气候风险指数怎么查_气候风险怎么分析

1.什么事生物入侵,依据相关生态学原理提出可能的防治对策

2.地质演化角度分析滑坡具有哪些生态效应

3.有没有有关健康的相关公式？

4.GB/T 31716—2015 病媒生物危害风险评估应用准则与指南 大型活动简介

5.梅雨期2022

适合过冬。

1、中山市属亚热带湿润季风气候，气候禀赋优良，常年无气候学意义上的冬季，冬季如春无低温，温光水条件有利作物生长。

2、中山市的人体舒适日多，度旅游气候适宜期长，气候风险指数中等，是全国气象灾害轻的城市。

什么事生物入侵,依据相关生态学原理提出可能的防治对策

一、地质灾害灾情评估的实施形式

地质灾害灾情评估既是组织实施地质灾害项目的依据，也是地质灾害项目管理的重要内容。在管理过程中，可以用两种方式实施灾情评估。

第一，把地质灾害灾情评估作为地质灾害勘查的一项内容，与勘查工作一并完成。在已往的地质灾害勘查项目中，调查、分析、研究的重点是灾害活动历史、形成条件等内容，对灾情一般仅作概略地定性描述，特别是对灾害经济损失基本不作深入的专门研究。基于这种情况，在今后地质灾害管理中，应把灾情评估作为一项重要内容纳入勘查工作，并对评估内容、方法、目标做出规范要求，充实完善勘查工作。

第二，把地质灾害灾情评估作为独立项目安排实施。对于那些危害城市、交通干线等影响严重的地质灾害点或灾害活动区，为了能够对灾情作出充分评估，可以将灾情评估单独立项，与一般地质灾害勘查配合进行。此外，对于那些已经完成一般地质灾害勘查工作的灾害点或灾害区，为了部署新的灾害防治工程，可以在原有勘查基础上补充进行灾情评估。

二、地质灾害灾情评估的实施过程

不同精度的地质灾害灾情评估适应于不同阶段的地质灾害勘查。区域评估一般适应于区域性地质灾害勘查或地区性地质灾害勘查。面评估一般适应于地区性地质灾害勘查。点评估一般适应于专门性地质灾害勘查或防治性地质灾害勘查。

无论是哪种精度的地质灾害灾情评估，也无论是独立进行的灾情评估还是与地质灾害勘查一并进行的灾情评估，该项内容都是一项相对独立、相对完整的勘查研究工作。因此，基本上都应遵循一般独立项目的步骤进行实施。即：首先进行立项论证，编制设计或实施；设计应阐明立项的科学依据、工作内容、技术路线、工作方法、预期成果、组织分工、时间安排、经费等，经专家评议和主管部门批准后，才能正式开展工作；工作中应进行全面调查统计，取得需要的各种资料信息，并完成各项评估内容，在此基础上编制图件、报告，最后进行评审验收。

三、地质灾害灾情评估的基础信息图表体系

地质灾害灾情评估需要大量的基础信息。与一般地质灾害勘查相比，这些信息不仅涉及多方面自然要素和经济要素，而且大部分要素需要达到能够准确量化的程度。因此，在地质灾害灾情评估中，为了更清晰地表达和使用这些信息，除了必要的文字描述分析外，通常用不同形式的图表反映灾情评估的依据和评估结果；多种不同用途、不同内容的图表组合在一起形成灾情评估的图表体系。

根据地质灾害灾情评估需要，灾情评估图表体系主要由下列三种图表组成（表10-2、10-3、10-4）。

表10-2　地质灾害历史灾情及危险性评价图表

表10-3　地质灾害受灾体分布及易损性评价图表

表10-4　地质灾害破坏损失评价与防治工程评价图表

第一，地质灾害历史灾情与危险性评价图表。主要反映历史灾害频次、规模、破坏损失程度，灾害形成条件和危险性评价结果。

第二，地质灾害受灾体分布及易损性评价图表。主要反映受灾体类型、数量、价值和易损性评价结果。

第三，地质灾害破坏损失评价与防治工程评价图表。主要反映破坏损失评价模型、评价参数、期望损失、损失分布以及防治工程经济效益，可行性评价结果。

所附的三份图表只是提供灾情评估使用的参考性图表。由于不同灾种、不同类型、不同地区地质灾害灾情评估的具体内容千差万别，所以在实际工作中可参考本报告初拟的图表，根据具体情况确定图表数量，删补图表内容，力求最准确地表达地质灾害灾情评估的依据和结果。

为了充分发挥图表的作用，使不同的工作者对图表项目尽可能有一致的理解，对列出的三份参考性图表的主要项目做如下说明。

（一）通用栏目说明

1.计算机代码为10位。第一位为灾种，分别为：①崩塌（危岩）－滑坡；②泥石流；③地面塌陷；④地裂缝；⑤地面沉降；⑥膨胀土；⑦海水入侵；⑧其它灾害。第二、三、四、五、六、七位为省（市、自治区）和县（市、区、旗）的行政代码。第八、九、十位为县（市、区、旗）内灾害顺序代码。

2.顺序号为系列顺序。其表示方法为×××—×××—×××。依次为县（市、区、旗）内灾害顺序号；立项主管部门的项目顺序号；地质灾害灾情评估专项顺序号。

3.评估灾种主要为第1项说明的灾种。对其它类灾害进行评估时，列出灾种名称，并在计算机代码中归于其它灾害。

4.评估类型指点评估、面评估、区域评估。

5.评估项目名称用评估区所属行政区加灾种构成。如四川省重庆市醪糟坪滑坡灾害灾情评估、河北省唐山市市区岩溶塌陷防灾害灾情评估等。

6.评估区位置指评估区所属行政区。行政区级次一般到县（市、区、旗），对于大范围的面评估或区域评估可标示到省（市、自治区）或更大的区域名称。

（二）地质灾害历史灾情及危险性评价图表栏目说明

1.历史灾情的统计时段指调查统计的起止年月；活动频次（指该时段内灾害活动的次数）；活动规模（指按地质灾害分级标准确定的灾害等级）；危害范围（指灾害破坏面积）；主要危害对象（指主要受灾体类型）；经济损失（指以货币形式反映的直接经济损失，一般按灾害发生年的物价水平核算的损失额）；损失强度（指评价区单位面积的平均损失额）。如果历史灾害次数较多，可用总计数反映历史损失；亦可将几次灾害分列，逐次反映历史损失。

2.灾害活动条件可根据评价区具体情况增减。地质条件包括地层岩性、地质构造及活动性、岩溶发育程度、水文地质特征、工程地质特征等。不同灾害侧重点不一：崩塌－危岩侧重岩石性质、岩石结构、地质构造及现今活动；泥石流侧重地质构造和松散堆积物；地面塌陷侧重可溶岩性质、岩溶发育程度、覆盖层性质及厚度；地裂缝侧重地质构造及现今活动；地面沉降侧重松散层结构与性质；膨胀土侧重于土的物理力学性质；海水入侵侧重含水层性质和地下水水动力条件。

