哈尔滨12月疫情解析知乎文章哈尔滨12月疫情解析知乎最新

时间：2023-11-08 12:52:33 作者：梁婧娴

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郑州解封情况最新消息

截止到2023年11月30日，河南郑州已经解封。根据查询相关资料信息，截止到2023年11月30日，河南郑州已经发布解封通知，郑州进入常态化疫情防控，出行不再受限制，核酸检测不再强制。

郑州完全解封预计时间

2023郑州全部解封预计时间

12月中旬左右

2023郑州全部解封预计时间郑州全部解封预计时间在12月中旬左右。因为根据11月23日晚,河南省郑州市召开疫情防控新闻发布会最新消息了解到,将用5天时间打一场拔点清面的攻坚战。自11月25日零时至11月29...

2023郑州预计最快解封日期是什么时候?郑州预计最快解封日期是11月29日24:00。因为根据郑州疫情防控最新通知...

2023郑州11月底能恢复正常不?郑州11月底能恢复正常。虽然目前对主城区实行为期5天...

郑州大概什么时候可以恢复正常

11月3日下午郑州市召开疫情防控发布会指出：凡是风险小区和风险单元最近7天连续核酸检测为阴性的均可解除封控。但有所不同的是，在防外溢临时管控区内，小区解封需要有一个降低风险的管控时段和过渡时间。

?自2023年11月1日6时，全域内除防外溢临时管控区、风险小区和风险单元外，恢复正常生产生活秩序，实施常态化疫情防控措施。居民要自觉遵守疫情防控要求，戴口罩、扫码、出行时查验24小时内核酸检测阴性证明，不得前往涉疫区域！

10月24日凌晨，郑州市149号通告规定：自10月17日起算，连续7天全员核酸检测正常且无疫情传播风险的居民小区，由各开发区、区县统筹，陆续恢复正常生活秩序。居民在严格做好个人防护的前提下，凭24小时核酸检测阴性证明、健康码绿码“点对点”出行，减少跨区流动，避开临时管控区域。

郑州11月30号能不能解封

解封了。根据查询郑州疫情防控中心显示，11月30日郑万博商城所在的地区并没有新增疫情病例情况，已经解封了。商场内严格查验48小时核酸检测阴性证明，扫场所码，戴口罩，减少人员聚集。

明天正式解封

北京闹着解封的人现在在哪太牛了！还得是北京！居民要求解封被拒，社区报警遭灵魂拷问|封控|文儿|首都_网易订阅

北京某小区突然被封，居民们要求解封，物业这时却报了警说：“有人闹事，扰乱小区秩序”“闹事的人在哪？“维持什么秩序？“老百姓现在要看文儿！咱执法也得有依据啊！警察到场后，反问社区...

手机网易网2023-11-29

同一天同一时刻，北京这三个小区解封,多图直击现场

5月9日，通州区调整部分区域的管控措施，12时，新华街道京贸国际城、213号院、河畔丽景三个小区正式解封。9日一早，34位下沉干部、志愿者身穿防护服化身“大白”走进京贸国际城小区...

腾讯网2023-05-09

在北京市搜索北京闹着解封人现在

1.烤串老六可没闹着玩

中餐厅

平谷区

夏各庄新城前营北小区东北1门东南120米

导航

高德地图

其他人还搜了

怎样查北京银行卡是否解封

北京地铁解封了吗

北京什么时候解封

北京高速什么时候解封

北京何时解封

北京道路什么时候解封

北京市海淀区四季青佟家坟终于解封了-今日头条

6月8日北京市海淀区四季青佟家坟今天早上八点终于解封了，在封控期间我一老乡去当志愿者了，工作挺简单的每天就是给居家隔离的人送一下网上买的东西之类的，当然志愿者是有报酬的，在这里不方便...

今日头条2023-06-08

北京顺义南法信两地解封，居民恢复出入

历经14天的管控，上午7时，随着南法信镇镇长王雪宣布：“焦各庄村正式解封”，村子四周的围挡被陆续拆除，一束束鲜花送给驻村的工作人员。同样的场景也在华英园社区上演。为感谢工作人员的辛苦...

环球网2023-04-18

北京国瑞城东区今日零时解封，多图直击现场_居民_社区_街道

北京国瑞城东区今日零时解封，多图直击现场原标题：北京国瑞城东区今日零时解封，多图直击现场北京日报客户端|记者李瑶4月5日零点...

搜狐网2023-04-05

特别的体验

记得当时北京刚刚发出了各类餐厅饭馆可以解封营业了，结果人们都踊跃外出，尤其大批年轻人到酒吧去闹通宵。谁知埋下新一轮疫情的祸根。可老颜一家子招谁惹谁了？他们夫妇连带儿子媳妇外加一条五...

