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장마기 222

222 년 7 월 8 일 ~ 15 일.

지역마다 기온이 다르기 때문에 222 년 매화를 드나드는 시간도 다르다. 하지만 보통 6 월 중순 매실에 입매하고 7 월 상반기에 매실을 내고 2 일 정도 지속된다. 하지만 늦게 매화를 걷는 경우도 있다. 예를 들어, 22 년 장마 지역은 매화가 일찍 들어오고, 매화가 늦게 나오며, 기간이 길다. 그해 절강은 5 월 말 본격적으로 장마철에 접어들어 이전보다 열흘 앞당겼다. 일반적으로 222 년 장마철은 6 월 초에 시작되고 7 월 초에 끝나며 2 일 정도 지속됩니다. 올해 각지에서는 6 월 1 일경 본격적으로 매실에 입매할 것으로 예상되며, 출매 시간은 7 월 중순이다. 장마철이 왔으니 반드시 집안의 물건에 주의하고, 많이 검사하고, 곰팡이가 슬지 않도록 해야 한다.

장쑤 태주 _ 장마 222 년

1.222 년 장쑤 언제 매실에 들어갑니까?

222 년 장쑤 장마철 6 월 23 일 5 월 공식 진입했다. 장쑤 성 기상대와 남경시 기상대에서 최근 열린 기자회견에 따르면 난징은 6 월 23 일부터 장마철에 본격적으로 들어간다고 발표했다. 한편, 장쑤 성 화이하 이남 지역도 6 월 23 일 매실에 들어설 것으로 예상되기 때문에 올해 장쑤 장마철은 6 월 23 일 목요일이다.

1. 장쑤 올해 대기 만성인가요?

는 만매화에 속한다. 평년 평균 매화일은 6 월 19 일, 올해 매화일은 6 월 23 일로 조금 늦었기 때문이다. 장마대는 북쪽에서 남쪽으로 흔들리기 때문에 강한 대류 날씨가 많아 간헐적인 강수량과 단계적 고온이 뚜렷하다. 동시에, 화이베이도 6 월 23 일부터 다우기에 들어갈 것이다.

2. 올해 장쑤 5 월 장마철 날씨는 어때요? 장쑤 성 기상대 수석 예보관에 따르면 올 장마 전 우리 성의 고온날씨는 계속될 것이며 강대류 날씨는 더욱 빈번해질 것으로 보인다. 6 월 24 일 이후 장쑤 성 중북부 지역은 단시간 강수, 뇌우, 강풍, 우박 날씨까지 나타날 것으로 예상되며 추가 예방이 필요하다. 다음 주 장쑤, 22 일 밤부터 24 일까지, 27 일부터 28 일까지 두 차례 눈에 띄는 강우 과정이 있을 것으로 예상된다. 23~26 일, 단시간 강강수, 뇌우 강풍, 작은 우박 등 강대류 날씨가 있습니다. 22 일 중 북부, 23 일 연강, 수남, 24-25 일 화이베이를 따라 35 C 이상의 고온의 날씨가 있다.

3. 올해 장쑤 장마량은 얼마나 됩니까?

장마 평균량 2 ~ 26mm. 그동안 화이베이 지역은 평균 강우량이 17-23mm 로 평년보다 많다.

2.222 년 장쑤 매화는 언제 열리나요? 장쑤 성 기상대 수석 예보관에 따르면 222 년 7 월 중순에 메이가 나올 것으로 예상된다. 최근 몇 년간 장쑤 장마기간은

1.221 년 장쑤 성 기상대가 장마예보를 발표했고, 화이하 이남 일부 지역은 6 월 13 일 본격적으로 장마에 들어갔다.

2.22 년 장쑤 장마철은 6 월 9 일부터 7 월 21 일까지 끝나고 장마철은 43 일 동안 계속된다.

3.219 년 장쑤 6 월 18 일부터 7 월 21 일까지 장마기에 들어갔다. 장마기의 총 길이는 33 일로 정상 장마 기간보다 23 ~ 24 일 길다.

4.216 년 장쑤 장마가 32 일 동안 계속되었다. 일반적으로 222 년 장쑤 성 장마철 6 월 23 일 장마철에 본격적으로 들어서며 보통 7 월에 나옵니다. 장쑤 성의 최신 일기예보에 따르면 올해 7 월 상순에 매화가 나올 것이다. 무석황매일이 지났나요? 222

222 년 장마철 시간은 5 월 하순부터 6 월 하순까지 나타났다. 매년 장마기는 망종과 소서라는 두 절기 기간에 발생하는데, 올해 망종은 6 월 6 일, 소서는 7 월 7 일이기 때문이다. 이에 따라 우리나라 장강중하류 지역 장마철은 6 월 상순부터 시작되며 예년 각지의 매실 시간에 따라 통일되지 않아 며칠씩 걸릴 것으로 예상된다. 221 년 상하이가 6 월 1 일 매화에 입매한 것처럼 장쑤 쑤저우 () 는 6 월 1 일 매실 () 에 들어갔고, 화이하 () 이남지역 입매 () 는 6 월 13 일에야 매실 () 에 들어갔다.

