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图｜在埃塞俄比亚西南部，气候变化导致干旱加剧。（来源：联合国儿童基金会/Pouget）
“前所未有的干旱紧急状况要求采取紧急行动。”
联合国防治荒漠化公约秘书处在《2023 年全球干旱概况》报告中指出，因人为活动导致的干旱已引发前所未有的紧急状况。
来自《联合国防治荒漠化公约》（UNCCD）的数据显示，截至 2022 年，全球有高达 18.4 亿人 遭受干旱，其中遭受严重或极端干旱，的人口面临土地退化的风险。干旱问题带来的水资源短缺、粮食危机、公共卫生危机正显著影响人类的正常生产生活，已严重威胁全球生态系统安全。
另外一项发表在 Science 上的研究显示，在过去几十年中，全球范围的干旱正由缓旱向骤旱转变， 骤旱或将成全球干旱的“新常态” 。
在这一严峻背景下，干旱预警的重要性毋容置疑。如今，通过气候和土壤湿度等数据实现可靠预测的人工智能（AI）模型，正在干旱预警领域“大展拳脚”。
日前，来自沙迦大学的研究团队及其合作者基于决策树（DT）、广义线性模型（GLM）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习（DL）和随机森林（RF）6 种 AI 模型，旨在开发一种新的基于 AI 的气象干旱指数。经对比评估显示， 这一新指数在整体上优于传统的干旱指数 。
例如，降雨异常干旱指数是最佳的常规干旱指数，与上层土壤水分的相关性最高，为 0.718，而基于 GLM 的指数与土壤上层水分的相关系数为 0.78，在干旱预警上具有更好的表现。
这一研究结果表明， AI 是一种潜力巨大且可靠的预测方法，有助于更好地评估和缓解干旱 。
相关研究论文以“Drought prediction using artifcial intelligence models based on climate>干旱作为一种由气候变化所导致的自然灾害，通常可以分为农业干旱、水文干旱、气象干旱和社会经济干旱，在不同时空展现出不同的严重程度、幅度、强度、持续时间等特征。
干旱指数，旨在更好地评估与分析干旱的各个特征，准确描绘干旱的具体情况。 常见的传统干旱指数 主要有标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）和 Palmer 干旱严重程度指数（PDSI）等，但在实际应用中暴露出了 投入大、计算成本高、跨地区结果不可靠 等缺点。
因此，在这项工作中，研究团队开发和评估了基于 AI 的新型干旱指数，并将其与传统指数进行比较，结合多个干旱指标进行相关性分析以评估其优越性。
具体而言，他们选取位于澳大利亚沙漠中心的爱丽丝泉作为研究区域，收集了该地点 1985 年至 2020 年 36 年间的月度气候数据，包括降水量、最高温度、潜在蒸发蒸腾量（PET）等作为输入量。
此外，他们还获取了 2005 年至 2020 年间该地区 7 个气象站的 5 个干旱指标：DI1：深层土壤湿度；DI2：下层土壤湿度；DI3：根区土壤湿度；DI4：上层土壤湿度；DI5：径流。
之后，他们使用 9 个常规干旱指数（如下图）与基于 AI 的 6 个干旱指数对数据进行测度，各自生成与干旱指标的相关系数并做比较。
研究团队采用的评估标准基于皮尔逊相关系数、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。在通过皮尔逊相关分析将传统指数的结果与干旱指标进行比较的部分，得到的相关系数表如下图所示。
图｜传统干旱指数与指标间皮尔逊相关系数表。（来源：该论文）
可以看到，RAI 与 DI4、DI3 和 DI2 相关性最强，系数为 0.718；PDSI 与 DI1 相关最大，为 0.596，与 DI5 的相关性最低，为 0.543。而 SPI 的各相关性均低于 SPEI。由此看出，RAI 是所有常规干旱指数中与干旱指标相关性最强的指标，最适合研究区域的常规干旱指数。
在讨论基于 AI 的干旱模型对干旱的预测部分，他们对建立的 AI 模型进行测试，并与常规干旱指数进行关联。他们按升序绘制了相关性表格，研究了每个常规干旱指数与基于 AI 的干旱指数之间的相关性，红色表示较低值，绿色表示较高值。结果表明，基于 DT 的指数与 RAI 的相关性最高，而 GLM 与 PDSI 的相关性最低，代表所检验的基于 AI 的干旱指数能在 1 个月的时间尺度上充分预测干旱水平，特别在研究地区。
图｜AI 模型与常规干旱指数的相关性。（来源：该论文）
