公开范围不同：内部资料通常不向公众公开，而公开资料则可以公开查看。

4、公开的审核程度不同：内部资料的公开需要经过严格的审核程序，以确保其准确性和可靠性，而公开资料则可以自由地被查看和分析。

长江客船翻沉事件的信息发布

针对2018年元旦假期期间的全国天气形势，中国气象局应急减灾与公共服务司副司长李明媚28日表示，30日，受冷空气影响，东部自西向东、自北向南有4～8℃降温；东北部分地区有小雪，西南地区东部、江南大部有小雨。31日-1月1日，北方大部以晴天为主，南方地区晴到多云、降水稀少。

中国气象局28日下午召开新闻发布会。李明媚介绍了2018年元旦假期(30日－1日)天气预报。

她说，30日，受冷空气影响，东部自西向东、自北向南有4～8℃降温，部分地区10℃；长江及其以北大部地区有4～6级偏北风；东北部分地区有小雪，西南地区东部、江南大部有小雨。31日-1月1日，北方大部以晴天为主，南方地区晴到多云、降水稀少。

对于未来十天的天气预报，李明媚说，东部总体偏高，有阶段性冷空气过程。预计未来10天，全国东部地区气温接近常年同期，新疆北部、西北地区东部、青藏高原东部以及西南地区气温将较常年偏低1～2℃。

李明媚说，29-30日，冷空气继续东移南下影响我国，中东部大部有4～8℃降温，西北地区东部、华北北部局地可达10℃，并伴有4～6级偏北风，阵风可达7级。4日前后，还将有一股冷空气影响我国。

李明媚说，我国降水与前期相比呈现增多趋势；东北地区东部和北部、西北地区东部、黄淮、江淮等地累积降水量有3～10毫米，西南地区东部、华南中西部、江南中北部等地有10～20毫米，其中云南和广西西南部局地有25～40毫米。与常年同期相比，上述大部地区累积降水量较常年同期偏多4 ～ 8成，局地偏多1倍以上。

对于主要降水过程，李明媚说，1月3日前后，西南地区东部、黄淮、江淮、江南及华南西部等地还将有一次小到中雨天气过程，黄淮、西北地区东部和东北部分地区有小到中雪，黄淮中部局地有大雪，江淮、江汉等地有雨夹雪。

对于此次元旦期间雨雪天气过程，中央气象台气象服务首席方翀随后在回答记者提问时补充说，元旦期间，根据中央气象台预报，30号随着冷空气南下，东北地区将有一次降雪天气过程，影响范围包括吉林和黑龙江东部地区，将有小到中雪天气，局部中到大雪天气。

四川、重庆、贵州、湖南西部地区会出现小雨天气，局部出现中雨。31号，东北地区，还有些小雪或者小到中雪天气。预计我国大部地区没有明显降水，基本到1号整个全国大部地区是晴朗天气。

李明媚说，29日华北黄淮等地有雾霾天气。29日，华北中南部、黄淮等地的部分地区有中到重度霾，夜间至早晨上述部分地区有雾；30日白天，受冷空气影响，上述地区雾、霾自北向南逐渐减弱消散，但黄淮南部、江淮、江汉、江南北部部分地区霾会有所加重。

雾霾天气的危害是什么

自6月1日晚间长江客轮“东方之星”在长江湖北监利段翻沉以来，搜救指挥中心在湖北监利已召开10几场官方新闻发布会通报现场救援、伤员救治及家属抚慰等情况。

2日下午

交通运输部长：救起19人，其中12人生还。经初步统计，整艘客船上共计有454人，旅客403人，船员46人，导游5人。

湖北省军区司令员陈守民：第一时间协调各军兵种能够救援的部队迅速出动，总参专门派出一个前方指挥所以最快速度赶赴现场。

2日晚间

交通运输部长：只要有一分希望，就要百分百努力。交通、海事、海军等共同作战，潜水员已经到位，科学合理地分配下水检查。从长沙调来的500吨级大型打捞工程船18时许已到达现场。另一艘500吨级打捞船也将于3日早上到达。4艘救助打捞船陆续到位后，现场救助打捞船的总起重能力将达1760吨。