참고.

222 입매 기준: 5 일 연속 평균 기온이 22 C 를 넘었고, 4 일이 비 오는 날이어야 입매라고 할 수 있다. 최근 상하이 일기예보에 따르면 아직 정식으로 매실에 들어가지 않았고 최저 기온은 아직 16 도에서 18 도 사이이다.

22 년부터 222 년까지 전염병 추세도 대데이터 전염병 관찰: 전국 전염병 최고봉이 지났나요?

텐징 거시금융 대세 연구

222-12-2317: 23 베이징

텐징 거시익스프레스

222 년 12 월 23 일

대데이터 전염병 관찰: 전국 전염병 최고봉이 지났습니까 -텐징 AI 고주파 시뮬레이션 및 예측 텐징 고주파 및 거시연구팀 의 현재 요점: 빅데이터는 완벽하지 않습니다. 빅데이터를 이용한 거시경제 예측은 완벽하지 않습니다. 구글 독감 추세가 왜 실패했는지 분석했습니다. 구글 독감 추세에 대한 언론의 대폭적인 보도로 사람들의 검색행동이 바뀌었고, 사용자의 검색행동도 오히려 GFT 의 예측 결과에 영향을 미치기 때문이다. 는 현재 전국적으로 전염병이나 아직 최고봉에 이르지 않았지만, 최고봉 과정은 다소 앞당길 수 있다. 지하철 여객 수송량 데이터를 이용한 보조 검증을 통해 베이징 석가장 우한 충칭 등의 도시가 이미 변곡점, 청두 천진 창사 난징 서안 등의 도시를 넘겼다고 판단했다.

