北京未来一周天气预报情况分析报告_北京未来一周天气状况

1.天气预报哪个软件是最准确的?

2.求一份房地产企业的行业分析报告

3.weatherreport是什么意思

4.梅雨期2022

5.国内最精准的预测天气软件是哪款？

气预报不准的七个理由

古时候，天气预报是一种神话，而在现代社会，天气预报是有局限的科学，是人类一种高级的智力游戏。天气预报是怎么做出来的；天气预报为什么有的时候不准，专家和主持人是以一种什么样的心态去看待和解决这些问题；宋英杰和杨丹以清新而知性的笔触展现了他们的天气预报情结，展现了他们鲜为人知的幕后故事。

确切地说，天气预报“有的时候”不准；公平地说，天气预报“有的时候”很准。

天气预报不准，需要找理由吗 不需要；天气预报不准，能够找到理由吗？能。说明理由，并不是为了搪塞错误。

我也曾经被自己所发布的天气预报欺骗得淋漓尽致，暗自神伤，无处申诉。

在我们所征集的观众意见反馈中，观众对天气预报的不满意，绝大部分集中在“天气预报有时候不准确”上。可以理解，无论语言多优美，画面多精致，话题多有吸引力，主持人多有亲和力，错误的预报总是让人有一种吃了苍蝇的感觉。

我经常在马路上商场里听别人兴致勃勃地争论天气，看到不少老年人把记录天气预报当作一个业余爱好，在那一刻我的感动和惭愧在心里水融着。

在生活中，有一个流传很广的说法：很多人说假话，天气预报倒是特别想说真话，可就是说不准。的确，因为天气预报的不准确，能够第二天毫无遮掩地暴露在光天化日之下，而每一个人都需要面对天气，于是拿天气预报开玩笑，大家特别容易找到共同语言。

有人已经把刘禹锡的“道是无晴却有晴”，用来讽刺天气预报的不准确。这是我所听到的最具书卷气的嘲笑了。

责怪天气预报的不准确，是个世界性的现象。我曾经在国外同行那里看到过面对公众嘲讽气象人员如何保持心理平衡的小册子。

应该说，天气预报还是越来越准确的，我们国家的天气预报准确性在发展中国家中处于领先地位，属发达国家的中等水平。现在对于常规天气要素的24小时定性预报准确率已经达到了80％，上世纪90年代比80年代的预报准确率又提高了4.3％，未来一周的预报也具有很好的参考价值。现代天气预报已经不再是仰望天空、应用谚语，或者靠24节气来推算、靠观察蚯蚓、青蛙的活动来判断的古老行当了 世界气象电视节的吉祥物就是青蛙，以纪念青蛙为天气预报曾经做出过历史性贡献 。

气象卫星出现以后，台风就再也没有逃脱人类的眼睛；天气雷达问世以后，几百公里范围内的突发性强降雨也已经不再是预报上的顽症了。对于那些长途跋涉的冷空气的行踪，人们可以看得清清楚楚、真真切切。

天气预报不是能掐会算的神仙，它应该走下神坛。是人类憧憬未来的好奇心，人类不甘于“天有不测风云”的精神气质造就了天气预报，预报准确了，不必大惊小怪；预报错误了，也不必耿耿于怀。关键是我们如何理性地看待天气预报，如何理性地分析天气预报为什么不准。

那还是为天气预报的不准确寻找7个理由吧。

理由一：她还很年轻

虽然古人观察现象、寻找规律，早已经有了很多预测天气的经验，但是现代科学基础上的天气预报只有100多年的历史，她是通过简单的定时观测得出气压场、高低压、冷暖锋，并进行简单的线性推算这样一个简陋的手工作坊里发展起来的，而以数值预报为代表的对天气变化的简化物理过程的求解和运算只有几十年的时间。对于很多天气现象的发生、演变的内在机理和规律，人们还并没有完全掌握。气象科学还是早晨七八点钟的太阳，是一个极其年轻的学科。年轻人总是要犯错误的。