国家卫生计生委主任李斌：县立人民医院已接诊10人，5人出院，在诊5人，伤情总体稳定。湖北省卫生计生部门从武汉各大医院抽调了130多名重症救治、呼吸科、心血管、急救、心理干预专家，组成了10个专家组在事故现场和救治医院开展救援。同时，湖北省监利县、湖南省岳阳市共派出260多名医务人员及80台救护车，在现场开展救援。

解放军总参谋长助理马宜明：截至2日晚上21时，军队和武警参与救援4628人，民兵预备役1300人，动用运八飞机2架、直升机8架、68艘各型艇舟、2支部队医疗救护队等参与救援工作。海军三大舰队和海军工程大学、广州军区派出180余名潜水员紧急赶赴现场。

3日下午

交通运输部新闻发言人徐成光：各类参与救援的船只已增加到了131艘，6名搜救专家、200多名参与搜寻的其他水面人员、新投入的180余名潜水人员也正在进行拉网式搜救，搜救范围扩大至事发下游水域220公里洪湖新滩水域处。截至3日下午，已有3艘打捞船赶到现场，还有两艘正在赶来的途中。客船翻沉江段已恢复通航。

徐成光透露，已组织精干、权威的技术专家，本着科学、严谨的态度，按照决不护短、决不掩饰的原则，尊重科学、尊重事实，举一反三、吸取教训，认真查明，做好事件调查的前期准备工作。有关部门已经对已救助的船员开展了调查、取证工作。

海军现场副总指挥、东海舰队作战支援舰二支队支队长董焱：3日凌晨3时40分至12时,海军救援部队打捞出12具遇难者遗体。

武汉中心气象台台长吴翠红：6月1日9点06分，监利县气象站检测到出现了最大瞬时风力是9.2米/秒，22点03分，监利县东南方向靠近长江边的一个叫尺八的自动气象站，也就是距离出事地点大概35公里左右，监测到最大瞬时风力16.4米/秒。21点到22点之间，监利车站监测到降水量是64.9毫米，6月2号，气象部门组织气象专家来到出事附近现场进行查看，结合气象观测，雷达资料的分析，现场察看的情况，综合分析认为，在事发时段当地出现龙卷风，风力达到12级以上，龙卷的主体主要位于江面，水平尺度不足一公里，龙卷持续时间约15到20分钟，属于局地性强、尺度小、突发性强的一个强对流三级天气。

3日晚间

交通运输部新闻发言人徐成光：截至3日下午17时，当天从船舱里搜寻出21具遇难者遗体，加上之前发现的5名遇难者遗体，一共搜寻到26具。220名潜水员分成三班，坚持24小时循环不停下潜搜救。为了提高下潜作业的针对性和有效性，采取分层分次搜寻办法，并对搜索过的水下的舱室系上红绳、做上标记。截至3日21时，海军和运输系统共202名潜水员共下潜165次，最深处15米，下潜时长累计4250分钟。

海军现场副总指挥、东海舰队作战支援舰二支队支队长董焱：海军潜水员仍在地毯式搜寻，不放弃任何搜救幸存者的机会。

4日下午

民政部社会事务司司长张世峰：遗体善后工作主要集中在监利、洪湖两地的殡仪馆。配备了冰柜、冰棺等设备，而且从武汉调配一批遗体化妆师，天津、南京等地也将调配人员支持，下一步将继续做好相关安置工作。

监利县人民政府县长黄镇：监利县已打捞转运罹难者遗体75具，接待乘客家属1200多人，涉及游客279人。

4日晚间

交通运输部新闻发言人徐成光：“东方之星”整体扶正全力搜救正连夜进行，实施步骤已确定。扶正方案基于如下考虑：1.搜寻结果、生命探测仪结果，未发现生命迹象，再有生还者希望越来越渺茫，总体判断没有生还可能，所以可以实行扶正。2.有利于加快搜寻进度。3.扶正和起浮作业符合国际惯例和专业做法。4.具备起浮能力的装备设施都已准备齐全。5.从全国抽调打捞救助船体船舶修造领域专家和技术人员，提供了技术保障。