地貌条件主要反映地貌类型和微地貌特征。地貌类型根据灾害活动区海拔高度和相对高差划分。微地貌特征主要包括地形坡度、沟谷形态及发育程度等。

气候条件包括气候类型、多年平均气温、多年平均降水、暴雨天数、最大降雨强度等。

水文条件主要为地表水水位、水量动态变化等。

植被条件包括森林覆盖率和植被覆盖率。

人为活动包括水及其它开发强度，对环境产生重要影响的工程建设，以及过度农、牧和伐林木等。

其它条件指上列6种以外的对地质灾害活动具有重要影响的因素。

3.灾害危险性评价反映危险性评价结果。历史灾害危险性指数、潜在灾害危险性指数、综合危险性指数、危险性区划用于区域灾情评估，各项含义按区域评估方法中的有关解释界定。

灾害活动概率、灾害活动规模、灾害危害范围适用于点评估。其各项含义按点评估方法中的有关解释界定。

4.地质灾害危险性分布图的中心内容是反映危险性评价结果，重点显示不同活动概率下地质灾害的危害范围和危害强度分区。如果是区域评估则重点反映危险性区划。历史灾害分布和灾害活动条件作为背景内容或基础内容予以反映。如果内容过多，图面负担过重，难以清楚地显示各方面要素时，可作成2～3张图，分别反映不同方面要素的分布情况。

（三）地质灾害受灾体分布及易损性评价图表栏目说明

1.受灾体类型按本报告易损性评价中对受灾体的划分标准进行界定。如果评价区内同类受灾体的种别差异较大，应进一步分类调查统计——如房屋根据结构不同进一步分类，公路等级进一步分类等。各种受灾体价值应按评估当年价统一进行核算。

2.受灾体损毁程度按本报告易损性评价中划分的损毁等级确定。其损毁数量按不同损毁程度分别核算；价值损失按本报告易损性评价中提出的方法进行核算。

3.地质灾害易损性分布图主要反映评价区受灾体分布情况、价值密度分布情况、损毁程度和价值损失分布情况。如果图面内容过多，负担过重，可作成2～3张图，分别反映不同方面的分布情况。

4.在区域灾情评估中，受灾体无法准确进行分类统计时，以社会经济指标代替受灾体要素。社会经济指标主要包括人口密度、工程建筑密度、耕地丰度、产值密度等。这些要素可以分单元调查统计。易损性分布图主要反映易损性区划和主要要素的分布情况。

（四）地质灾害破坏损失评价与防治工程评价图表栏目说明

1.破坏损失评价主要反映评价方法和评价结果。其中：评价模型指的是用于该评估项目的模型类型和具体的核算公式；评价参数指模型的各种要素或因子的数值；期望损失额、期望损失模数指单位面积的期望损失额；相对损失率指期望损失额与同期、同地区国民生产总值（或其它产值指标）的比值；损失分布指不同损失区的损失额和损失比例。

2.防治工程评价主要反映已建防治工程情况和规划防治工程效益分析与可行性评价。其中：防治工程类型指防治工程形式和种类；数量指防治工程的多少，如植树面积、修堤长度、建坝座数等；防治效能指防治工程的主要作用，如护坡、导流、排水等；防治投资指以货币形式反映的投资数量；直接经济效益指防治工程的直接收益和灾害损失的减少数；投保比指直接经济效益和防治工程投资的比率；为了便于对比，防治工程投资和经济效益应折算成评估当年值，除列出数额外，应列出年平均数；技术分析指对防治工程科学先进性的分析评价；可操作性是根据现实科学技术水平、施工条件等对防治工程实施难度进行的分析评价；可行性综合评价是根据经济效益、技术先进性、可操作性对防治工程可行程度的综合评价。

3.地质灾害破坏损失与防治工程评价图主要反映地质灾害破坏损失程度和防治工程分布情况。主要内容包括：主要受灾体损毁分布、期望损失模数分布，已建防治工程分布、规划防治工程分布及可能效益分布等。如果内容繁多，图面负担过重，可分为二张图分别反映地质灾害期望损失分布和防治工程分布情况。

在大面积的区域性地质灾害灾情评估中，难以获得图表中的评价要素时，可用风险指数代替期望损失，防治区划代替防治工程；评价要素和评价图可主要反映灾害风险分布情况和重点防治区。

地质演化角度分析滑坡具有哪些生态效应

定义：

生物入侵是指某种生物从外地自然传入或人为引种后成为野生状态，并对本地生态系统造成一定危害的现象。这些生物被叫做外来物种。外来物种是指那些出现在其过去或现在的自然分布范围及扩散潜力以外的物种、亚种或以下的分类单元，包括其所有可能存活、继而繁殖的部分、配子或繁殖体。外来入侵物种具有生态适应能力强，繁殖能力强，传播能力强等特点；被入侵生态系统具有足够的可利用，缺乏自然控制机制，人类进入的频率高等特点。外来物种的“外来”是以生态系统来定义的。

基本信息：

外来物种引进是与生物入侵密切联系的一个概念。任何生物物种，总是先形成于某一特定地点，随后通过迁移或引入，逐渐适应迁移地或引入地的自然生存环境并逐渐扩大其生存范围，这一过程即被称为外来物种的引进（简称引种）。　毋庸置疑，正确的行种会增加引种地区生物的多样性，也会极大丰富人们的物质生活，如美国于20世纪初从我国引种大豆，其种植面积从6000多万亩增加到现在的4亿多亩，目前，美国已成为大豆的最大生产国、出口国。就我国而言，早在公元前126年张骞出使西域返回后，我国历史便揭开了引进外来物种的一页，苜蓿、葡萄、蚕豆、胡萝卜、豌豆、石榴、核桃等物种便开始源源不断地沿着丝绸之路被引进到了中原地区，而玉米、花生、甘薯、马铃薯、芒果、槟榔、无花果、番木瓜、夹竹桃、油棕、桉树等物种也非我国原产，也是历经好几百年陆续被引入我国的重要物种。　相反，不适当的引种则会使得缺乏自然天敌的外来物种迅速繁殖，并抢夺其他生物 外来生物入侵

的生存空间，进而导致生态失衡及其他本地物种的减少和灭绝，严重危及一国的生态安全。此种意义上的物种引进即被称为“外来物种的入侵”。由此，这种对等地生态环境，造成严重危害的外来物种即被称为“入侵种”（invasive species）。　我们不难看出，“入侵种”不同于“外来物种”，它特指的是有害的外来物种，如前面提到的“凤眼莲”“松材线虫”“大米草”等，其范畴小于“外来物种”；而“外来物种入侵”也不同于“外来物种引进”，它特指的是入侵种经自然或人为的途径，从原生地传播到入侵地，并损害入侵地的生物多样性、生态系统甚至危及人类健康，从而造成经济损失及生存灾难的过程。