하나, 예측이 도대체 정확합니까? 기대와 현실 상호 검증 는 지난 호' 대데이터 전염병 관찰: 중심도시가 먼저 최고점을 맞았다' 는 보고서에서 베이징과 허베이의 일부 도시 전염병이 이미' 전환점' 을 맞이했고 청두 쿤밍 등 도시들이 잇달아 정상의 예측 판단을 받게 될 것으로 전망했다. 바이두 검색지수 자료에 따르면 베이징 바이두의' 열' 검색지수는 계속 하락하고' 기침' 검색지수는' 열' 이후 정상을 보는 것으로 기본적으로 우리 모델의 예측을 입증했다. 그러나 우리는 또한 222 년 12 월 17 일 전국적으로' 발열' 지수가 정상을 본다는 것을 알아차렸는데, 이는 전국 전염병의 정상을 의미하는 것인가? 이 경우, 이 수치는 일부 방역 전문가의 설 전후 최고 판단과는 다르다. 전국 전염병이 아직 최고봉에 이르지는 않았지만 과정이 짧아졌다고 생각하는 전문가들도 있다. 하지만 바이트 런아웃의' 대량계산' 에 따르면 중국 틱톡(더우인)' 발열' 검색지수는 12 월 17 일 정상을 보았지만 헤드라인' 발열' 검색지수는 여전히 흔들리고 있다. 위챗 모멘트 널리 퍼지는' 데이터제' 의 전망에서 222 년 12 월 2 일 이후 대부분의 성시가 잇따라 감염의 최고봉에 이르렀다면, 많은 연구자들은 222 년 12 월 23 일 전국적으로 1 일 새로운 감염이 최고봉에 이르렀는지 확인하고 싶어 한다. 어떤 사람들은 예측이 정확하다고 생각하는데, 요즘 인터넷에서 전염병에 대한 자신의 인식과 일치한다고 생각합니다. 그런가 하면 주변의 친척과 친구들이 모두 양지했다고 생각하는 사람들도 있고, 예측 진도 막대가 절반도 채 안 되어 개인감과 예측 결과가 크게 다르다고 생각하는 사람들도 있다. 이와 함께 222 년 12 월 16 일 전후로 전국의 거의 모든 도시, 성의' 발열' 검색지수가' 선양후 억제' 의 펄스 성장을 맞았고, 이후 일일 데이터는 더 이상 16 일 당일의 수치를 넘지 않았다는 것을 알아차렸다. 이것은 전염병의 가장 어려운 단계가 이미 지나갔다는 것을 의미합니까? 바이두, 헤드라인 전염병 검색 엔진 데이터에 대한 데이터 마이닝 및 모델링 분석을 통해 전염병의 미래 트렌드 판단에 중요한 참고 자료를 제공할 수 있습니다. 그러나 우리는 전염병의 진전을 정량적으로 평가하기 위해 더 많은 데이터를 도입해야 한다는 것을 이해한다. 권위 있는 데이터가 없어 각종 전염병에 대한 예측은 직관, 추리 또는 연역적 매개변수가 있는 모델 예측일 뿐 예측이 정확하지 않고 객관적인 권위가 부족해 예측이 정확한지 객관적으로 측정하기가 어렵다. 이 예측에 참여한 모든 관객과 독자들이 미시적인 데이터를 통해 주변 전염병의 확산 정도를 통해 예측 결과를 검증할 수 있을 뿐, 한 도시의 다른 집단 감염의 선착순, 다르다 모델에 한계가 있고, 논리적 가설의 적용성, 검증으로 권위 있는 데이터가 부족하면 예측할 필요가 없습니까? 토마스 쿤과 칼 포퍼는' 과학철학' 이라는 개념에 대해 2 세기의 가장 영향력 있는 대치를 펼쳤다. 그들은 모두 자신의 방식으로 철학적인 관점에서 과학의 기본 전제에 심오하게 의문을 제기했다. 쿤의' 과학혁명의 구조' 에 따르면 기존 패러다임이 예측한 결과가 현실에 반례가 있다 해도 기존 과학자들은 패러다임에 문제가 있다고 생각하지 않는다. 기존 패러다임을 대체할 수 있는 새로운 과학 패러다임이 나타나고 반례가 일정한 수에 도달해야 기존 과학 패러다임이 위조될 수 있고 과학 혁명이 일어날 수 있다. 비판적인 관점에서 예측 과정에 대한 부정도 새로운 예측 방법을 발견하는 과정이다. 양자기금의 조지 소로스가 추앙한 철학자 칼 포퍼의 가장 유명한 견해는 과학이' 위선성' 을 통해 이루어졌다는 것이다. 가설이 정확하다는 것을 증명할 수 없고 귀납법을 통해 진리의 증거를 얻을 수도 없다. 하지만 가설이 틀렸다면 반박할 수 있다. 포퍼의 견해에 따르면, 경험에 의해 위조될 수 있는 이론 체계만이 진정한 과학적 지위를 부여받아야 한다. 따라서 포플러는 가설을 제시하는 대신 거짓을 입증하는 방식으로 끊임없이 잘못을 시험하고, 끊임없이 수정하며, 자신의 이론을 지지하는 근거를 찾아다니는 과감한 가설을 주창했다. (윌리엄 셰익스피어, 오셀로, 자기관리명언) 위증' 도 소로스가 줄곧 추앙하고 실천해 온 사고 방식이다. 2. 지하철 여객 수송량은 전염병의 최고봉에 대한 중요한 보조 관찰 지표인 로 전염병에서 경제로 돌아가 다차원적으로 전염병의 최고치를 검증했다. 지하철 여객 수송량은 의심할 여지 없이 좋은 관찰 지표로, 지하철 도시가 있는 여객 수송량은 몇 가지 요인 (1, 여행 통제, 2, 여행 의지, 3, 지하철의 편리함) 의 영향을 받는다. 수치상으로 볼 때 베이징과 상하이는 전국 지하철 보유량이 가장 높은 두 도시이자 하루 평균 여객 수송량이 가장 높은 두 도시이다. 지하철 데이터가 높으면 전염병의 높낮이를 반영하고, 지하철 여객 수송량의 일일 데이터 발표는 1 ~ 3 일 뒤처져 있어 비교적 시기적절한 편이다. 데이터 수집의 관점에서 볼 때 지하철 데이터는 사물인터넷 설비에서 자동으로 수집되고 있다 그림: 상하이 지하철 여객운송량

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 AI 경제예측 위 사진은 219 년 12 월 현재 상하이 지하철 여객운송량 수치로 22 년 초 우한 전염병, 222 년 4 월 상하이 전염병, 22 이 눈에 띈다. 지하철 여객 수송량은 월요일부터 금요일까지 높고, 토요일은 낮다는 원칙에 따라 일일 데이터 정보량이 다소 중복돼 있기 때문에, 이후 주간 평균 데이터를 비교함으로써 단기적인 일일 데이터 변동을 필터링할 수 있다. 그림: 상하이 지하철 여객운송량

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 AI 경제예측 < P 222 년 9 월 이후 베이징 지하철 여객 수송량이 상하이보다 현저히 낮다는 점도 주목할 만하다. 이는 전염병이다. 또 베이징 지하철은 전망검사 72 시간 핵산이 필요했고, 11 월 24 일은 48 시간으로 더 단축돼 12 월 5 일부터 이 정책이 해제됐다.

