东北疫情最新消息2020年7月，哈尔滨2020年疫情时间

本文目录

1. 哈尔滨2020年疫情时间
2. 梅雨期2022
3. 盘点2020年十大天文事件

一、哈尔滨2020年疫情时间

2020年9月21日
。根据查询相关资料显示，2020年9月21日0时至17时 ，哈尔滨新增3例本土阳性感染者
，排查判定密接1196人。具体消息以官方通知为准 。哈尔滨市，简称“哈” ，别称冰城
，古称上京 、会宁府
、阿勒锦、滨江，是黑龙江省省会 、副省级市
、哈尔滨都市圈核心城市 ，国务院批复确定的我国东北地区重要的中心城市
，国家重要的制造业基地
。全市共辖9个市辖区、2个县级市 、7个县，总面积53100平方千米 ，建成区面积493.77平方千米
，常住人口1000.99万人。

二
、梅雨期2022

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？

(图片来源于 *** 侵删）

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，更低气温还在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世纪更具影响力的对峙 。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 *** 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更高的两个城市，也是日均客运量更高的两个城市 ，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
，之一是同比，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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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，是东部更高的山脉 。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
。更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

三、盘点2020年十大天文事件

回看2020年，在这一年里
，人类经历了太多，多少痛苦 、撕裂和欣喜
、兴奋 ，而对于地球
，对于宇宙来说，依然是微小的一瞬间
。时间是可以量化的 ，但人生不能量化；空间可以量化
，而存在不能量化；结构可以量化，而感受不能量化……在确定性中 ，不确定性又是我们所有快乐和悲伤的源泉……

2020年
，全球疫情蔓延，不少天文台都曾短暂关闭。即便如此 ，科研一线的天文学家们仍然与宇宙争分夺秒取得了一些令人欣慰的进展 。在此
，我们选取了2020年十大天文事件，并与大家分享
。

1、嫦娥五号成功发射并采样返回

2020年即将结束之时 ，北京时间12月17日凌晨1时59分，嫦娥五号返回器在内蒙古四子王旗着陆场安全着陆
，这标志着探月工程嫦娥五号任务取得圆满成功。历经16年，中国探月工程之前设定的绕 、落
、回三步走任务终于圆满完成 。这也是继苏联利用月球24号在1976年将月球表面样本送回地球之后 ，人类终于再次获得了来自月球的珍贵样品
，而这一次等待了44年
。

12月17日1时59分，探月工程嫦娥五号返回器在内蒙古四子王旗预定区域成功着陆 ，标志着我国首次地外天体采样返回任务圆满完成。来源/中国探月

此次嫦娥五号着陆点选择在月球正面风暴洋东北角的玄武岩区域
，根据中国科学院国家天文台研究员、探月工程三期副总设计师李春来在国务院新闻办举行的新闻发布会上的解释，俄罗斯和美国的9个采样点都在月球纬度30度的范围 ，嫦娥五号的采样点选择了43度的风暴洋东北角的玄武岩区域
，是全新的采样区域和全新的样品研究 。此次最终返回采样1731克
。所有样品已经于2020年12月19日由国家航天局转交给国家天文台保存解封，这里建有国内首个月球样品实验室。通过对这些全新区域 、全新样品的研究 ，将加深我们对于月球表面的风化作用、火山作用和区域地质背景
、区域地质演化等方面的理解 。

2、多国成功发射火星探测器

火星一直是人类特别向往的一颗行星。在时隔26个月之后
，终于又在七八月份再一次迎来了火星发射的窗口
。尽管疫情肆虐，但阿联酋 、中国和美国还是分别发射了自己的火星探测器。

北京时间2020年7月20日5时58分 ，希望号火星探测器在日本种子岛宇宙中心发射升空，将于2021年2月9日抵达火星附近 。这是阿联酋史上首次
，也是 *** 世界首次太空探索
。就在希望号发射3天后，中国于2020年7月23日12时41分由长征五号遥四运载火箭从海南文昌航天发射场 ，发射了自主研发的天问一号火星探测器
，将探测器成功送入预定轨道。截至2021年1月3日，天问一号运行状态良好 ，飞行里程突破4亿公里
，距离地球约1.3亿公里，距离火星约830万公里 。天问一号计划在2021年2月到达火星 ，5月择机实施降轨
，软着陆火星表面
。同样，美国也利用这个火星发射窗口 ，于北京时间2020年7月30日的晚上7点50分
，在佛罗里达州卡纳维拉尔角空军基地发射了毅力号火星探测器，预计于2021年2月18日到达火星。