国际法规

目前，外来物种入侵作为全球性问题已经引起世界各国和国际组织的广泛关注，国际自然保护联盟，国际海事组织（IMO）等国际组织已制定了关于如何引进外来物种、如何预防、消除、控制外来物种入侵等各方面的指南等技术性文件。而美国、澳大利亚、新西兰等国家也先后建立了防治外来物种入侵的各种技术准则及指南，并进行了相应的立法，努力加强本国对外来入侵物种的防御能力及综合治理能力。　1982年—1988年，众多科学家开始在环境问题科学委员会（SCOPE）的组织下就外来物种入侵的本质开展讨论。　1992年在巴西里约热内卢召开的世界环境与发展大会上，与会各国签署了“国际生物多样性公约”（包括中国），这是有关生物安全的一个最重要的全球性公约。对于外来物种的入侵，《公约》第8条明确规定：“必须预防和控制外来入侵物种对生物多样性的影响。”同时《公约》还要求每一缔约国应直接或要求其管辖下提供《公约》所规定生物体的任何自然人和法人，将该缔约国在处理这种生物体方面有关使用和安全的任何现有资料以及有关该生物体可能产生的不利影响的任何现有资料，提供给将要引进这些生物的缔约国。　此外，与控制外来物种密切相关的两个国际规则：SPS协议（即《关于卫生和植物卫生措施协议》）以及TBT协议（即《贸易技术壁垒协议》）也都明确规定，在有充分科学依据的情况下为保护生产安全和国家安全，可以设置一些技术壁垒，以阻止有害生物的入侵。　事实上，对于抵御海洋外来生物的入侵早在1982年的《联合国海洋公约》里已明确规定，各国必须取一切必要措施以防止、减少和控制由于故意或偶然在海洋环境某一特定部分引进外来的新的物种致使海洋环境可能发生重大和有害的变化。　总的来看，为防治外来物种入侵，目前已通过了40多项国际公约、协议和指南，且有许多协议正在制定中。虽然许多公约在一定程度上还缺乏约束力，虽然各国在检疫标准的制定上还存在着一些差距和矛盾，但这些文件仍在一定范围内发挥着日益重要的作用，而国际海事组织、世界卫生组织、联合国粮农组织也正在更加积极致力于加强防治外来物种入侵的国际合作。　放眼世界各国，美国和澳大利亚对于防治外来物种入侵立法举措值得借鉴。　作为世界上遭受外来物种入侵最严重的国家之一，美国早在90年代初期就展开了相应的立法工作。1990年美国国会通过了《非本地物种法》，旨在对美国航运实践进行研究以帮助掌握如何引进外来物种以及如何防止有害物种的引进。当1999年1月首届海洋生物入侵国际会议在美国马萨诸塞特理工学院如期举行后，总统克林顿签发总统命令，成立由各部门代表组成的入侵种理事会，该理事会必须与联邦、州、有关科学家、大学、航运业、环境机构和农场组织等不同单位共同合作，相互协助，开展工作，抵御外来入侵种。　澳大利亚其特殊的地理位置，使得其防治外来物种入侵的工作主要集中在两个方面：一是如何防治对农业、林业造成严重影响的220多种有害杂草；二是如何解除通过轮船压舱水携带的海洋外来物种入侵的威胁。基于此，1996年，澳大利亚首先从总体上制定了《澳大利亚生物多样性保护国家策略》，旨在通过制定各种环境影响评价以及建立防治有害外来物种的生物学和其他方法，最大限度地减小外来物种引进的风险。　19年《国家杂草策略》（1999年最新修订）由澳大利亚和新西兰环境与保护委员会、澳大利亚和新西兰农业与管理委员会以及澳大利亚林业部共同发布。《国家杂草策略》主要规定了外来杂草管理的3个目标，并明确了、社区、土地所有者和土地使用者各自的义务、责任，最终提出相应的行动策略。此外，针对杂草的引进，澳大利亚还建立了一套杂草风险评价系统（WRA），通过问题和评分标准的制定，对将有意引进的外来植物进行风险评价。　为了防治海洋有害物种的入侵，澳大利亚检疫与检验局在1991年发布了世界上第一部强制执行的有关压舱水的规范性文件——《压舱水指南》（1999年最新修订），要求对所有进入澳大利亚水域的船只必须服从强制的压舱水管理。此外，关于压舱水的排放、报告和检疫方面的问题在此文件中也行出了详细规定。

我国防治措施

建立统一协调的管理机构

在这一点上，美国的做法值得借鉴。在1999年以前，美国也没有设立专门机构领导防治外来物种的入侵工作，但日益严重的入侵危机和坚决的反入侵的决心促成了美国入侵物种理事会的诞生，而此理事会的主要职责则是与不同级别、不同地区、不同种类的各个部门、机构、单位进行积极协作，并对各部门之间的协作的执行进行监督。　具体到我国，应成立包括检疫、环保、海洋、农业、林业、贸易、科研机构等各部门在内的统一协调管理机构。此机构应从国家利益，而不是部门利益出发，全面综合开展外来物种的防治工作。在外来物种引进之前，应由农业或林业或海洋管理部门会同科研机构进行引进风险评估，由环保部门作出环境评价，再由检疫部门进行严格的口岸把关，多方协调行动共同高效开展外来物种的防治工作。

完善风险评估制度

要阻止外来物种的入侵，首要的工作就是防御，外来物种风险评估制度就是力争在第一时间，第一地区将危害性较大的生物坚决拒之门外。　澳大利亚建立的杂草风险评价系统值得学习。该评价系统根据待引进物种的有关信息、生物学特征、繁殖和传播方式以及气候参数等情况，设计49个问题，通过问卷的方式回答每个问题，再对每一问题的回答给出得分，将所有问题的得分相加，根据最终的得分与标准值的比较来决定是否引进该物种。一般包括三种结果：　一是允许该物种进口；二是不允许该物种进口；三是需要对这一植物进行更多的评价。　通过这样一种杂草风险评价系统可以表明生态系统受引进物种影响的可能性的大小，从而能在很大程度上避免一些危害生态系统的杂草被引进。　我国长期以来对于有意引进的外来物种仅仅是由检疫部门根据检疫目录进行病虫害及疫种的一般性检疫，如果外来物中本身没有病虫害，或本身不是疫虫、疫草，则一般却可以安全过关。因此，对于首次引进或短期内不能发现其危害性的有害生物，没有对其进行科学的风险评估，导致一大批有害生物堂而皇之地被引进我国。值得庆幸的是，这个问题已在国内引起广泛关注。2000年12月19日国家质量监督检验检疫总局颁布的《进境植物和植物产品风险分析管理规定》（2003年2月1日施行）设专章规定了“风险评估”制度，规定由国家质检总局用定性、定量或两者结合的立法开展风险评估制度。此项制度的建立无疑是我国抵御外来物种入侵的一项重大的制度进步，但依笔者看来，仍存在两项不足：

风险评估的主体

仅限于检疫部门，缺乏与其他生产部门及科研机构的协调合作。毋庸置疑，科学的风险评估应当建立在对该项物种的生物学特征，繁殖和传播能力，亲缘关系各方信息全面掌握的基础之上，而各部门各科研机构的合作是获取充分信息的重要途径：　因此，有关风险评估主体的规定不尽合理，应扩大合作范围。

缺少评估具体指标的规定

仅仅规定了一些评估时应当考虑的因素，操作性不强。　笔者认为应建立外来物种入侵风险指数评估体系，即根据其遗传特性、繁殖和扩散能力及其生物学特征及对生态环境的影响设置不同的问题，根据回答问题的得分来量化其风险程度的大小，从而使风险评估工作更加具有针对性和可操作性。