理由二：有无数只蝴蝶的翅膀

美国麻省理工学院教授洛伦兹用一种形象的比喻来表达他的这个发现：一只小小的蝴蝶在巴西上空煽动翅膀，可能在一个月后的美国得克萨斯州会引起一场风暴。这就是混沌学中著名的“蝴蝶效应”，也是最早发现的混沌现象之一。在我们的眼前，似乎有“无数只蝴蝶的翅膀”在煽动着。且不论城市热岛、工业排放所产生的温室效应，就是这个星球错综复杂的地形地貌就对天气的变化产生着决定性的影响，而且植被、水体等等都在发生着微妙的变化，而这一切在模拟运算中无法进行详尽的描述。

当然，我们并不会因为有“无数只蝴蝶的翅膀”就迁就天气预报的不准确，就如同学生不会因为自己考不了满分就慨叹考题太难。经常用“混沌”来进行自我安慰的人，还不具备预报天气的职业心理素养。

理由三：我们的眼睛有盲区

要预测天气，首先要观察天气，从理论上讲，要明察秋毫，任何一个细微之处都不能放过。而人类本身并不具有千里眼、顺风耳，我们的眼睛有盲区。

自从有了气象卫星，我们眼睛的盲区减少了，视野更加开阔了。台风无论多狡猾，都不会骗过卫星敏锐的目光，台风的螺旋云型、台风眼都一目了然，我们也才会胸有成竹地发布那些台风警报。但金无足赤，人无完人，气象卫星也一样。地球同步气象卫星目不转睛地注视着天气变化，但是它离地面的距离是36,000公里，比较遥远，分辨能力比较有限；极轨气象卫星的高度是800多公里，离地球近一些，但是它不可能目不转睛地观察特定区域，它的云图是拼接而成的，在观察一个特定区域时，相当于卫星有“眨眼睛”的毛病，而有一些天气就在“眨眼间”发生了。另外，如果有云层覆盖，我们就难以观察并测算植被、水体、沙尘的面积和强度等等，云层会掩盖很多秘密。

我们没有一双可以洞察一切的慧眼，在分析和预测的时候会产生误差，这是不可避免的事情。

理由四：东边日出西边雨

人们常用“东边日出西边雨”来形容天气的局部差异。在地形比较复杂的地区，或者强对流天气 如暴、冰雹等 比较流行的季节，在一个范围很小的区域中，天气也常常会迥然不同。

一座大山，迎风坡和背风坡，气温、降水量的差别非常大，因而植被的面貌也大相径庭。仅仅一山之隔，却展现着两种气候类型，古人说：始悟一岭隔，气候殊寒暄。

而我们国家幅员辽阔，既有中高纬度大陆性天气系统的影响，也有低纬度海洋性天气系统的影响，各种天气灾害琳琅满目，是天气灾害种类最繁多、表现最剧烈的国家之一。我们用一两分钟的时间概述全国天气，只能“从大局出发”，描述大范围的特点，肯定会删减很多局地特殊性的天气现象，会遗漏很多天气情节，它无法表述那么纷繁复杂的天气变化。

理由五：疑难病误诊

疾病的种类很多，而诊治各种疾病的难度各不相同。再妙手回春的医生也有误诊的时候，为天气把脉也常常碰到疑难杂症。

我清晰地记得一个例子：一个台风刚刚生成，就气势汹汹地向东南沿海奔袭而来，我们发布了警报。可是台风却很诡异地停止前进，在原地就地休整。但是正当人们稍稍松了一口气的时候，它又杀了一个回马枪，重新瞄准东南沿海，于是我们再次警觉地发布台风警报，然而当警报声响起的时候，台风却大摇大摆地朝向太平洋扬长而去。最终这个台风让人们虚惊一场。事后有几位同事总结说：这个台风好像是专门来戏弄我们的。

即使某种常规的天气过程，预报了不发生（行话叫：报空了），没预报发生（行话叫：报漏了）的情况也时常出现。长期以来，为了减少负面的社会影响，一些业内人士有一种“宁空勿漏”的心态。且不去议论业内的预报心态，我个人觉得，正是因为很多难度极大的预报，报错了 尤其是漏报 ，人们（包括领导）对于错误缺乏公允的评价，很多从事预报的同行经常有一种如履薄冰、如惊弓之鸟的感觉。我的一位领导有一句挂在嘴边的话：一万年之后，人们还会谈论天气预报准确性的问题。天气预报永远有不准确的时候。但愿他的这句话给一万年之后的观众也打个预防针。——天气预报的难题将长期存在。摸准老天爷的脾气的确是一件很艰难的事情。