3
、太阳内部CNO循环被直接验证

11月 ，英国《自然》杂志发表的文章，科研人员利用位于意大利的格兰萨索国家地下实验室(LNGS)中的太阳中微子探测器(Borexino)
，首次直接测定了CNO循环中所产生的中微子流量 。此次探测实验的主要难点在于如何确定过剩信号：每100吨目标每天只有几个高于背景的计数，这归因于CNO中微子的相互作用
。

在过去五年中 ，探测器热稳定方面的进展使科研人员开发出一种新的 *** 来减少探测体的污染率
，从而能够首次做出这个测量。这一结果为利用CNO中微子直接精确测量太阳金属丰度奠定了基础 。这个发现将太阳中CNO聚变的相对贡献率限定在1%左右，而非之前的7%
。当然 ，在大质量恒星中
，这还是主要的能量产生过程。这项工作为宇宙中大质量恒星将氢转化为氦的主要机制提供了直接的实验证据 。

4、黑洞研究获诺奖中等质量黑洞首发现

说到黑洞，这是一个令人着迷的话题 ，也是最近几年在大众视野里很有存在感的一个天文前沿课题。到目前为止
，天文学家通过观测已经确认几乎每一个星系的中心都存在着至少一个超大质量黑洞
。在黑洞的众多研究者中，彭罗斯 、根策尔和盖兹以其在黑洞存在理论和银河系中心黑洞质量测量方面做出的先驱性的贡献 ，在2020年被授予诺贝尔物理学奖。

引力波
，作为一个非常有效的探测黑洞的窗口，自从被打开后 ，短短几年之内，就有40多对恒星量级的双黑洞系统被发现 。就在2020年9月
，美国引力波激光干涉天文台的LIGO合作组织发布了2019年5月21日探测到的一例事例(被命名为GW190521)，这是在第三次运行中所探测到的
。两个质量分别为85和66倍太阳质量的黑洞合并成一个质量为142倍太阳质量的黑洞(根据不同的拟合 *** ，这个最终质量会有小的差别)
，其余的9倍太阳质量的能量以引力波的形式释放出来，正是因为能量如此之多 ，即使这对黑洞位于距离我们170亿光年
，也被地球上的引力波探测器探测到了。这是首次探测到中等质量的黑洞，而这次发现也是对超大质量黑洞形成途径的一个间接支持 。

5
、小行星采样成功并返回

小行星通常被认为是太阳系形成时的时间胶囊 ，自其诞生之时起
，就没有发生过变化
。所以通过研究小行星，可以了解太阳系形成之初的性质 ，有助于理解地球上水的来源以及生命起源问题。在经历了六年的太空飞行之后
，日本的隼鸟2号终于在2020年12月5日在地球附近和回收舱分离，载有小行星龙宫(Ryugu)样品的回收舱在北京时间12月6日2时左右降落在了澳大利亚南部沙漠地带 。此次任务预定采集样品质量是0.1克 ，然而返回的样本最终达到了5.4克以上，远超预期
。

另外值得一提的还有冥王号(OSIRIS-Rex)
，是NASA发射的一个小行星探测器，目的是前往近地小行星贝努 ，并将少量样本带回地球进行研究。探测器在2016年9月8日发射升空
，这是美国发射的之一个从小行星样品采集并返回地球的任务 。目前探测器将开始为2021年3月从贝努返回地球而做准备，到时将会是贝努小行星下一次距离地球最近的时间(即返回窗口)
。返回舱计划于2023年9月24日在美国犹他州的西部沙漠中着陆。

6、阿雷西博坍塌退役中国天眼顺利验收

1974年11月16日 ，一束包含有1679位数据的无线电信号通过一个305米口径的望远镜发射向M13星团 。这个望远镜就是赫赫有名 、在科学界作出无数贡献
、位于波多黎各的阿雷西博射电望远镜。它所发射的信号也被称为阿雷西博信号
。阿雷西博望远镜于1963年建成
，在科学上作出了重大贡献。就在这位功勋卓越的射电巨人准备度过57岁生日之前，两个连接中间馈源舱的缆绳先后突然断裂 ，导致观测镜面受损 。12月1日
，因为其他绳索也接连断裂，整个重达900吨的馈源舱平台从空中坠落 ，重重地摔在了中间的大锅上
，碎片一地
。阿雷西博以这样悲壮的方式结束了自己波澜壮阔的一生。

