2020成都流感(2020年朋友圈十大谣言有哪些)

本文目录

1. 2020年朋友圈十大谣言有哪些
2. 2020外国大事仵
3. 梅雨期2022

一 、2020年朋友圈十大谣言有哪些

1、粮食短缺，赶紧屯米抢油

传言称：“受疫情影响 ，国内粮食短缺，要赶紧囤米抢油 。”

真相：对此
，农业农村部
、国家粮食和物资储备局等部门回应：“我国粮食产量和库存充足，市场上货足价稳 ，米面供给充裕
，无需抢购囤积 ”。因此大家尽可放心
。

2、大蒜水 、白酒可以杀灭新型冠状病毒

疫情期间，网上流传一则“偏方”：“吃大蒜
、喝高度白酒可以消灭新冠病毒 ，效果胜过其他防疫用品。
”

真相：目前没有任何特定食品能帮人抵抗新冠病毒 。因此无论是大蒜还是白酒都杀不死新冠病毒
。我们常说的酒精消毒指的并非饮用酒精饮品。喝到胃里的酒进入的是消化系统
，而新冠病毒感染的是呼吸系统 。

3、钟南山院士前往某地协助疫情防控工作

(图片来源于 *** 侵删）

随着疫情进展，“钟南山院士落地成都” 、“钟南山已抵新疆乌鲁木齐抗击疫情 ”
、“钟南山前往欧洲指导他国抗疫
”等消息在网上相继涌现
。

真相：传闻所述的终南山院士行程皆是凭空捏造 ，每当出现新增新冠肺炎确诊病例
，类似的不实传言就会同步更新。

4、全国各地摘口罩时间表出炉

真相：经查证，相关部门及媒体都没有“可以摘下口罩”的说法 。

专家分析认为 ，其他呼吸道传染病也即将进入流行季节
，加上春节期间人员流动性加大，聚集性活动增多 ，都将进一步增加疫情传播的风险
。戴口罩仍是很重要的自我防护手段。

5 、蚊蝇可以传播新冠病毒

有传闻称，蚊蝇可以通过叮咬人类或其他动物传播新冠病毒 。

真相：中国疾控中心研究员王丽萍表示
，根据目前研究，蚊蝇不具备传播新冠病毒的生物学基础
。目前全球也没有发现因为蚊蝇等媒介生物导致人感染新冠病毒的报道。新冠病毒主要还是通过飞沫传播 ，或是通过接触被感染者污染的物体后经眼睛
、口腔或者鼻腔黏膜等传播、感染 。

6 、2020庚子年之灾

网传庚子年多灾多难
，“地球引力场/磁场紊乱 ”
、“地质/气候大灾难
”等言论在各大平台频刷存在感。

真相：所谓“近期地球引力场、磁场发生紊乱”是缺乏科学依据的
。根据我国在轨风云卫星对太阳总辐射量 、太阳活动、地球磁场等的长期观测业务，目前未发现有任何异常。国家卫星气象中心主任杨军也表示 ，目前没有任何证据表明
，谣言所讲的问题跟南方的强降水和今年的灾害有关系 。

7
、香油滴在鼻孔，可以阻断一切流感和瘟疫传染

“每天出门前用棉签蘸点小磨香油 ，滴进两个鼻孔内
，轻捏几下即可 ”，网传这种做法可以阻断一切流感和瘟疫的传播 ，被大量转发
。

真相：美国普渡大学农业与生物系食品工程专业博士云无心指出
，流感和瘟疫由病毒侵染所致。鼻孔里涂香油既阻止不了病毒进入人体，也影响不了病毒复制增殖 ，因而对流感和瘟疫起不了任何防御作用 。

8、出现流鼻涕和咳痰，不可能是新型冠状病毒肺炎

今年夏季
，不少微信群都在扩散这样的消息：“新冠肺炎的病征是干咳无鼻涕，所以出现咳痰 、流涕症状的就不是新冠肺炎
”
。

真相：根据国家卫健委印发的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》 ，新型冠状病毒感染的肺炎临床表现是发热
、乏力、干咳
，少数患者伴有鼻塞 、流涕
、腹泻等症状。所以，根据是否流鼻涕和咳痰来判定是否感染新冠肺炎 ，是不准确的 。

9、电吹风强档对面罩 、面部和手部吹30秒就能消毒

“用电吹风吹口罩
、面部和手部30秒钟就可以消毒”的说法一度霸屏朋友圈
，更有升级版称“此法可让口罩反复使用 ”
。

真相：新冠病毒确实对高温敏感，在56℃以上30分钟环境中确实可以自行消亡。但传言所说使用电吹风的 *** 无法达到这一条件 ，非但不能杀灭病毒
，还很可能因此损伤面部和手部皮肤 。

10、大盘鸡 、烧烤
、凉拌菜被艾滋病毒感染

网上的一则“紧急通知
”称：“近期有人在恐怖势力的指挥下，涌进全国各个城市 ，把艾滋病感染者的血滴到食物里
。”

真相：北京佑安医院感染中心主任医师郭彩萍解释
，艾滋病不会通过食物感染。艾滋病病毒一旦脱离体液环境，存活性和致病能力都会下降 。离开活体血液的艾滋病病毒随血细胞和淋巴细胞的死亡会失去增殖能力 ，继而死亡。