理由六：你的感觉欺骗自己

2004年春天，有位实习生对我说：到了夏天，你们怎么办啊？这一句话让我摸不着头脑。他解释说：大家都说，高温季节明明是40多度，你们却总报36度、37度的样子，怕引起恐慌，所以不敢报也不愿报高温。

听了这样的分析，我真是觉得冤枉啊！

2003年的夏天，南方出现长时间、大面积的高温天气，缺水、缺电现象非常突出，大上海的夜间照明也采取了限制措施。在福建、江西、浙江，很多地区的气温像进行体育竞赛一样，气温新高屡屡被刷新，各大“火炉”交相辉映。于是有很多观众反映天气预报故意压低气温结果，隐瞒不报，甚至将其上升到了“剥夺百姓知情权”的政治高度。

但实际上，对于2003年夏季的高温天气，气象部门恰恰做出了非常精彩、确凿的预报，仅中央气象台就破天荒地发布了31次高温预报和警报，而且对于气温的预报误差一般在一度左右甚至更低。可是，科学层面的精彩和公众层面的印象何以有如此强烈的反差呢？

我们追根溯源，气温与人们的身体感觉（体感温度）的差异是引起抱怨和质疑的首要原因。

我们所说的气温是指百叶箱里的温度，它是在草坪上，距离地面1.5米，通风，而且不受阳光的直射。但是我们的体感温度却受到很多因素的影响。同样的气温，阳光下和树荫下，感觉差别很大；有风和无风，差别很大；湿润和干燥，差别很大，感觉上的差别一般会在5度以上。而且在火辣辣的阳光烘烤下，地面温度，远远高于气温，当气温是35度的时候，表层土地的温度可能是50度，水泥或柏油马路的温度可能是70～80度，所以走在马路上的时候你感觉温度远远不止35度，于是对天气预报的怀疑产生了。

实际上在天气预报的历史上，从来没有过在盛夏季节主观故意压低气温预报结果的情况。如果真有那样的事，完全是伤害职业道德的卑劣行为，也是我们自己难以容忍的！

理由七：缺少对不准确的总结

我拜读过大量关于预报多么精彩、分析多么成功的文章和总结，但是极少看到对于预报失败个例的分析、点评，似乎一些人不愿意触及伤疤，没有诚恳地探讨失败的职业氛围。一旦预报出现重要错误，气氛会变得很凝重，不敢提及，生怕伤害了谁的感情。

北京电视台的天气预报在结尾处，有一屏是“某月某日天气预报满意率”，由观众为每天的天气预报结果打分。我每次都会认真地阅读这条信息，这是了解观众对于预报质量所持态度的重要渠道。满意率经常很高，百分之九十几甚至百分之百。但是也有满意率非常低的时候，比如预报了2004年6月14日和15日北京有“小雨”，但是老天爷就是不愿意配合，14日刮了一阵六级大风和一场扬沙天气，15日尽管天色阴沉、云层浓密，但偏偏不下雨，当天我路过一座游泳馆，那里的工作人员认出我来并开玩笑地说：“这两天天气预报这么不准，你还敢在大街上走 ”结果6月14日的天气预报满意率只有43％。当然，内行人都知道那几天预报的难度的确是非常大的。6月16日似乎老天爷终于被执著的预报感动了，下了一天的雨，但预报的最高气温是24度，而实际上下午的气温仅仅是17度，穿着单薄的人们被冻得哆哆嗦嗦，怨言丛生，但是6月15日对于16日预报的满意率是81.8％，看来虽然温度预报离谱，但是终究预报了降雨，大家还是很宽厚的。