그림: 베이징 지하철 여객 수송량

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 AI 경제 예측

그림: 1 대 도시 지하철 여객 수송량 7 일 이동 평균, 시너지 효과 높음

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 aa 우리는 각 도시가 최고봉에 도달했는지 확인하는 데 도움이 되는 4 단계 데이터 모델을 구축했다. 아래 그림과 같이 베이징, 우한, 충칭, 심양, 석가장, 란저우, 쿤밍 지하철 여객 수송량이 꾸준히 반등해 현재 4 단계에 있다. 청두, 천진, 장춘, 정주, 광저우, 샤먼, 선전, 서안, 상하이, 난징 등의 도시는 여전히 최고봉 과정의 3 단계에 있다. 이동 평균으로 인해 데이터 지연이 발생할 수 있으므로 실제 데이터로 테스트했습니다. 그림: 전염병 확산 과정

▲ 데이터 출처: 텐징 AI 경제 예측 그림: 국내 일부 도시 지하철 여객 수송량 참고: 1 대 도시는 베이징, 상하이, 광저우, 청두, 난징

▲ 자료 출처: Wind, 텐징 AI 경제예측 은 일도단위의 전염병 진행 과정에서 이날 지하철 여행 데이터가 반등하면 주로 두 가지 데이터를 살펴봐야 한다. 첫 번째는 전년 대비, 두 번째는 환비를 봐야 한다. 일도수치에 따르면 베이징 지하철은 순환비, 전년 동기 등 모두 상행단계에 있다. 이는 정상판단과 일치하며, 다른 정상을 볼 수 있는 것은 우한 충칭 청두다. 상하이, 광저우, 난징, 쑤저우, 서안 등 지하철 여객 수송량이 계속 하락하고 있어 전염병이 여전히 최고조에 달한다는 것을 보여준다. 그림: 국내 일부 도시 지하철 여객 수송량

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 AI 경제 예측 지하철 여객 수송량이 전년 대비 데이터 감소가 심해 상하이 광저우 난징 서안 소주 정주 등 도시의 전염병이 여전히 남아 있다고 판단했다. 그림: 28 개 도시 지하철 여객 수송량 및 주도가 전년 대비

▲ 데이터 출처: Wind, 텐징 AI 경제 예측 3, 예상이 현실과 어떻게 상호 작용하는가? 전염병 통제를 풀어준 후의 경험은 매우 많은데, 전염병이 정상을 보는 리듬, 소비, 노동참여율에 미치는 영향은 참고할 수 있는 나라가 많다. 이것은 의심할 여지없이 우리에게 14 억 인구의 개방과 중규모 인구 국가의 개방과 차이가 있다는 기대를 주었다. 국내 전염병 전문가들도 각종 언론에서 설 전후로 내년 1 분기 전염병 대봉 등을 발표하며 이런 미래의 신호를 방출한다고 밝혔다. 하지만 베이징과 대부분의 도시들의 인식에서 전염병이 우리보다 앞서 있는 것 같은데, 도대체 어디가 잘못됐을까? (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 정책지표실패: 구드하트의 법칙 대부분의 인터넷 참가자들이 바이두 검색지수가 간접적으로 전염병을 대표할 수 있다는 것을 알고 있을 때, 그것은 허용되지 않을 수도 있다. 어느 정도는 구드하트의 법칙이 전염병에 반영된 것이다. 구드하트의 법칙은 영국 경제학자 찰스 구드하트의 말에서 나온 것으로, 정책이 목표가 되면 더 이상 좋은 정책이 아니라는 뜻이다. 한 가지 설명은 사회 지표나 경제 지표가 거시정책 제정을 지도하는 정해진 목표가 되면 그 지표가 원래 가지고 있던 정보의 가치를 잃게 된다는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경제명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경제명언) 의심의 여지가 대부분의 사람들이' 바이두 전염병 지수' 의 중요성을 모르는 상황에서 큰 확률은 여전히 유효하며, 내용논리는 검색량이 많은 자료가 대부분의 주민들의 자발적인 인터넷 검색 행동을 간접적으로 반영하고 있으며,' 발열' 검색은 어느 정도 양성 증상과 같은 것이다. 하지만 관영 매체와 자영 매체가 모두 보도되는 상황에서 이 지표는 더 많은 수색을 유발하는데, 이들 검색은 전염병 자체와는 상관없지만 인터넷 흐름이다

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