二、2020外国大事仵

1/21分步阅读

新型冠状病毒爆发蔓延

这次疫情给世界经济的冲击或会比“非典 ”更大
。目前已有包括科技 、汽车、零售等多个行业的跨国公司暂停在中国的运作。

2/21

澳洲山火灾持续五个月

受灾面积高达186000平方公里，摧毁了5900多栋建筑物
，包括2779个家庭 。至少34人死亡，10亿只动物被杀 ，一些稀有物种灭绝
。

3/21

美国40年来最严重的乙型流感

约30万人住院
，20000余人死亡，堪称美国过去40年最致命流感。

4/21

非洲爆发约3600亿只蝗灾

蝗虫数量已达到约3600亿只 。这是肯尼亚近70年来最严重的蝗灾 ，也是埃塞俄比亚和索马里25年来受灾最严重的一次
。

5/21

印尼洪水
，数千房屋被毁

1月2日，印度尼西亚洪水泛滥成灾 ，首都雅加达和周边城镇的17多万人无家可归
，死亡人数已达60人。

6/21

美国三枚火箭弹袭击伊朗

伊拉克首都巴格达国际机场，遭到美国的三枚火箭弹袭击 ，导致约25人死亡 。

7/21

伊朗击落乌克兰民用客机

机上所有176名乘客和机组人员丧生
，包括82名伊朗公民，63名加拿大公民 ，11名乌克兰公民，以及其他来自瑞典
、英国、阿富汗 、和德国的公民
。

8/21

巴西罕见暴雨
，2万人流离失所

死亡人数已达到842人，逾2万人流离失所 ，无家可归。

9/21

菲律宾火山喷发
，数万居民撤离

已有超过25,000人在避难中心寻求庇护 。此次火山爆发同时触发了一系列新的地震，其中已发生44场地震人体可感知
。

10/21

克什米尔雪崩 ，至少76人死亡

多场雪崩
，已造成至少76人死亡，53人受伤 ，84栋房屋被毁
，94栋房屋受损。

11/21

西班牙风暴袭击，20w人电力中断

巨大的海浪迫使一些居民撤离房屋 ，死亡的人数达到10人
，另有4人失踪和数十人受伤 。

12/21

新疆喀什地区6.4级地震

此次地震造成8次余震，1人死亡 ，2人受伤。该次地震已被美国地质调查局列入2020年显著地震列表
。

13/21

土耳其6.8级地震，超1000人伤亡

发生6.8级强烈地震
，造成至少41人死亡，1,607人受伤。30座建筑物倒塌 ，81座严重受损
，53座部分受损 。更高余震等级高达5.4级
。

14/21

科比·布莱恩特坠机遇难

1月26日，世界闻名的NBA球星科比·布莱恩特 ，在送他二女儿Gianna去参加篮球比赛的途中
，他们乘坐的直升飞机突然失联，偏离航向并迅速下降 ，以每小时176英里的速度撞向Las Virgenes Road上方的山坡。短短14秒
，机上9人全部遇难 。

15/21

加勒比海域古巴7.7级地震

古巴与牙买加之间海域发生7.7级地震，是有史以来以来最强烈的地震之一 ，更高余震达到6.1级
。目前尚无人员伤亡和财产损失报告。

16/21

加拿大50年一遇特大雪风暴

多伦多遭遇50年一遇特大暴风雪 。这一天
，整个城市大雪纷飞，暗无天日 ，让市民饱受了严寒恶劣的天气之苦
。因为暴雪的原因，多伦多皮尔逊国际机场取消了200多次航班
，大批旅客滞留机场。今晨至少有10%的出发航班被迫取消 。

17/21

圣彼得堡体育馆坍塌

1月31日，俄罗斯圣彼得堡体育馆(Krestovsky Stadium ，又名十字架体育馆)在拆除屋顶的工程期间突然坍塌
。

18/21

中国湖南爆发禽流感

2月1日
，湖南邵阳市双清区发生一起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，有4500只肉鸡发病死亡。在过去的一个月里 ，罗马尼亚
、白俄罗斯、匈牙利和波兰 、捷克
、斯洛伐克、印度相继传出H5N1和H5N8禽流感疫情
，累计屠宰数万禽鸟 。

19/21

福建莆田突发严重火灾

2月2日，福建省莆田市荔城区新街口城南市场 ，于晚间11时发生火灾。火情于2月3日1时45分全部扑灭
，无人员被困和伤亡情况，目前起火原因正调查
。

20/21

四川成都5.1级地震

2月3日 ，四川成都的青白江区发生5.1级地震
，震源深度21千米，属于浅层地震。当地居民表示 ，感受到地震摇晃达10多秒，而且震感明显 。

21/21

日本鹿儿岛火山爆发

从卫星观测数据来看
，喷出的浓烟直窜距火山口约7000公尺上空
。喷发造成的火山碎屑流从火山口西南方流出约900公尺长度，并疑似造成森林火灾;另外还有体积大的飞石喷发约600公尺远 ，所幸都没有影响到居民居住地。

三 、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？

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