建立跟踪监测制度

某一外来生物品种被引进后，如果不继续跟踪监测，则一旦此种生物被事实证明为有害生物或随着气候条件的变化而逐渐转化为有害生物后，对一国来讲，就等与放弃了在其蔓延初期就将其彻底根除的机会，面临的很可能就是一场严重的生态灾害。　由此，我们也不难得出结论：首先应建立引进物种的档案分类制度，对其进入我国的时间、地点都作详细登记；其次应定期对其生长繁殖情况进行监测，掌握其生存发展动态，建立对外来物种的跟踪监测制度。一旦发现问题，就能及时解决。既不会对我国生态安全造成威胁，也无须投入巨额资金进行治理。

建立综合治理制度

对于已经入侵的有害物种，要通过综合治理制度，确保可持续的控制与管理技术体系的建立。外来有害物种一旦侵入，要彻底根治难度很大。因此，必须通过生物方法、物理方法、化学方法的综合运用，发挥各种治理方法的优势，达到对外来入侵物种的最佳治理效果。5、加强检疫工作力度并建立外来物种疫情报告体系和信息共享体系　　一方面，检疫部门应加强检疫，严厉打击走私动植物和逃避检疫；在外来入侵物种最易集中进入的地区，加强人员配合，加强检疫力量。　另一方面，加强科研和信息交流，建立起省、市、县级的多层次的外来物种疫情的报告和分析系统，并建立外来物种疫情的查讯系统，实现信息共享，从而帮助农户或饲养户掌握病害情况，尽量减少风险。

情况总结：

不同生态系统不同物种的引进给社会经济及生态环境带来了巨大的负面影响，随着各国不断完善现行的法律应对机制，随着国际合作的不断深入，防治外来物种入侵的工作必将会取得更大成效，尽管这一工作仍然任重道远。　也有一些专家认为，生物入侵也许没有我们想像的那么可怕，并没有充足可信的证据表明存在有“入侵种危机”。他们认为自然生态系统本身就是在不断变化的，一直都有一些新物种进入某一个生态系统，而其结果也不一定就是有害的——例如某些地方的生物多样性会随着入侵种的介入而增加。

有没有有关健康的相关公式？

西南山地滑坡灾害生态风险评价——以大理白族自治州为例

杜悦悦,, 彭建, 赵士权, 胡智超, 王仰麟

1 引言

生态风险是生态系统暴露在某种危险环境状态下的可能性,其中区域生态风险评价关注一定区域内不确定故或灾害对生态系统及其组分可能产生的不利作用[1-3],包括风险源（stressors）、风险受体（receptors）、暴露响应过程（exposure and response process）、生态终点（ecological end points）等评价要素[4]。随着生态与环境信息逐渐为决策者重视,生态风险评价中的风险受体由关键物种、种群、群落等自然生态系统组分逐渐拓展到区域社会—经济—自然复合生态系统范畴。风险源也相应地趋于复杂和多元化[5-7],但从风险因子释放胁迫的作用机理看大致可分为自然因素主导或人为活动主导等不同类型。目前,由于人类活动与自然环境关联程度不断加深,人为因素替代自然因素主导环境变化和区域发展日趋成为客观事实[8-9],人类活动直接或主要诱发的生态风险类型往往备受关注,如矿业城市土地损毁[10]、海洋倾倒区沉积物富集[11]、湿地旅游开发[12]、渔业管理[13]等。相比之下,传统的自然灾害研究更侧重聚焦人员生命财产的损失风险[14-16],而对生态环境风险关注相对较少。当前全球环境变化下地震、滑坡、泥石流等地质灾害以及低温、雨雪、冰冻等极端天气频繁出现,使承灾区域生态系统的结构、功能、安全与健康受到严重损害,极大影响社会经济、生态文明、人类福祉赖以发展的自然根基[17]。作为生态风险评价的一个重要分支,自然灾害生态风险将风险源明确为自然或力量为主因并造成损失的各种灾害,以各类自然生态系统为风险受体,并同时关注灾害对人类社会的影响。开展自然灾害生态风险评价,既丰富了偏重人为风险源研究的生态风险评价体系,又拓展了特定灾害易发区特征梳理、生态风险管理调控的新途径。

区域生态风险评价是研究较大范围区域中若干不确定性因素胁迫生态系统从而产生负面生态效应的可能性及其大小的过程[18]。作为生态风险评价的组成部分,区域生态风险评价延续了前者的原理和框架,较为经典的是“概率—损失”二维模型[19],其重点关注生态风险发生的概率及其可能造成的后果,分别对应风险源的危险性以及风险受体遭受灾害冲击时的潜在损失;但从风险因果链模型视角分析[20],缺乏风险从源到受体暴露响应过程的显性表征。事实上,风险受体暴露于风险源并引发直接响应的“交界环节”在风险因果链模型中至关重要,其背后隐含了区域生态系统格局与过程的互馈、生态系统功能的变化,以及物质流、能量流、信息流在局部受灾区与其背景环境之间的交换状态[4]。暴露响应过程体现了风险受体遭受风险源影响时是否发生损失的敏感性大小,可由区域生态系统的脆弱性来表征。然而,现有的区域生态风险研究对脆弱性和暴露虽有一定表述但尚未给予高度关注,多把脆弱性作为损失的修正因子[21-22],对于脆弱性及暴露响应环节揭示区域生态系统结构与功能互作、格局与过程互馈的重要性有所忽略。

中国西南山地的地质构造活动强烈、地形地貌复杂、气候条件多变,是滑坡等地质灾害的密集高发区域。同时,为缓解快速城市化中的人地矛盾困境,中国山地城镇建设开发活动日益频繁[23-24],更易导致山地地质环境容量超载,加剧地质灾害的发生。云南省大理白族自治州（简称大理州）作为地质灾害频发的典型西南山区,其本身还是生物多样性热点区、生态环境敏感区[25-26]、低丘缓坡建设开发试点区[27]。因此,对大理州地质灾害生态风险的定量评估,对于区域可持续发展尤为重要。基于此,本文以大理州为例,关注风险源、风险受体、暴露响应过程及生态终点,基于“危险性—脆弱性—潜在损失”的生态风险评价三维框架综合度量流域尺度滑坡灾害生态风险,试图通过强调暴露响应过程将区域生态系统结构与功能、格局与过程的关联信息融入到风险评价流程中,从而增强对区域生态风险机理的认知。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

大理州位于云南省中部偏西、云贵高原与横断山脉的结合部位,全州国土总面积29459 km2,山区面积占90%以上（图1）。全州地势西北高、东南低,地形地貌复杂多样,境内江、澜沧江、怒江、红河等江河及其主干支流沿岸地形尤其陡峻。大面积分布的“红层”软硬间层,导致山体易滑;新构造运动差异性强烈抬升,水流侵蚀强烈;立体气候明显,旱、雨季分明,西北部降雨量大于东南部,雨量随着海拔的增高而增加,形成三崇山、雪邦山、点苍山、鸡足山、无量山、老君山和吊草后山等7个多雨区,降雨量在2400~2500 mm之间。降雨集中且局地差异大,年平均降雨量1053 mm,云龙最多,宾川、祥云两县最少。降雨量大的地区是州内地质灾害最密集地区。

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图1 研究区范围及地质灾害点分布Fig. 1 The study area and its geological disasters point distribution