5日上午

交通运输部新闻发言人徐成光：截至5日10时20分，“东方之星”遇难者已确认97人，获救生还人员仍为14人。昨天晚上是扶正打捞作业十分艰难的阶段，主要的难点就是水下穿引吊索。5日上午9点06分完成整体扶正。下一步，将重点做好“东方之星”轮的抽水、起浮、整体打捞以及寻找遇难者遗体等方面的工作。

总参应急办副主任马欣：截至6月5日上午，救援现场军队和武警部队共投入了3424人，民兵预备役1745人，空军直升机1架，舟艇149艘，工程机械59台，在水面、水下、陆地和空中全力以赴投入行动。

5日晚

6月5日晚举行的新闻发布会上，交通运输部新闻发言人徐成光介绍，“东方之星”整体扶正工作进展顺利，船内搜救力争7小时内完成，溢油问题已经处理。　　通过提前周密制定方案，沉船的整体扶正和上浮工作进展顺利。发布会前，沉船主甲板以上已经全部出水。机舱的抽水工作同步进行，以便船体尽快恢复自身浮力。在沉船整体扶正的过程中，船体周围出现了溢油的现象。徐成光说，这是翻转过程中机舱内本身的小范围油污所致，已经得到妥善处理。对于溢油问题的处置在扶正工作启动前就已被列入了预案，相关部门准备了专业的设备和专门的材料。

6日上午

中共中央政治局委员、国务院副总理马凯6日上午在湖北省监利县召开国务院“东方之星”号客轮翻沉事件救援和处置工作组专题会议，安排部署事件善后处理各项工作，要求以对历史和人民高度负责的态度，深入扎实做好事件原因调查和遇难者家属安抚工作。

6日下午4点半

下午4点半，救援前方指挥部举行第13次发布会：①湖南岳阳段搜寻到18具遗体；②对已接收遗体，有专人提取DNA样本；③将有序组织家属到江边祭奠；④开展经济补偿研究。

13日下午

13日下午，国务院前方指挥部新闻中心召开“东方之星”客轮翻沉事件第15次新闻发布会，通报搜救和善后进展。 新闻发布会称，公安部门依法依规、科学严谨对搜寻到的遗体DNA进行了比对，已确认442具为遇难人员遗体并移交给家属。至此，全部遇难者遗体均已找到。获救人员数据变化的主要原因是，最初参与搜救力量多，且来自不同系统和不同单位，在汇总数据时出现了重复现象。

贵州省气象预报预警信息发布与传播管理办法

雾霾

雾霾是雾和霾的组合词。因为空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害加重。中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。统称为“雾霾天气”。

二氧化硫、氮氧化物和可吸入颗粒物这三项是雾霾主要组成，前两者为气态污染物，最后

一项颗粒物才是加重雾霾天气污染的罪魁祸首。它们与雾气结合在一起，让天空瞬间变得灰蒙蒙的。颗粒物的英文缩写为PM，北京监测的是PM10，也就是直径小于10微米的污染物颗粒。这种颗粒本身既是一种污染物，又是重金属、多环芳烃等有毒物质的载体。

城市有毒颗粒物来源：首先是汽车尾气。使用柴油的大型车是排放PM10的“重犯”，包括大公交、各单位的班车，以及大型运输卡车等。使用汽油的小型车虽然排放的是气态污染物，比如氮氧化物等，但碰上雾天，也很容易转化为二次颗粒污染物，加重雾霾。