一个职业人，总有“过五关斩六将”的机会，也总会有“走麦城”的机会，不可能永远“从胜利走向新的胜利”。天气预报正因为相对准确、存在局限，大大小小的错误是经常发生的，如果我们面对错误的心态能更好一些，我们的疏漏会少一些，大家的理解会多一些。我们的职业需要我们有足够的反思错误的勇气。

7个理由说完了，可能很多人不见得同意我的分析，不过，如果有一天，当天气预报精确得不再需要理由的时候，我们每个人的生活中肯定会有更多快乐的理由。

摘自： style="font-size: 18px;font-weight: bold;border-left: 4px solid #a10d00;margin: 10px 0px 15px 0px;padding: 10px 0 10px 20px;background: #f1dada;">天气预报哪个软件是最准确的?

北京2019年平均降水量约448毫米。数字来自《2019年北京水资源调查分析报告》

北京市气象局最新统计数据显示，入冬以来（2019年12月1日至2020年2月14日16时）北京地区平均降水量为37.5毫米，比常年同期（5.3毫米）偏多6倍，为1951年以来同期最多。2月以来北京降水量为27.0毫米（常年1毫米），也是历史同期最多。2月14日，南郊观象台日降水量为29.6毫米，创2月历史最大日降水量（原纪录29.3毫米，1959年2月25日）。

国家气候中心表示，今年入冬以来华北降水异常偏多主要是因为西北太平洋的暖湿气流偏强，将水汽输送到华北地区，同时冷空气活动频繁，冷暖气流在此地交汇，使得降水异常偏多。

求一份房地产企业的行业分析报告

天气预报软件比较准的有快频彩虹、天气现在、2345天气王、彩云天气、天气通。

天气预报（测）或气象预报（测）是使用现代科学技术对未来某一地点地球大气层的状态进行预测。从史前人类就已经开始对天气进行预测来相应地安排其工作与生活（比如农业生产、军事行动等等）。

今天的天气预报主要是使用收集大量的数据（气温、湿度、风向和风速、气压等等），然后使用目前对大气过程的认识（气象学）来确定未来空气变化。由于大气过程的混乱以及今天科学并没有最终透彻地了解大气过程，因此天气预报总是有一定误差的。

我国中央气象台的卫星云图，就是从“风云一号”等气象卫星摄取的。利用卫星云图照片进行分析，能提高天气预报的准确率。天气预报就时效的长短通常分为三种：短期天气预报（2～3天）、中期天气预报（4～9天），长期天气预报（10～15天以上）。中央电视台每天播放的主要是短期天气预报。

weatherreport是什么意思

自己写很困难，因为一篇好的行业报告至少可以卖10万块钱。所以没人会给你的。还是自己找吧。

给你个参考：

2007 年，全国房地产市场运行呈现以下特点：一是以住宅为主的房地产开发投资持续快速增长。2007 年，全国完成房地产开发投资25280 亿元，同比增长302%，比上年提高84 个百分点；二是市场需求总体旺盛。2007 年，全国商品住宅竣工面积478 亿平方米，同比增长5%，比上年上升58 个百分点；销售面积691亿平方米，同比增长247%，比上年上升116 个百分点，与此同时，商品住房空置面积继续下降，12 月全国空置商品住房6756 万平方米，同比下降166%，降幅较上年加快86 个百分点；三是部分城市12 月份房价环比开始下降。

2007 年，70个大中城市房屋销售价格平均涨幅为76%，涨幅比上年快18 个百分点；新建商品住房销售价格同比上涨82%，涨幅比上年快18 个百分点。

2007 年对我国房地产业来说是极不寻常的一年，物业税、加息、房贷成为今年地产圈内曝光率最高的词汇，上市、融资、圈地成为开发商最热衷的事情。国家宏观调控政策相继出台，各类与民生息息相关的热点问题不断出现。使得一线大城市不断上涨的房价得到一定的抑制，也使我国房地产业的发展步伐更加稳健。

2008 年，随着民生新政的实施，以解决中低收入家庭住房困难为主要任务的民生产，正蓄势待发；土地新政将进一步深入，查处土地违法案件力度将会进一步加大；中央政府针对房地产市场的混乱局面，将会出台更严励的政策措施。预计2008 年全国房价总体上将稳中趋降，逐步或落至一个相对理性的区域。