大理州属江准地台与三江褶皱区,从前寒武纪至第四纪各时代地层均有出露,以中生界最为发育。大理州主要控制性断裂有：崇山西侧大断裂、澜沧江大断裂、洱海—红河深大断裂、宾川—程海大断裂。这四大断裂带对周围的地形地貌,地层岩性等起控制作用,次一级的断裂全州分部广泛。大理州地震频繁,州内500年间共发生6级以上强震16次,近年来4~6.5级中强度地震活动频繁,因此引发的次生地质灾害也较为严重。据县市规划资料汇总,2010年该州登记在册的地质灾害隐患点总数为779个,其中滑坡512个、泥石流211条、崩塌6个、不稳定斜坡37个、地面塌陷与地裂缝13处（图1）。地质灾害隐患点分布南涧县最多,其次是巍山县、云龙县、永平县、漾濞县,大理市、祥云县、宾川县、弥渡县、洱源县、剑川县及鹤庆县的隐患点数量相对较少。因滑坡点在全州数量最多且分布最为广泛,本文重点关注滑坡灾害。

3 研究方法

生态风险是一定区域内具有不确定性的事故或灾害对生态系统及其组分可能产生的不利影响[4],本文基于风险因果链模型[20],识别风险受体、暴露—响应过程及生态终点,构建“风险（Risk）=危险性（Hazard）×脆弱性（Vulnerability）×损失（Damage）”的生态风险评价三维框架,继而选用典型指标对模型具体化。其中,“危险性”聚焦滑坡灾害发生的概率,基于地理、地质及人为活动等各种因素及其相互组合关系,通过信息量模型完成评价;脆弱性关注自身结构组成等生态学特性所形成对灾害胁迫表现出的易损性质及其敏感性,是风险受体暴露于风险源作用下的直接响应,本文基于生态系统格局来表征;损失是风险因果链模型中的“生态终点”,即灾害产生的不利生态效应,基于多类型生态系统服务定量核算完成评价。

3.2 滑坡灾害危险性评价指标体系

基于大理州滑坡形成规律及其空间分布特征,从地理环境因素、地质构造因素、人类活动因素三个维度,分别选取高程（a）、坡度（b）、岩性（c）、归一化植被指数（d）、多年平均降水量（e）、距离河流距离（f）、地震密度（g）、断裂带距离（h）、距城镇距离（i）、距道路距离（j）等10个具体的滑坡灾害危险性评价指标（图2）。

Figure Option

图2 大理州滑坡灾害危险性指标空间分异Fig. 2 Spatial differentiation of landslide hazard indicators in Dail Prefecture

地理环境因素着眼于孕灾环境的稳定性,围绕地形、地貌、土壤、植被、气象、水文等方面,选取高程、坡度、岩性、归一化植被指数、多年平均降水量、距离河流距离共6个指标：① 从灾害发生机制出发,滑坡属于重力地貌类型,高程和坡度直接影响松散堆积层及碎屑物的聚集程度和分布;② 降水是滑坡的重要诱发因素之一,滑坡的发生数量、规模与持续过程降雨及暴雨量等的关系十分明显。降水入渗会减小土体的抗剪强度及土体与基岩的摩擦阻力,并增加土体重度和内部的动水压力,从而诱发地质灾害;③ 植被覆盖及地表水的搬运、侵蚀会影响岸坡稳定性。其中,NDVI是遥感估算植被覆盖度研究中最常用的植被指数,与植被空间分布密度呈良好的线性相关关系,故被选为本文的指标之一;④ 地表水的影响用距主要河流距离简化表征,岩石结构构造决定斜坡岩土体强度、应力分布、变形破坏特征并提供滑坡发生、发展的物质基础。本文参考中国西南地区的相关研究[30],基于中国1:250万地质图用矢量数据字段融合（Dissolve）的方法提取研究区岩石类型信息并分为5类岩组[30]（1.白云岩、厚层状流纹岩等;2.石英质砂岩、硅质砾岩等;3.火山碎屑岩、变质玄武岩等;4.泥板岩、夹煤层等;5.粘土、松散堆积物等）（图2c,0表示水体）,同类岩组具有相近的滑坡地质灾害易发特性。地理环境因素刻画滑坡灾害发生的关键内外因,是地域地质稳定性的直接基础,对滑坡危险性的高低影响最大,故在三个维度中给予较高的权重,设为0.7703。

地质构造因素主要包括地震点核密度、距离断裂带距离2个指标。其中,地震对于滑坡的影响主要体现在两个方面：一是由于地震产生的地震力直接作用于斜坡岩土导致滑坡灾害的发生,且脆弱山坡中积累的损害可能会受该地区先前地震遗留的影响[31];二是中国的大陆地震主要受活动构造的控制,易发生地震灾害的环境往往是地质构造极为复杂、断裂发育、岩石破碎,从而间接影响滑坡灾害的发生。本文用地震点核密度代指地震带分布的空间集聚状况。而断裂带对滑坡的影响则表现在活动断裂分布的区域通常为差异运动升降强烈的地区,多形成谷深、坡陡、坡降大等地形地貌,易发生基岩或松散堆积物的滑动,从而导致滑坡灾害的发生。滑坡灾害发生受距离活动断裂带距离的控制,用ArcGIS提供的缓冲区分析功能生成研究区活动断裂带缓冲区分布图。地质构造因素通过地震、断裂带等历史地质活动造成的现状问题直接或间接影响滑坡发生,在三个维度中权重居中,设为0.1618。

人类活动因素也是加剧地质灾害形成的直接或间接因素。人类工程活动及经济发展如村镇建设、农业活动、道路工程、矿产工程、水利工程等可能影响岩土、增强边坡不稳定性,开荒导致的植被破坏和生态环境恶化也会加剧滑坡等地质灾害的活动强度和活动范围。本文参考数据可获得性,具体选取距城镇距离和距离公路距离2个指标,以反映人类工程活动和经济建设对滑坡灾害的可能影响。在生态脆弱、石漠化严重、同时欲开展山地城镇建设的大理州,一定规模的人类干扰活动可能形成动力诱发,但相比于地质构造营力对区域滑坡影响相对较小,故人类活动因素权重最低,设为0.0679。

4 结果与分析

4.1 滑坡地质灾害危险性因子信息量

4.3 生态脆弱性及潜在生态损失

以367个3级流域为基本评价单元,计算综合脆弱性指数并依据自然断点法分为5级,级别越高脆弱性越严重（图4a）,进而借助局部空间自相关Moran's I指数（显著性水平为0.05）分析风险受体生态脆弱性高值与低值的空间聚集程度（图4b）。研究结果表明,承灾体脆弱性第4~5级高值区在全州4个一级流域内均有分布,主要集中在红河流域南部、江流域东南部等人为活动剧烈的流域。脆弱性最低等级（1级）主要分布在大理州受人为干扰较少的北部、东部及全州环区域,且脆弱性低值区也更倾向于表现出低—低聚集的状态,如沘江流域、倒流河流域,以及清水河流域东部。同时,脆弱性高—低聚集和低—高聚集的流域在全州分布极少,在生态脆弱性空间自相关显著的61个3级流域中仅有5.58%的面积占比。这一定程度上也印证了流域单元生态系统相互作用的整体性特征。由于地质地貌、土壤水文等自然地理要素在较大尺度背景下属性分布相对连续、空间异质特点相对较低,以及生态过程在非封闭空间的流动,相邻流域往往表现出生态系统结构及抵御干扰脆弱性的相似性。