其次是北方到了冬季烧煤供暖所产生的废气。

第三是工业生产排放的废气。比如冶金、机电制造业的工业窑炉与锅炉，还有大量汽修喷漆、建材生产窑炉燃烧排放的废气。

第四是建筑工地和道路交通产生的扬尘。

雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，是近地面层空气中水汽凝结（或凝华）的产物。雾的存在会降低空气透明度，使能见度恶化，如果目标物的水平能见度降低到1000米以内，就将悬浮在近地面空气中的水汽凝结（或凝华）物的天气现象称为雾（Fog）；而将目标物的水平能见度在1000－10000米的这种现象称为轻雾或霭（Mist）。形成雾时大气湿度应该是饱和的(如有大量凝结核存在时，相对湿度不一定达到100%就可能出现饱和)。由于液态水或冰晶组成的雾散射的光与波长关系不大，因而雾看起来呈乳白色或青白色。

霾（mái），也称灰霾（烟霞） 空气中的灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等粒子也能使大气混浊，视野模糊并导致能见度恶化，如果水平能见度小于10000米时，将这种非水成物组成的气溶胶系统造成的视程障碍称为霾(Haze)或灰霾（Dust-haze），香港天文台称烟霞(Haze)。

霾与雾的区别

在于发生霾时相对湿度不大，而雾中的相对湿度是饱和的(如有大量凝结核存在时，相对湿度不一定达到100%就可能出现饱和)。一般相对湿度小于80%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾造成的，相对湿度大于90%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是雾造成的，相对湿度介于80-90%之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾和雾的混合物共同造成的，但其主要成分是霾。霾的厚度比较厚，可达1－3公里左右。霾与雾、云不一样，与晴空区之间没有明显的边界，霾粒子的分布比较均匀，而且灰霾粒子的尺度比较小，从0.001微米到10微米，平均直径大约在1－2微米左右，肉眼看不到空中飘浮的颗粒物。由于灰尘、硫酸、硝酸等粒子组成的霾，其散射波长较长的光比较多，因而霾看起来呈**或橙灰色。

雾和霾相同之处都是视程障碍物。但雾与霾的形成原因和条件却有很大的差别。雾是浮游在空中的大量微小水滴或冰晶，形成条件要具备较高的水汽饱和因素。出现雾时空气相对湿度常达100%或接近100%。雾有随着空气湿度的日变化而出现早晚较常见或加浓，白天相对减轻甚至消失的现象。出现雾时有效水平能见度小于1KM。当有效水平能见度1－10KM时称为轻雾。

“‘雾’和‘霾’实际上是有区别的。”国家气候中心气候系统监测室高级工程师孙冷指出，雾是指大气中因悬浮的水汽凝结、能见度低于1公里时的天气现象；而灰霾的形成主要是空气中悬浮的大量微粒和气象条件共同作用的结果，其成因有三：

——在水平方向静风现象增多。城市里大楼越建越高，阻挡和摩擦作用使风流经城区时明显减弱。静风现象增多，不利于大气中悬浮微粒的扩散稀释，容易在城区和近郊区周边积累；

——垂直方向上出现逆温。逆温层好比一个锅盖覆盖在城市上空，这种高空的气温比低空气温更高的逆温现象，使得大气层低空的空气垂直运动受到限制，空气中悬浮微粒难以向高空飘散而被阻滞在低空和近地面。

——空气中悬浮颗粒物的增加。随着城市人口的增长和工业发展、机动车辆猛增，污染物排放和悬浮物大量增加，直接导致了能见度降低。

危害区分

随着空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害加重。中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。统称为“雾霾天气”。其实雾与霾从某种角度来说是有很大差别的。譬如：出现雾时空气潮湿；出现霾时空气则相对干燥，空气相对湿度通常在60%以下。其形成原因是由于大量极细微的尘粒、烟粒、盐粒等均匀地浮游在空中，使有效水平能见度小于10KM的空气混蚀的现象。符号为“∞”。霾的日变化一般不明显。当气团没有大的变化，空气团较稳定时，持续出现时间较长，有时可持续10天以上。由于阴霾、轻雾、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟雾等天气现象，都是因浮游在空中大量极微细的尘粒或烟粒等影响致使有效水平能见度小于10KM。有时使气象专业人员都难于区分。必须结合天气背景、天空状况、空气湿度、颜色气味及卫星监测等因素来综合分析判断，才能得出正确结论，而且雾和霾的天气现象有时可以相互转换的。