所幸的是，几年前的2016年9月25日 ，中国在贵州建成了世界上单口径更大的500米球面射电望远镜，简称FAST
，它的综合性能达到了阿雷西博望远镜的10倍 。经过几年调试，FAST于2020年1月11日通过了国家验收 ，正式投入运行
。在试运行和正式运行的四年多的时间里
，FAST已经发现了一批脉冲星，还在帮助解决快速射电暴的产生机制方面作出了独有贡献 ，这项成果也入选了2020年英国《自然》杂志的十大科学进展。

7、新智彗星偶然出现 ATLAS大彗星碎裂

新智彗星的官方名称为C/2020F3(NEOWISE)
，是一个长周期的彗星，轨道近似接近于一个抛物线轨道 ，于2020年3月27日被美国的WISE卫星的NEOWISE项目所发现 。发现之时
，它是一个18等的天体；到7月中旬一段时间之内，彗星在整个晚上可见 ，甚为壮观
，吸引了无数爱好者的拍摄和专业人士进行研究
。

而在2020年早些时候，大家本来对另外一颗名为ATLAS的大彗星充满希望。彗星ATLAS的官方名称是C/2019Y4 ，是撞地警报系统(ATLAS)在2019年12月28日发现的，当时预测的轨道周期为6011年 。早期的观测预测表明
，它的亮度增加很快，很可能会达到0等
。不过很遗憾的是 ，天文学家在3月22日发现
，彗星呈现解体迹象，亮度在3月30日达到7等之后就一直降低。4月初 ，天文学家们发现彗星已经裂成了至少4块；到20日左右
，彗星裂成了25-30块 。5月中旬，即使通过望远镜观察 ，彗星也变得很弥散
，到5月21日完全看不到了。

8 、快速射电暴FRB新进展

快速射电暴可以说是继伽马射线暴之后另外一类让天文学家着迷的宇宙现象
。在过去几年，随着多种新设备的投入使用 ，比如500米口径的中国天眼射电望远镜FAST
、加拿大氢强度映射实验(CHIME)望远镜等
，使得这个领域获得了爆发式的发展。就在2020年，快速射电暴的产生机制获得了重大进展 。

正是这些新的进展 ，让我们对于快速射电暴的产生过程有了更为深入的理解
。我们也可以看到，基于FAST望远镜的大口径以及高灵敏度
，在帮助我们理解这些宇宙谜团的过程中起到了无可替代的作用。有人曾说，对FRB的探索就像是在谱写一本宇宙侦探小说 ，如今众多望远镜已经帮助我们确认了一个重要嫌犯
，让我们期待2021年的更多观测数据和精彩发现 。

9、金星生命争议

2020年9月14日，英国《自然·天文学》杂志发表了一篇题为《金星云层中的磷化氢气体》的研究文章
。文章表明科学家通过望远镜发现了金星云层中含有磷化氢。磷化氢在地球上与生命有关 ，而且燃点很低
，之前人们常说的鬼火就是磷化氢的燃烧 。所以这种气体被认为是潜在的生物信号，可能是其他行星和天体上存在生命的证据
。文章结果一经公布就引起了不少科学家和大众的强烈兴趣 ，尤其对于生命探测的科学家们而言
，这犹如茫茫黑夜中的一丝亮光，让他们看到了生命探测的曙光。

10 、多波段银河系图景

1785年 ，英国的天文学家威廉·赫歇尔通过计数恒星
，绘制出人类之一张银河系全景图 。2020年12月，欧空局发布了盖亚的第三次早期数据：基于34个月观测数据而得到的恒星位置、运动
、亮度和颜色等结果
。相比较2018年的观测数据而言 ，此次发布的恒星数目更多，从之前的16亿颗恒星到目前的超过18亿颗恒星
，而且精度也有所提高，增加了至少1.2倍以上 ，对于自行速度的测量提高了1.9倍以上
，成为人类历史上最为精细的银河系恒星地图。而2020年6月19日，德国马普地外所发布了一张有关银河系的X射线巡天图 ，有别于盖亚卫星的光学波段
，这张图展示了银河系在X射线高能波段的模样 。