好吧，给你一个目录，你可以参考一下：

《2007年房地产行业深度研究与投资前景分析报告》目录：

第一章 2006年房地产行业发展环境及影响分析 2

第一节 宏观经济环境及影响分析 2

一、国际经济环境对房地产业的影响 2

二、国内宏观经济状况及对房地产业的影响 2

三、国内投资、物价走势分析及对房地产业的影响 2

（一）固定资产投资状况分析 2

（二）物价走势状况分析 3

四、人民币升值对房地产业的影响 4

（一）对房地产需求者影响 4

（二）对房地产供给者的影响 4

（三）对不同种类商品房价格的影响 5

第二节 房地产行业政策变化及影响分析 6

一、近年来主要房地产行业政策回顾与分析 6

二、2006年最新房地产行业政策分析 6

（一）2006年以来政策回顾 7

（二）重大政策影响分析 8

第三节 房地产关联行业发展及影响分析 10

一、上游行业发展及影响 10

（一）建材价格进入上升通道 10

（二）钢铁行业对房地产影响分析 10

二、下游需求变化对房地产行业影响分析 11

（一）居民收入增多，拉动住宅潜在需求 11

（二）企业信心大幅增强拉动办公楼需求 12

（三）城市化进程促进商业地产 12

第二章 2006年房地产行业供需状况分析 14

第一节 2006年房地产企业整体景气状况判断 14

一、房地产开发景气总体走势 14

二、房地产企业景气指数水平变化 15

第二节 2006年全国房地产市场供给情况分析 16

一、土地开发与土地购置 16

（一）土地购置面积增幅继续减缓，购置成本大幅上升 16

（二）完成土地开发面积恢复上升 17

（三）土地开发面积占购置面积比先降后升 18

二、商品房开发规模与结构 19

（一）商品房新开工面积 19

（二）商品房竣工面积 20

（三）商品房开发结构分析 21

第三节 全国房地产市场需求情况分析 25

一、商品房销售状况分析 25

二、商品房空置面积分类指数变化 28

第四节 全国房地产市场供需结构特征与价格走势 29

一、房地产供需结构特征 29

二、房地产市场价格走势 30

（一）一级市场：土地价格增长稳定 30

（二）二级市场：销售价格仍大幅上涨，涨幅整体回落 30

（三）三级市场：租赁价格涨幅平稳 31

第三章 2006年房地产行业资金来源分析 32

第一节 房地产企业投融资状况 32

一、全国房地产开发投资及完成情况 32

二、分业态房地产开发投资及完成情况 32

第二节 房地产业融资现状与渠道分析 34

一、房地产开发资金来源 34

二、各月资金来源情况分析 36

（一）国内贷款 36

（二）自筹资金 36

（三）其他资金 37

（四）利用外资 37

（五）全部资金本金 38

第三节 房地产金融资金来源特点分析 39

一、仍依赖于银行资金，但融资渠道向多元化方向发展 39

二、债务融资为主，股权融资有待突破 40

三、大型房地产企业融资渠道广，中小开发商融资渠道狭窄 40

四、融资方式创新，融资渠道整合 41

第四节 2006年房地产行业股权融资状况 42

一、上市公司再融资 42

二、房地产企业IPO 42

三、其他直接融资方式 42

第四章 2006年房地产行业区域分布及重点区域分析 44

第一节 各地区房地产开发资金来源比较分析 44

一、各省市房地产行业资金来源情况 44

二、资金来源增速比较分析 45

第二节 房地产区域开发比较分析 46

一、土地购置和开发区域发展情况 46

二、商品房投资、施开工和竣工区域发展情况 48

（一）2006年各地区商品房投资、新开工和竣工情况 48

（二）2006年各省市商品房投资额、施工面积、竣工面积增速分析 50

第三节 商品房销售区域情况 52

一、2006年各省市商品房销售面积和销售额状况 52

二、2006年各省市商品房销售面积增速及销售额增速排序 53

第五章 房地产重点城市2006年发展分析 55

第一节 北京房地产市场分析 55

一、总体情况 55

二、开发及投资情况 55

（一）房地产开发投资完成情况 55

（二）房地产开发投资及资金来源 56

（三）土地购置与开发 56

三、供需情况 57

（一）供给情况 57

（二）需求情况 58

四、价格情况 58