霾在吸入人的呼吸道后对人体有害，严重会致死。

自我防护

1、雾霾天气少开窗

雾霾天气[2]不主张早晚开窗通风，最好等太阳出来再开窗通风。

2、外出戴口罩

如果外出可以戴上口罩，这样可以有效防止粉尘颗粒进入体内。口罩以棉质口罩最好，因为一些人对无纺布过敏，而棉质口罩一般人都不过敏，而且易清洗。外出归来，应立即清洗面部及裸露的肌肤。

3、适量补充维生素D

冬季雾多、日照少，由于紫外线照射不足，人体内维生素D生成不足，有些人还会产生精神懒散、情绪低落等现象，必要时可补充一些维生素D。

4、饮食清淡多喝水

雾天的饮食宜选择清淡易消化且富含维生素的食物，多饮水，多吃新鲜蔬菜和水果，这样不仅可补充各种维生素和无机盐，还能起到润肺除燥、祛痰止咳、健脾补肾的作用。少吃刺激性食物，多吃些梨、枇杷、橙子、橘子等清肺化痰食品。

5、易引发心血管疾病

雾霾天气是心血管疾病患者的“健康杀手”，尤其是有呼吸道疾病和心血管疾病的老人，雾天最好不出门，更不宜晨练，否则可能诱发病情，甚至心脏病发作，引起生命危险。专家指出，之所以说雾天是心血管疾病患者的“危险天”，是因为起雾时气压低，空气中的含氧量有所下降，人们很容易感到胸闷，早晨潮湿寒冷的雾气还会造成冷刺激，很容易导致血管痉挛、血压波动、心脏负荷加重等。同时，雾中的一些病原体会导致头痛，甚至诱发高血压、脑溢血等疾病。因此，患有心血管疾病的人，尤其是年老体弱者，不宜在雾天出门，更不宜在雾天晨练，以免发生危险。[3]

解决方式

2013年1月15日中国科协组织召开的“科学家与媒体面对面”活动上，中国科学院大气物理研究所研究员王庚辰说，出现如此严重雾霾，最根本原因是污染排放的增加；其次是大气自净能力衰减。原本污染物排放到大气后，在一定限度内，大气可通过本身的物理、化学反应，把污染物稀释和消化掉，使大气质量达标。“北京三面环山，每年有1/3时间，气象条件非常不利于污染物的扩散。也就是说，在1/3的气象条件下，北京非常容易形成重污染天。”

中央气象台首席预报员马学款认为，通过人工降雨、消雾或刮大风来消除污染“既不经济也不现实”。他表示，根据已有的科技水平，人工降雨消雾都只能在局部的很小范围内进行，并且时间短暂，效果也不明显。“况且，动辄数千万的花费也难以承受。”

“减少污染源，削减大气污染物是解决雾霾的根本之道。”王庚辰说。北京市经济信息化委副主任李洪说，据《关于北京市空气重污染日应急方案》，在重点排减企业中，北京共有58家企业实现了停产，完全切断了污染源；41家企业通过降低生产负荷，减少污染供需，实现30%以上的污染减排；强联水泥、平谷水泥二厂等均实现全部停产，水泥行业也实现了30%以上的减排任务。[4]

雾霾天该如何护肤

做隔离霜：

[5]出行的时候虽然紫外线比较弱了，但是由于雾霾的到来就有让隔离霜派上用场了，出行的时候一定要涂上隔离霜，而且到中午休息的时候还要洗掉隔离再次涂抹，这样既可以减轻肌肤的负担又可以邮箱的防止雾霾组成物质被肌肤吸收。

多做清洁：

因为肌肤表面的毛孔本身就是比较小的护肤窗口，但是由于雾霾的颗粒以及二氧化硫、二氧化氮等物质紧肤肌肤内部这会让肌肤背部发生反应生成异色物质是小，还有可能让肌肤从深处受到损害。所以一定要多做清洁。（这里提醒大家每次清洁之后定要做隔离）。