Figure Option

图4 大理州分流域生态脆弱性等级及空间集聚特征Fig. 4 Ecological vulnerability and its spatial agglomeration in Dali Prefecture at watershed level

生态系统服务栅格图层经极差标准化后进行空间叠置和统计计算,得到栅格尺度和流域尺度的潜在生态损失,并用自然断点法划分为5个等级,等级越高,损失越严重（图5）。研究结果表明,全州潜在生态损失以高中等级为主（图5a）。第5等级主要集中在宾川县和鹤庆县,第1等级主要集中在洱海、剑湖、西湖、茈碧湖,这主要是因为净初级生产、水源涵养、土壤保持服务主要由森林提供,粮食供给主要由耕地提供,水体生态系统服务未重点关注;除此之外,潜在损失的较低等级在祥云县东北部和云龙县西南部相对分布较多。

Figure Option

图5 大理州潜在生态损失Fig. 5 Potential ecological damage in Dali Prefecture

就流域尺度而言,潜在生态损失较低等级（1~2级）的流域主要分布在大理州西南部,如永平县境内的银江流域、巍山境内的西河流域等（图5b）。这些流域受地形限制,耕地分布零散,阔叶林相对较多,水源涵养服务和粮食供给服务相对较差。潜在生态损失为第3等级的流域面集中在大理州西北部,如云龙境内的澜沧江流域、漾濞境内的顺濞河流域等。这些流域地形较为起伏,流域所涉及的澜沧江与怒江的高、中山河谷区土壤保持量明显高于东部苍山洱海高原湖盆区;同时,15°~25°坡度带面积比重较大,坡度与水热条件适宜多种植被生长,有利于净初级生产和土壤保持服务优势的发挥。潜在生态损失较高等级（4~5级）的流域集中分布于大理州东北部,如宾川县桑园河流域、鹤庆县中河及落漏河流域等。这些流域地势相对平坦,耕地面积广阔、分布密集,水热条件良好,是大理州主要的粮食供给区,且混交林较多,森林水源涵养效率高、涵养水源量大,故具有较强的粮食供给服务和水源涵养服务（图5c）。

4.4 滑坡灾害生态风险

基于滑坡灾害危险性、生态脆弱性及潜在生态损失,等权重相乘得到流域尺度大理州滑坡灾害生态风险,并按自然断点法分为高、中、低3个等级。同时,对于危险性、脆弱性及潜在损失图层,分别将1~3级合并为低值区,4~5级合并为高值区,从而得到8种生态风险组成类型（图6）,如“高危险—低脆弱—高损失”即表示某流域属于危险性高值区、脆弱性低值区、潜在生态损失高值区。

Figure Option

图6 大理州分流域滑坡灾害生态风险等级及结构Fig. 6 Ecological risk levels and structures of landslide disasters in Dali Prefecture at watershed level

从全州范围看,滑坡灾害生态风险低—中—高空间分布从外到内具有一定的圈层结构,且各风险等级的流域面积与流域数量依次减少（图6）。其中,低风险区分布以环大理州居多,主要集中在云龙县西南部怒江流域、洱源县黑惠江流域、祥云县东北部清水河流域等。中风险区在空间分布上逐渐向大理州中心聚拢,主要位于云龙县西南部澜沧江流域、永平县中部银江流域、鹤庆县落漏河流域、巍山县西河流域等。高风险区主要集中于宾川县桑园河流域、祥云县渔泡江流域等。

对比各等级风险的结构组成及相应流域数量（图6）可知,高风险区域包括5种风险组成,以三高型“高危险—高脆弱—高损失”和两高型“低危险—高脆弱—高损失”、“高危险—高脆弱—低损失”为主。低风险区域包括7种风险组成,以三低型“低危险—低脆弱—低损失”和两低型“低危险—低脆弱—高损失”、“高危险—低脆弱—低损失”、“低危险—高脆弱—低损失”为主。中风险区域则包括除“高危险—高脆弱—高损失”之外的全部7种类型,且各类型的数量分布相对较均衡。

5 讨论

5.1 滑坡灾害危险性评价结果验证

6 结论

本文以大理白族自治州为例,基于“风险=危险性×脆弱性×损失”的风险评价三维框架,用信息量模型评估滑坡灾害危险性,基于景观格局指数表征生态脆弱性,将生态系统服务纳入风险损失的定量表征,综合度量研究区分流域地质灾害生态风险,并基于风险主导因子完成生态风险防范分区及风险防范策略探讨。结果表明：① 容易诱发大理州滑坡灾害的“优势”条件如下：高程低于1800 m,坡度15°~25°,NDVI小于0.31,岩性为泥板岩、页岩、疏松砂岩、夹煤层、火山碎屑、千枚岩,地震点核密度大于0.008,多年平均降雨1100~1150 mm,距断裂带1000 m内,距离河流、公路500 m内,距城镇距离100 m内。大理州普遍处于滑坡灾害危险性中高水平,且西北低东南高;36.31%的4~5级较高危险性面积分布在巍山、南涧、祥云等县,54.61%的1~2级较低危险性区域集中于云龙、洱源和剑川。② 生态脆弱性4~5级高值区主要集中在红河流域南部、江流域东南部、澜沧江流域中部。生态损失低级流域面积占全流域的43.23%,主要分布于大理州西南部,其水源涵养和粮食供给服务相对较差。生态损失中级流域面积占比28.91%,集中于该州西北部,其净初级生产和土壤保持服务优势明显。生态损失高级流域集中在东北部,具有较强的粮食供给和水源涵养服务。③ 滑坡灾害生态风险呈现低—中—高圈层结构分布,各风险等级的流域面积与数量均依次减少;367个小流域具有“低危险—低脆弱—低损失”“高危险—低脆弱—高损失”等8种风险构成;基于3种风险等级和8种风险结构,最终在大理州划分出4种风险防范类型,即避让监测预警区、生态保护恢复区、避让保护兼顾区、自然适应调控区。

本文基于经典的概率—损失模型二维框架,进一步强调风险受体对风险源的暴露响应,构建了生态风险评价的“危险—脆弱—损失”三维框架,为生态风险定量化研究过程中信息的丰富化提供了一定的理论支撑。在研究方法上,由景观格局表征脆弱性,由实地核算的空间化的生态系统服务表征潜在损失,诠释了生态系统格局与过程的互馈关系,有利于在机理层面理解风险受体遭受灾害胁迫时与恢复力相关的状态变化。在评价单元上,使用小流域分水岭这一地表自然界线作为评价单元的边界,保证了单元内自然要素结构与过程的完整性、单元间自然环境的空间异质性,避免了地表自然地理联系的割裂,有利于对风险格局的整体把握和综合分析。

然而,本研究仍然存在一定不足,尤其是风险评价的不确定性分析。进一步研究有必要统筹滑坡地质灾害生态风险评价中不可避免存在的如信息和数据不完整、损失类型多样性、风险源和损失涉及广泛和一些随机出现的干扰等不确定因素,针对不确定性来源,用贝叶斯网络模拟[46]、蒙特卡洛模拟[47]等方法进行不确定性分析及敏感性分析,以利于决策者根据评价结果的不确定程度提出更科学有效的风险管理对策。