第二节 上海房地产市场分析 60

一、总体情况 60

二、投资及开发情况 60

（一）开发投资完成情况 60

（二）开发企业资金来源 60

（三）土地购置与开发 61

三、供需情况 61

（一）供给情况 61

（二）需求情况 62

四、价格情况 62

第三节 深圳房地产分析 64

一、总体情况 64

二、投资及开发情况 64

（一）房地产开发投资持续扩大 64

（二）新开工建设规模出现缩减 64

三、供应分析 64

（一）新增供应主要分布在宝安龙岗 64

（二）90平米以上三房比例最大 65

四、销售情况 65

（一）销售面积大幅下降 65

（二）住宅价格剧烈上涨 65

（三）其他分类物业销售情况 65

第四节 成都房地产市场分析 67

一、总体情况 67

二、房产开发资金情况 67

（一）房地产开发投资增幅呈逐月增长态势 67

（二）开发企业自筹资金能力增强 67

（三）商品房施工、竣工面积大幅增长 67

三、商品房供求总量 68

（一）全市商品房供求总量大幅增长，均首年突破2000 万平方米。 68

（二）全市住宅市场持续活跃，支撑了市场规模继续扩大。 68

（三）商品房市场供求关系得到根本缓解。 68

（四）成交情况 68

（五）供求增长情况 69

（六）个人购房情况 69

四、商品房价格走势 70

（一）房价涨幅回落，但涨幅仍处高位 70

（二）宏观调控下房价上扬曲线明显走缓 70

五、二手房成交情况 70

第五节 武汉房地产市场分析 71

一、房地产开发投资 71

（一）经济发展状况 71

（二）投资开发情况 71

二、商品房供给情况 72

三、存量房市场情况 72

四、房地产销售情况及销售价格走势 73

第六章 2006年房地产行业企业运行综合比较分析 75

第一节 房地产优势企业评价 75

一、综合100强规模分析 75

（一）综合排名前100位企业规模状况 75

（二）积极扩张型企业分析 77

（三）房地产企业规模前十强 79

二、房地产优势企业盈利状况 80

（一）房地产百强企业盈利情况 80

（二）房地产企业盈利能力前十强 81

三、房地产优势企业成长及实力变化状况 81

（一）房地产企业成长性前十强 81

（二）房地产企业综合实力前十强 82

第二节 中国房地产百强企业发展趋势 83

一、行业准入提高带来新的发展机遇 83

二、融资能力考验企业生存能力，百强房企资金来源逐渐多样化 83

三、土地政策提高行业集中度，百强企业通过战略合作实现资源互补 83

四、百强企业应高度重视急剧扩张带来的经营风险 83

（一）政策法规风险 83

（二）融资结构风险 83

（三）管理风险 83

第三节 上市企业年报分析与评价 84

一、获利能力比较 84

二、经营能力比较 84

三、偿债能力比较 85

四、发展能力比较 85

五、现金流分析 86

（一）全国性开发型房企大幅拿地扩张资金吃紧 86

（二）工业商业型房企现金流状况稳定 86

（三）区域型开发房企资金缺口不大 86

第七章 房地产行业典型企业分析 87

第一节 住宅业务突出类个案企业分析 87

一、深圳万科 87

（一）整体经营情况 87

（二）公司财务指标分析 87

（三）2007年发展展望 90

二、金地集团 91

（一）经营状况 91

（二）财务分析 92

（三）发展展望 94

第二节 商业用房写字楼类个案企业分析 96

一、金融街 96

（一）经营状况 96

（二）财务分析 97

（三）发展前景 99

二、陆家嘴 100

（一）经营情况 100

（二）财务分析 101

（三）企业发展前景及影响因素分析 104

第八章 07年房地产行业与企业发展趋势预测 106

第一节 07年房地产行业发展环境变化趋势预测 106

一、经济环境变化趋势预测 106

二、房地产市场主体的行为展望 106

（一）中央政府：稳定房地产市场 106

（二）地方政府：问责制下违规行为可能收敛 107

（三）开发商：强者大胆扩张，弱者无奈退出 107

（四）消费者：观望越来越浓 107

（五）投机者：资本实力决定投机能力 107

三、政策环境变化趋势预测 107

（一）宏观管理政策分析及预测 108