为验证模型性能，研究计算了各 AI 模型与干旱指标的皮尔逊相关系数。结果显示，所有基于 AI 的干旱指数在干旱指标方面表现相似，其中 DI4 指标与各 AI 指数相关性最高，DI1 与 DI5 相关性最低。
图｜干旱指标与几种 AI 模型的相关性。（来源：该论文）
以上结果显示，所有机器学习算法都表现出较高的测试准确性，其中 SVM 的均方根误差最低，为 0.031，其次是 RF 和 DL，分别为 0.034 和 0.036。此外，AI 模型更好地捕捉了气候数据与干旱指标之间的关系，其中 DT 模型与 RAI 的相关性最高，达到了 0.972。而 GLM 在干旱指标相关性方面表现最佳，与 DI4 的相关性系数为 0.778。总体而言，AI 模型被证明是快速且准确模拟干旱的有效方法，为决策者提供了可靠的干旱管理和监测工具。
然而， 这项研究也存在一些局限性 。例如，在 AI 模型训练方面，即使在最理想的条件下，AI 模型的表现也只能达到与用于训练的传统干旱指数相当的水平，无法超越用于训练它的传统指数。这表明，当前 AI 模型的表现仍受限于传统指数的局限性。
为了解决这一问题，研究团队提出了一种创新方法， 使用多个最佳传统指数的平均归一化值作为训练数据，提高了模型的性能 ，但未来的研究仍有必要扩展这些 AI 干旱指数的应用范围，尤其是在全球不同气候特征和条件的地区进行验证，以进一步评估其适用性和鲁棒性。
此外，他们指出， 将气候变化模式纳入干旱预测是未来发展的一个重要方向 。通过结合气候变化的数据，研究者可以建立长期和短期的干旱预测系统，从而提高对未来气候变化带来干旱风险的应对能力。
最后，研究团队建议进一步探讨更多的软计算技术，从而提升干旱监测和预测的精度。这意味着，未来的研究应着眼于探索和比较多种 AI 模型，进而为干旱管理提供更精准和全面的解决方案。
AI 提前数月预测干旱
无独有偶，在另一项研究中，麻省理工学院林肯实验室正在着手一项基于 AI 的干旱预测项目，他们与美国宇航局喷气推进实验室合作，利用来自卫星的温度和湿度数据改进干旱监测与预报。
该项目对水资源管理、农业和野火风险评估具有重要意义。美国宇航局喷气推进实验室（JPL）与其他研究机构的科学家们已经证明，NASA Aqua 航天器上的大气红外探测仪（AIRS）提供的地表温度和湿度数据能够比传统的降水或土壤湿度指标提前数月检测到干旱爆发。
然而，随着 Aqua 和 AIRS 接近其使用寿命，干旱监测面临进一步发展的挑战。林肯实验室计划通过开发专用的神经网络算法来改进 AIRS 干旱指标，以提高其数据质量控制和不确定性量化，确保该应用能够持续运行，并利用更新的仪器数据和算法架构。
展望未来，AI 将继续在干旱预测中发挥愈加重要的关键作用，为应对气候变化带来的全球挑战提供更精准的解决方案。
作者：阮文韵 编辑：学术君
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霍金预言一：2032年行星撞地球
据悉，乌克兰科学家曾经发现一颗对地球有危险的小行星，或将在2032年有几率撞上地球，撞击威力相当于3000多颗核弹爆炸，相当骇人。
该消息一出，有网站贴出了一些霍金的采访言论：“人类在未来数百年里必须认真考虑自己的生存问题。 我看枝喊到了人类的危险，过去曾出现过多次人类的生存危机。 发生类似情况的频率还会增加，我们需要十分谨慎地避免这类危机。 ”
该言论被很多网友人云亦云成所谓的霍金预言，即2032年将有小行星撞上地球，人类遭遇灭顶之灾。
2032年会有小行星撞上地球吗？
这颗所谓的“杀手”小行星在2017年9月16日刚刚与地球“擦肩而过”，当时与地球的距离只有670万公里。 计算表明，这颗小行星将于2032年再次回归。
美国航天局权威专家指出，这颗小行星与地球相撞的可能性仅有0.002%，近乎为零，在现有技术手段与科学条件下，完全不用担心。
所以该预言为假，不可信。
霍金预言二：1000年人类须移民外星球
霍金曾在美国洛杉矶发表演讲时称，他认为，未来1000年内，基本可以确定的是地球会因某场大灾难而毁灭，如核战争猛拦野或者温室效应。 因此，他强调人类必须移居其它星球。
美国航空航天局局长也曾表示，单独一颗行星上的物种，是不可能永久生存下来的。
霍金称：“人类灭绝是可能发生的，但却不是不可避免的，我是个乐观主义者，我相信科学技术的发展和进步最终可以带人类冲出太阳系，到达宇宙中更遥远的地方。”
近年来，霍金对人类的未来相当忧心，时不时会发表一些言论，霍金先生的本意并非危言耸听，而是提醒人类关注环境、资源等等，忧患意识而已。