新民网2023-07-24

北京一感染者得知自己是密接后独守车内，所住小区14小时解封_北京一男子得知自己密接独守车内_社区_防疫

这一行为帮助冠华苑社区第一时间排查疫情，连夜进行核酸检测确保阴性后第一时间解封，目前社区运行一切正常。4月22日，感染者218离开冠华苑住所，前往感染者173家，与感染者145共同维修房屋。当...

搜狐网2023-04-27

北京东城北新桥街道封控区2日零时解封#没有来自饭圈阿姨-微博

北京东城区在进行14天的封控后终于解封，这个成果是居民和防疫人员的共同努力。一句句暖心的话，一个个笑脸，将为百姓服务真切地落实到行动上。除了提供基本生活保障，“闹心”时候还有专门的...

微博2023-04-03

【关注】多图直击！海淀、昌平两地解封，这些场景亮了→

街道党员、志愿者、物业等工作人员在出口整齐列队，迎接居民解封。他们统一戴着红色口罩，举起的手机屏幕中闪烁着“确认过眼神，我是那个送菜的人！“人人都是防疫员，个个都是战斗员！据了解，...

搜狐2023-08-20

梅雨期2023

2023年7月8日-15日。

因为每个地区的气温不同，所以2023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2023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，2023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2023年

1.2023年江苏什么时候入梅？

2023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。

2.2023年江苏梅花什么时候开？

1.2023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。

2.2023年江苏雨季从6月9日开始，7月21日结束，雨季持续43天。

3.2023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。

4.2023年江苏的雨季持续了32天。

一般来说，2023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2023

2023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2023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。

2023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。

2023年到2023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

2023-12-2317:23·来自北京

腾景宏观快报

2023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2023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，2023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2023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2023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2023年12月至今的上海地铁客运量数据，比较明显的是2023年初的武汉疫情，2023年4月的上海疫情，和2023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2023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，2023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

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2023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2023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2023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2023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。

2023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。

2023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2023年至2023年期间，它高估了相对流感发病率，并且在2023年至2023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。2023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

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,April2023_June2023.MMWRMorbMortalWklyRep2023;71:1182_1189.DOI:

[4]

[5]

[6]Lazer,D.,R.Kennedy,G.King,andA.Vespignani.2023.“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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2023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。

2023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

2023年疫情最严重的一年

是

2023年11月份疫情为什么严重 —— 2023年11疫情变为严重,是因为疫情源头由境外输入确诊病例所携带的病毒污染环境所致,而奥密克戎变异株传染性更强,防控难度更加大。

2023年有疫情吗 —— 有，在我国有几个城市都有疫情。但是我国防控的好，没有扩散，所以我们感觉没有疫情。

2023年国庆节后全国疫情有多严重 —— 国庆节由于放假人口流通很大，导致人员活动频繁，但目前来看只要做好防控不乱跑，疫情就能得到有效控制。

2023年疫情与2023年疫情哪个严重 —— 为什么2023年疫情比2023年严重首先是境外疫情严重，疫情输入风险很高；其次是奥密克戎传染率高；三是老百姓防疫一时下降，地方防疫工作做的不够好。不过疫情结束不能取决于某个国家，而是依靠全球各国的努力，这样才有机会结束

保定疫情为什么这么严重 —— 中风险地区14处，高风险地区4处，发生疫情地区属于半静态管控区域，该地区疫情严重的原因是主要是由省外输入病例造成的，是不可控的。一切以保定市疫情防控中心下发的通知为准。

三门峡疫情为什么这么严重 —— 位于豫晋陕三省交界黄河南金三角地区。根据查询相关资料，截止到2023年10月10日，该地属于中风险地区，疫情严重，原因是当地政府和居民防控意识松懈，导致病毒发展快，需要政府严格遵守疫情防控政策，全民做好疫情防控措施。

2023年疫情特点 —— 一是传播速度更快、传播能力更强，传播范围广，主城区几乎都涉及；二是潜伏期、代间距短，疫情发展迅速。三是传播隐匿性强，防控困难。四是聚集性明显。五是多链共存。

疫情这么严重? —— 疫情严重。从疫情状况来看，目前全国疫情总体可控。由于我国国土面积大，人口众多，出国和回国人员比较多，持续面临境外新冠肺炎疫情输入和本土疫情隐情传播扩散、特别是无伯症状佰感染高发的多重压力，发生新冠肺佰炎聚集性度佰

2023年8月武汉疫情怎么引起的 —— 外省返市人员。我国的新冠病毒除了武汉，基本都是维持在个位数和十位数之间，我国很快打赢了疫情战争。2023年8月武汉疫情是由于外省返市人员所带来的，于8月24日抵达武昌火车站，闭环至集中隔离点隔离。在已隔离管控人员例行

疫情又严重了吗2023年 —— 疫情更严重了，2023，全球再次迎来新冠疫情下的一年。随着新冠变异毒株奥密克戎的迅速蔓延，全球迎来了又一波疫情“海啸”：全球单日新增病例超280万例，美国单日新增病例破140万，而欧洲新冠病例的总数也已经突破了1亿大关。

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