增加抵抗力：

固体颗粒我们可以在肌肤表面阻止，但是二氧化硫与二氧化氮是气体形式的，又加上我们的肌肤毛孔也是供氧呼吸的一部分，所以很难阻止，但是我们会发现给肌肤很好的营养成分，这样让肌肤适当的增加抵抗力，这样不管是什么物质都可以再肌肤内部打包排出来。（所以这段时间清洁很重要）。

补水抗霾：

一定要做好补水，只有做好补水肌肤表面的皮脂膜才能高效率的地址各种对肌肤伤害的环境，所以每次清洁之后首先补水护肤简单做完之后再是隔离（切记雾霾

雾霾是雾和霾的组合词。因为空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害加重。中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。统称为“雾霾天气”。

二氧化硫、氮氧化物和可吸入颗粒物这三项是雾霾主要组成，前两者为气态污染物，最后

一项颗粒物才是加重雾霾天气污染的罪魁祸首。它们与雾气结合在一起，让天空瞬间变得灰蒙蒙的。颗粒物的英文缩写为PM，北京监测的是PM10，也就是直径小于10微米的污染物颗粒。这种颗粒本身既是一种污染物，又是重金属、多环芳烃等有毒物质的载体。

城市有毒颗粒物来源：首先是汽车尾气。使用柴油的大型车是排放PM10的“重犯”，包括大公交、各单位的班车，以及大型运输卡车等。使用汽油的小型车虽然排放的是气态污染物，比如氮氧化物等，但碰上雾天，也很容易转化为二次颗粒污染物，加重雾霾。

其次是北方到了冬季烧煤供暖所产生的废气。

第三是工业生产排放的废气。比如冶金、机电制造业的工业窑炉与锅炉，还有大量汽修喷漆、建材生产窑炉燃烧排放的废气。

第四是建筑工地和道路交通产生的扬尘。

雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，是近地面层空气中水汽凝结（或凝华）的产物。雾的存在会降低空气透明度，使能见度恶化，如果目标物的水平能见度降低到1000米以内，就将悬浮在近地面空气中的水汽凝结（或凝华）物的天气现象称为雾（Fog）；而将目标物的水平能见度在1000－10000米的这种现象称为轻雾或霭（Mist）。形成雾时大气湿度应该是饱和的(如有大量凝结核存在时，相对湿度不一定达到100%就可能出现饱和)。由于液态水或冰晶组成的雾散射的光与波长关系不大，因而雾看起来呈乳白色或青白色。

霾（mái），也称灰霾（烟霞） 空气中的灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等粒子也能使大气混浊，视野模糊并导致能见度恶化，如果水平能见度小于10000米时，将这种非水成物组成的气溶胶系统造成的视程障碍称为霾(Haze)或灰霾（Dust-haze），香港天文台称烟霞(Haze)。

霾与雾的区别

在于发生霾时相对湿度不大，而雾中的相对湿度是饱和的(如有大量凝结核存在时，相对湿度不一定达到100%就可能出现饱和)。一般相对湿度小于80%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾造成的，相对湿度大于90%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是雾造成的，相对湿度介于80-90%之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾和雾的混合物共同造成的，但其主要成分是霾。霾的厚度比较厚，可达1－3公里左右。霾与雾、云不一样，与晴空区之间没有明显的边界，霾粒子的分布比较均匀，而且灰霾粒子的尺度比较小，从0.001微米到10微米，平均直径大约在1－2微米左右，肉眼看不到空中飘浮的颗粒物。由于灰尘、硫酸、硝酸等粒子组成的霾，其散射波长较长的光比较多，因而霾看起来呈**或橙灰色）。

梅雨期2022

第一条　为了规范气象预报预警信息发布与传播工作，更好地为经济社会发展、防灾减灾和人民生产生活服务，根据《中华人民共和国气象法》《气象灾害防御条例》《贵州省气象灾害防御条例》等法律法规的规定，结合本省实际，制定本办法。第二条　在本省行政区域内发布与传播气象预报预警信息，适用本办法。第三条　本办法所称气象预报预警信息，是指由县级以上气象主管机构所属气象台站向社会发布的公众气象预报和气象灾害预警信号。