GB/T 31716—2015 病媒生物危害风险评估应用准则与指南 大型活动简介

七大健康计算公式

1、喝水公式：水是维持人体新陈代谢和生理功能的基本物质。儿童代谢旺盛，需水量比成人多。

老人的胃黏膜通常受到损害，腺体萎缩或消失，容易感觉不到口渴，应随身带着水，及时补充水分，每天饮水量为2000—2500毫升，否则容易出现血液黏稠和血栓等问题。

剧烈运动或在高温环境下作业的人，应适当增加饮水量。

2、饮酒公式：

一般来说，饮用40°以下的低度数白酒，不能超过2两；40°—50°的中度数白酒，不超过1两；50°以上的烈酒不要超过0.5两；葡萄酒度数相对较低，但也不要超过3两，否则会对肝脏等器官造成负担。

3、骨密度公式：

根据日本鸟取大学萩野浩教授的研究，用体重和年龄可估算骨密度和患骨质疏松症的风险。比如，体重45公斤、年龄70岁的人，风险指数为（45-70）×0.2=-5，说明极有可能患骨质疏松症。建议中、重度风险者去医院做骨密度检查。

4、运动心率公式：

运动时的心率状态，可帮助衡量运动强度，防止运动不当或过量。

对于成人来说，当实际心率达到最高心率的70%，属于高强度运动；55%—69%属于中强度运动，40%—54%为低强度运动。

对于老年人来说，运动不求强度大，达到锻炼效果即可。

比如，70岁的老人做有氧运动时，心率应控制在170-70=100次/分钟。

年纪较大的老人，为了安全起见，可以控制在（170-年龄）×0.9。

5、体脂率公式：

体脂率又称体脂百分数，反映人体内脂肪的含量。正常成年人的体脂率，男性是17%—23%，女性是20%—27%。

6、幸福感公式：

诺贝尔经济学奖得主、美国经济学家萨缪尔森提出了这个幸福公式，可以演绎出三种可能：

当欲望不变时，幸福和物质成正比。

物质不变时，幸福与欲望成反比。

当物质和欲望一起增加时，如果物质的增速超过欲望的增速，幸福感仍会增加；如果物质的增速低于欲望的增速，幸福感就会下降。

现代人幸福感下降的原因主要有以下几个：爱向上比较、缺乏精神目标、不善于发现美好的一面、缺乏奉献精神、不知足、压力大、爱焦虑。

幸福并非惊天动地、遥不可及，而是一种美好的感觉，是对他人的帮助，以及活在当下的愉快感。

想要提高幸福感，不妨从小事入手。比如无聊时读本书、约朋友看场话剧、给路边的流浪猫准备一份食物等，都是提升幸福感的捷径。

7、效率公式：

很多人长时间保持高强度的工作状态，但高强度不等于高效率，最有效率的人通常不是最“勤奋”的人。

很多人认为自己付出的时间多，理所当然会获得更多成果，这一观念会让自己陷入低效率、高消耗的恶性循环。

当工作效率降低，工作时间过长，人体会感到异常疲惫，建议适当地休息20—30分钟，把工作先放一放，回家洗个热水澡，吃一顿可口的晚餐，睡个好觉，都能给身体充电，提高效率。

工作前应先确定优先顺序，做出时间规划。可根据生物钟，将工作时间划分为效率最高的“黄金时段”、效率次高的“白银时段”、效率普通的“青铜时段”及效率较差的“石头时段”。

根据不同的时段，处理适当的工作，将工作效率发挥到极致。

梅雨期2022

目录 1 拼音 2 英文参考 3 标准基本信息 4 前言 5 标准正文 5.1 1? 范围 5.2 2? 术语和定义 5.3 3? 审查 5.4 4? 成立工作组 5.5 5? 信息收集 5.6 6? 评估方法 5.7 7? 风险评估步骤 5.7.1 7.1? 风险评估程序 5.7.2 7.2? 大型活动病媒生物危害识别 5.7.3 7.3? 大型活动病媒生物危害描述 5.7.4 7.4? 大型活动病媒生物危害暴露评估 5.7.5 7.5? 大型活动病媒生物危害风险描述 5.8 8? 评估报告 5.8.1 8.1? 起草病媒生物风险评估报告 5.8.2 8.2? 征求意见 5.8.3 8.3? 完成评估报告 5.9 9? 提出管理措施建议 5.10 10? 审定 6 附录 6.1 附录A（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险评估程序 6.2 附录B（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险后果严重程度（风险结局）分析 6.3 附录C（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险判定参考指标 6.4 附录D（规范性附录）AS/NZS4360：2004矩阵评估指数表 7 标准 1 拼音

GB/T 31716—2015 bìng méi shēng wù wēi hài fēng xiǎn píng gū yìng yòng zhǔn zé yǔ zhǐ nán dà xíng huó dòng

2 英文参考

Principles and guidelines for the risk *** ysis of vector——Largescale activity

3 标准基本信息

ICS 11.020

C 05

中华人民共和国国家标准 GB/T 31716—2015《病媒生物危害风险评估应用准则与指南?大型活动》（Principles and guidelines for the risk *** ysis of vector——Largescale activity）由中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会于2015年06月02日发布，自2016年01月01日起实施。

4 前言

本标准按照GB/T 1.1—2009给出的规则起草。

本标准由中华人民共和国国家卫生和生育委员会提出并归口。

本标准主要起草单位：北京市疾病预防控制中心、军事医学科学院微生物流行病研究所、北京市爱国卫生运动委员会办公室、广东省疾病预防控制中心。

本标准主要起草人：曾晓芃、马彦、孙贤理、刘泽军、于传江、赵彤言、张勇、林立丰。

5 标准正文

病媒生物危害风险评估应用准则与指南

大型活动

5.1 1? 范围

本标准规定了各类大型活动中病媒生物危害风险评估的原则和方法。

本标准适用于我国各类大型活动中病媒生物危害的风险评估。

5.2 2? 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

2.1

病媒生物? vector

媒介生物

能通过生物和（或）机械方式将病原生物从传染源或环境向人类传播的生物。

注：主要包括节肢动物中的蚊、蝇、蜚蠊、蚤、白蛉、虱、蠓、蚋、蜱、螨和啮齿动物的鼠类等。

2.2

大型活动? largescale activity

在特定的地点和时间内，为了特定目的（如正式社交集会，大型公共或体育赛事）而举办的超过一定数目的人参加的具有社会影响力的活动。

5.3 3? 审查

启动大型活动病媒生物风险评估工作前，应先审核需求情况，检查是否做过类似的病媒生物风险评估，如果已经做过，应确定是否有效，仍然有效的不再进行新的病媒生物风险评估。需要开展此项工作的，可根据具体情况进行评估。

5.4 4? 成立工作组

应成立专门的工作组进行风险评估，工作组由病媒生物领域专家、风险评估专家、大型活动组织及管理专家和计算机技术专家等组成。工作组成立后应首先确定大型活动风险评估的目标、范围和，以及评估的方法和程序，而后由工作组成员分工负责完成评估报告，并撰写相应的技术文件。