（二）土地政策分析及预测 108

（三）信贷政策分析及预测 109

第二节 07年房地产产品要素构成展望 110

一、土地成本展望 110

二、建材价格的展望 110

三、人力成本、项目的期间费用和开发利润状况展望 111

第三节 07年房地产行业市场供需形势及价格趋势预测 112

一、住宅供需趋势预测 112

（一）高档住宅 112

（二）普通住宅 113

二、商业用房供需趋势预测 113

三、写字楼供需趋势预测 114

（一）北京：集中放量、销售价格降租赁价格稳 114

（二）上海：供不应求、销售租赁价格齐涨 114

第四节 07年房地产行业企业竞争趋势分析 116

一、企业合作、产业战略联盟 116

二、品牌化经营是企业发展的必由之路 116

三、提高顾客满意度是企业竞争的关键所在 116

四、人力资本和组织文化将成为现代房地产企业发展的重要战略资源 116

五、价值链管理是房地产企业竞争致胜的根本途径 117

第九章 房地产行业风险分析 118

第一节 07年宏观经济波动风险评价 118

一、宏观经济波动性评价 118

二、07年宏观经济波动对房地产业带来的风险评价 118

第二节 近年颁布重要政策风险评价 119

一、金融政策风险分析 119

二、土地政策风险 119

三、其他政策风险 120

（一）税收政策 120

（二）限外政策 120

第三节 07年上下游行业变化风险评价 122

一、06-07年土地供应风险评价 122

二、07年房地产金融信贷供给风险评价 122

三、07年建材供给能力及价格风险评价 123

四、07年购买能力风险评价 123

第四节 07年行业竞争风险评价 124

第五节 07年市场供需矛盾风险评价 125

第六节 07年贷款主体风险对房地产金融影响评价 126

一、开发商的信用风险和融资风险 126

二、住房贷款人还款能力、信用风险及房贷入市风险 127

第七节 07年行业风险综合评价 128

表目录

表1 2006年1-12月土地开发及土地购置情况 16

表2 2000-2006年土地开发购置情况 18

表3 2006年1-12月份商品房新开工竣工情况 19

表4 2006年累计各类物业销竣情况 29

表5 2006年每月各类物业竣工销售面积差 29

表6 2005-2006年土地交易价格指数 30

表7 2005-2006年房屋销售价格指数 30

表8 2005-2006年房屋租赁价格指数 31

表9 2006年全国房地产开发投资及完成情况 32

表10 2006年分业态房地产开发投资完成情况 33

表11 2006年房地产开发资金来源 34

表12 2006年开发资金来源及增长情况 35

表13 2006年每月开发资金来源具体情况 35

表14 2006年度各省市资金来源排序 44

表15 2006年各省市资金来源增速比较 45

表16 2006年各省市土地购置面积、完成开发面积及百分比排序 46

表17 2006年各省市土地购置及完成开发面积增速排序 47

表18 2006年各省市商品房投资额 48

表19 2006年各省市商品房施工、开工、竣工面积排序 49

表20 2006年各省市商品房投资额增速排序 50

表21 2006年各省市商品房施工、开工、竣工面积增速排序 51

表22 2006年各省市商品房销售面积及销售额排序 52

表23 2006年各省市商品房销售面积增速及销售额增速排序 53

表24 2006年北京市房地产开发及开发投资情况 55

表25 2006年北京市房地产投资、资金来源的排名情况 56

表26 2006年北京市土地购置与开发情况 56

表27 2006年北京市房地产需求情况 58

表28 2006年北京市销售价格指数走势 59

图目录

图1 1996-2006居民消费价格指数与固定资产价格指数 4

图2 2006年房地产开发综合景气指数及相关指标 14

图3 2002-2006年房地产企业景气指数和房地产企业家信心指数 15

图4 2003-2006年土地购置面积及同比增长情况 17

图5 2006年1-12月土地购置价格 17

图6 2003-2006年完成土地开发面积及同比增长情况 18

图7 2006年1-12月土地开发购置比 19