本办法所称公众气象预报，是指天气现象、云、风向、风速、气温、湿度、气压、降水、能见度等气象要素预报。

本办法所称气象灾害预警信号，是指暴雨、暴雪、寒潮、大风、高温、干旱、雷电、冰雹、霜冻、大雾、道路结冰等灾害性天气的预警信号。

本办法所称气象预报预警信息发布，是指县级以上气象主管机构所属气象台站将制作的气象预报预警信息向社会公开的过程。

本办法所称气象预报预警信息传播，是指组织和个人将已发布的气象预报预警信息依法转播、转载的过程。第四条　县级以上人民政府应当加强对气象预报预警信息发布与传播工作的组织领导，建立和完善协调机制，所需经费纳入同级财政预算。第五条　县级以上气象主管机构负责本行政区域内气象预报预警信息发布与传播的指导和管理工作。

各有关部门依照职责做好气象预报预警信息发布与传播的相关工作。第六条　县级以上气象主管机构应当会同有关部门做好气象预报预警信息知识的宣传普及和培训工作，增强社会公众防灾减灾意识。第七条　县级以上人民政府应当加强气象预报预警信息发布与传播基础设施建设，组织有关部门在气象灾害易发区域和人员密集场所，设置广播、电子显示装置等专用传播设施，并保障设施正常运转。

任何组织和个人不得侵占、损毁或者擅自移动气象预报预警信息专用传播设施。第八条　学校、旅游景点、公共交通、车站、机场、高速公路、工矿企业等场所的所有者或者管理者，应当根据需要设置或者完善广播、电子显示装置等气象灾害预警信号传播设施。第九条　县级以上人民政府应当建立和完善气象预报预警信息发布与传播联动机制，整合气象、自然资源、水利、应急、广电等部门以及突发事件预警信息发布机构资源，实现信息和传播设施共享。第十条　县级人民政府应当加强基层气象信息员队伍建设，乡镇人民政府、街道办事处应当明确人员负责气象灾害预警信号的传播。

村（居）民委员会应当根据所在地人民政府的要求，结合实际情况，明确人员负责气象灾害预警信号的传播。第十一条　气象预报预警信息由县级以上气象主管机构所属气象台站统一制作与发布。其他组织和个人不得以任何形式向社会发布气象预报预警信息。第十二条　县级以上气象主管机构所属气象台站应当按照规定及时发布气象灾害预警信号，同时通报有关部门，并根据天气变化及时更新或者解除。

气象灾害预警信号的级别、防御指南等按照国务院气象主管机构规定执行。第十三条　县级以上气象主管机构应当建立重大气象预报预警信息新闻发布制度，对人民生产生活有重大影响、公众关注度高的气象预报预警信息，可以根据需要以召开新闻发布会、特邀记者采访等方式向社会发布。第十四条　各级广播电视台（站）和省级人民政府指定的报纸应当安排专门的时间或者版面，准确、及时刊播气象预报预警信息。

广播、电视、报纸、电信等媒体向社会传播气象预报预警信息，必须使用气象主管机构所属气象台站提供的适时气象信息，并标明发布时间和气象台站的名称。第十五条　鼓励各公共媒体和单位与当地气象主管机构所属气象台站建立获取最新气象预报预警信息机制，确保气象预报预警信息准确及时传播。第十六条　鼓励组织和个人传播县级以上气象主管机构所属气象台站发布的气象预报预警信息。

任何组织和个人不得向社会传播虚假或者来源不明的气象预报预警信息，不得更改公众气象预报结论，不得更改、删减气象灾害预警信号。第十七条　省气象主管机构和省通信管理部门应当建立完善气象灾害预警信号传播绿色通道，对发布最高级别气象灾害预警信号的区域实现手机短信全网传播。

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