至于什么霍金预言出地球毁灭的准确时间表，2032年地球进入冰河时代，2060年人类必须离开地球，2100年人类进入外太空，新人种出现，2215年地球将面临灾难性毁灭，2600年地球变成炽热的火球，以上全都是网友牵强附会，自娱自乐，并非霍金先生所言。
霍金预言三：外星人监视人类
在2015年伦敦皇家科学学会寻找外星生命迹象的启动仪式上，霍金说过：“在无限的茫茫宇宙中，一定存在着其它形式的生命。”
他说：“或许外星生命会正盯着我们看呢。”
“不管最终地外智慧生命到底存在还是不存在，现在该是有人正式投入进来。 这个问题，我们必须要弄个明白。 ”
该言论仅仅是霍金对广袤无垠的宇宙中生命的畅想，并非网友口中所言外星人正在监视人类，那么惶惶可怕。
此言为夸张表述，并非霍金当时所言衡轿之意，故也为假。
霍金预言四：智能机器人将是人类终结者
霍金多次表示，“彻底开发人工智能可能导致人类灭亡”。
霍金认为，人工智能科技在初级发展阶段的确为人类生活带来便利，但是，机器将可能以不断加快的速度重新设计自己。 而人类则受制于生物进化速度，无法与其竞争，最终被超越。 科学界把这种人工智能超越人类智慧的转折点命名为“奇点”。
事实上，美国SpaceX首席执行官埃隆·马斯克，微软创始人兼慈善家比尔·盖茨，也都警告过要注意人工智能的“危害”。
人工智能的崛起，势必会给人类未来的命运带来隐忧，能否真正控制住机器怪兽，将是未来人类要克服的严峻课题，这种忧虑，并不能简简单单概括为霍金预言智能机器将是人类终结者这么武断。
网上有关于霍金预言之类的文章与表述，大都是曲意歪解，并不能信。
人口问题是不是环境问题，为什么？
人口增长会破坏环境环境的破坏是人作用的关系！（摒除自然因数） 那么人口的增加就会对环境增加压力！因为人要兆漏获取自然资源！ 所有在人看来美观的自然改造都是在改变环境罩腊！只是对环境破坏的大小问题！ 工业只是物猜滑一个人口增加的结果！按自然养活总多人类，纯自然条件下已经不可能了
梅雨期2022
梅雨期年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，七月纳察初结束，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。 纤巧一般来说，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、西洞竖茄安等城市尚未达峰。 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。 根据网络搜索指数数据，北京网络“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？通过对网络、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网络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网络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“网络疫情指数”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，而网络指数给出的“发烧”搜索指数已经见顶，我们判断12月16日及之后的网络“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网络指数、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，、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，、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,-19DuringtheOmicronandDeltaVariantPandemicPeriods—UnitedStates,April2020_2022;71:1182_:[4][5][6]Lazer,D.,,,.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”。 搜索天津感染高峰预测天津死了多少新冠患者全国疫情死亡总人数中国疫情已死多少人中央下达疫情最新政策全国疫情最新消息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