图8 2006年1-12月每月商品房累计新开工和施工情况 20

图9 1998-2006年商品房新开工施工及同比增长情况 20

图10 2006年1-12月商品房竣工及同比增长情况 21

图11 2006年商品住宅开发情况 22

图12 2006年1-12月办公楼开发情况 23

图13 2006年1-12月商业用房开发情况 23

图14 1997-2006年三类物业开发占比情况 24

图15 2004-2006年每月商品房销售面积及同比增长情况 25

图16 2004-2006年每月商品房销售额及同比增长 26

图17 2006年1-12月商品住宅销售及同比增长 26

图18 2006年1-12月办公楼销售及同比增长情况 27

图19 2006年1-12月商业营业用房销售及同比增长情况 27

图20 2006年各类资金来源占比情况 36

图21 2006年房地产开发投资资金中国内贷款变化情况 36

图22 2006年房地产开发投资资金中自筹资金变化情况 37

图23 2006年房地产开发投资资金中其他资金变化情况 37

图24 2006年房地产开发投资资金中利用外资变化情况 38

图25 2006年房地产开发投资本年资金来源金额变化情况 38

图26 2006年房地产开发资金来源中银行资金情况 39

图27 2006年房地产开发资金来源中开发商自有资金情况 40

图28 房地产百强企业2002-2006年资产状况变化图 75

图29 房地产百强企业2002-2006年完成房地产投资额及其增长率 76

图30 房地产百强企业2002-2006年规划建筑面积、土地储备面积变化图 76

图31 2002-2006年积极扩张型和稳健经营型企业总资产变化图 77

图32 2002-2006年积极扩张型和稳健经营型企业净资产变化图 78

图33 2002-2006年积极扩张型和稳健经营型企业净利润变化图 78

图34 2002-2006年积极扩张型企业负债状况变化图 79

图35 房地产百强企业2002-2006年销售额、房地产业务收入变化图 80

www.zikoo.com

参考资料：

梅雨期2022

weatherreport意思是天气预报，气象报告。

weather的英式读法是['we?(r)]；美式读法是['we?r]。

单词直接源自古英语的weder；最初源自原始日耳曼语的wedran，意为空气，天空。

作名词意思有天气；气象；境遇。作及物动词意思有使风化；经受住；使日晒雨淋。作不及物动词意思有风化；褪色；经受风雨。作形容词意思有上风的；天气预报的。

report的英式读法是[r?'p?t]；美式读法是[r?'p?rt]。?

单词14世纪晚期进入英语，直接源自古法语的report，意为公告。

作名词意思有报告；传闻；成绩单；爆炸声。作动词意思有报告；报导；叙述；举报；报到；对?负责。

相关例句：

That'swhattheweatherreportsay.

天气预报是这么说的。

扩展资料：

一、weather的单词用法

n.(名词)

1、weather的基本意思是“天气,气象”,指某一地区某一时间的具体天气情况,如阴晴、气温、降水、风力、风向等。weather引申可指“处境”。

2、weather是不可数名词,其前不可加不定冠词a,即使前面有bad,good等形容词修饰时也不可以,但其复数形式可表示“各种天气”。

二、report的单词用法

n.(名词)

1、report用作名词的基本意思是“报告,报道”,表示通过调查作出的官方或正式的说明,通常含有对情况的分析判断,尤指下级对上级或委托机关的报告,在英式英语里也可指学生的“成绩报告单”或雇员的“工作鉴定书”,是可数名词。

2、report也可作“传闻,谣言”解,是不可数名词,但其前可用不定冠词a修饰。reports有“流言蜚语,道听途说”的意思。

3、report还可作“名声,名誉”解,是不可数名词。

4、report还可用于指“(似枪炮声的)爆炸声”,是可数名词。

国内最精准的预测天气软件是哪款？

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

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