5.5 5? 信息收集

正式开展风险评估前应尽可能广泛地收集国内外大型活动病媒生物相关信息，在评估过程中还应继续查询和补充相关信息。

5.6 6? 评估方法

大型活动病媒生物危害风险评估可用定性、半定量、定量或者几者相结合的方法开展，定性的方法可用经验判断、专家咨询、专家评议、风险矩阵分析等方法，半定量的可通过赋分系统、指标评定等方法，定量的可用模型分析、拟合等方法。

5.7 7? 风险评估步骤 5.7.1 7.1? 风险评估程序

大型活动病媒生物危害风险评估程序见附录A。

5.7.2 7.2? 大型活动病媒生物危害识别

在大型活动中应对病媒生物可能对人类健康和环境带来危害的各种因素进行识别，主要内容包括举办地病媒生物种类、密度、季节消长等本底资料，既往媒介生物性疾病暴发数据，历史病例数据，引入新发媒介生物性传染病风险及大型活动中人群和环境风险因素（卫生服务的普及性、人口流动、移民和人口拥挤、疫苗覆盖情况，传播媒介等）。

5.7.3 7.3? 大型活动病媒生物危害描述

对大型活动中可能由于病媒生物的危害而产生的不良结果的严重性和持续性进行定性或定量描述。最理想的危害描述方式是建立定量评估。在缺乏定量评估时，可用诸如专家建议等其他的风险评估工具，来判断危害描述所必要的各种因素。具体危害描述指标见附录B。

5.7.4 7.4? 大型活动病媒生物危害暴露评估

病媒生物危害对参加大型活动的人实际的或预测的暴露程度的评估。对于病媒生物而言，暴露评估可依据大型活动举办地的病媒生物密度、病媒生物携带病原的能力以及病媒生物传播某种特定媒介生物性传染病的能力等因素进行相应的评估。具体评估指标见附录C。

5.7.5 7.5? 大型活动病媒生物危害风险描述

综合危害识别、危害描述和暴露评估获得的风险估计结果，对某一类或一种特定病媒生物带来危害的严重程度和可能性进行定性或定量的估计。风险评估矩阵见附录D。

大型活动病媒生物危害风险等级划分为四级：

a）低危险度风险（Ⅰ级），大型活动举办地病媒生物密度极低，孳生地、关键气候因子等各因素风险等级为“低危险度风险”；或个别因素风险等级为“中等危险度风险”，但预防和控制措施全面有效。

b）? 中等危险度风险（Ⅱ级），大型活动举办地病媒生物种类在少数地区有分布，密度较高、温度和湿度条件适宜病媒生物生存和繁殖，孳生地多等多数因素的风险后果严重程度为“中等程度”；或病媒生物分布、密度、媒介效能等个别因素风险水平达“中等危险度风险”，但预防和控制措施全面有效。

c）? 高危险度风险（Ⅲ级），大型活动举办地病媒生物地理分布较广泛，密度较高、温度和湿度条件比较适宜病媒生物生存和繁殖，人感染病例数较高等多数因素的风险后果严重程度为“中等程度”；或病媒生物分布、密度、媒介效能等个别因素风险水平达“高危险度风险”，同时缺乏有效的预防和控制措施。

d）极严重风险（Ⅳ级），大型活动举办地病媒生物地理分布很广泛，密度很高、孳生地很多且复杂、温度和湿度条件很适宜病媒生物生存和繁殖，人感染病例数高等多数因素风险水平为“高危险度风险”；或病媒生物分布、密度、媒介效能等个别因素风险水平达“极严重风险”，同时缺乏有效的预防和控制措施。

5.8 8? 评估报告 5.8.1 8.1? 起草病媒生物风险评估报告

完成大型活动风险评估后，应起草风险评估报告草案，包括风险评估的目的、背景，以及风险评估的方法、主要内容和风险是否可以接受的结论。

5.8.2 8.2? 征求意见

应将风险评估报告草案提交有关医疗机构、大学、研究机构和大型活动组织单位等多方面专家，征求意见。

5.8.3 8.3? 完成评估报告

应充分考虑所征求的意见，尽可能纳，不能纳的要说明理由，根据这些意见修改完成评估报告。

5.9 9? 提出管理措施建议

将大型活动病媒生物风险评估管理措施的建议写成报告，连同风险评估报告一起交有关管理部门的官员、管理专家和相关应用单位等机构征求意见，应尽可能地纳所征求到的意见，不能纳的要说明理由，根据这些意见修改完成风险管理措施建议。

5.10 10? 审定

将大型活动病媒生物风险评估报告交有关主管部门审定。没有通过审定的报告，要依据审定意见进行修改或者重新收集信息，必要时重新进行病媒生物危害风险评估。

6 附录 6.1 附录A（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险评估程序

图A.1? 给出了大型活动病媒生物危害风险评估的程序。

图A.1? 大型活动病媒生物危害风险评估程序

6.2 附录B（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险后果严重程度（风险结局）分析

表B.1? 给出了大型活动病媒生物危害风险后果严重程度（风险结局）的划分及界定的依据。

表B.1? 大型活动病媒生物危害风险后果严重程度（风险结局）分析

水平

风险后果严重程度（风险结局）

对风险后果严重程度（风险结局）的界定

1

灾难性

大型活动举办地病媒生物种类极多，分布极广，密度很高且多数种类为高效媒介，人感染病例数极高，疾病暴发的风险极高，且无全面有效控制措施

2

较大的

大型活动举办地病媒生物种类很多，分布很广，密度很高，对人骚扰程度很严重，且多数种类为低效媒介或潜在媒介，人感染病例数高，基本无全面有效控制措施

3

中等

大型活动举办地病媒生物种类较多，分布较广，密度较高，对人骚扰程度较严重，且多数种类为低效媒介或潜在媒介，人感染病例数较高，有一定的全面有效控制措施

4

较小

大型活动举办地病媒生物种类较少，少数地区有分布，对人骚扰程度较轻，疾病暴发的风险较低，人感染病例较低，有较强的全面有效控制措施

5

可忽略

大型活动举办地病媒生物种类极少，仅少数地区分布，对人骚扰程度极轻，且自然感染率检出率为零，无人感染病例发生，无疾病暴发风险，且预防和控制措施全面有效

6.3 附录C（规范性附录）大型活动病媒生物危害风险判定参考指标

表C.1? 给出了大型活动病媒生物危害风险判定参考指标。

表C.1? 大型活动病媒生物危害风险判定参考指标

评估体系指标

风险发生的可能性

罕见

不太可能

可能

很可能

几乎确定

地理分布

没有

极少地区分布

少数地区分布

分布范围很广

分布极广

密度

极低

较低

较高

很高

极高

季节消长

全年无病媒生物活动

全年偶有病媒生物活动

病媒生物活动期不超过半年

病媒生物活动期在半年以上

全年有病媒生物活动

媒介种类

极少

较少

较多

种类很多

极多

媒介效能

无

无

潜在媒介

媒介效能较高

高效媒介

关键气候因子

不适宜

适宜

较适宜病媒生物孳生和繁殖

很适宜病媒生物孳生和繁殖

极适宜病媒生物孳生和繁殖

孳生地

无

极少地区分布

较多

很多

极多

病媒生物自然感染率

零感染率

较低

较高

阳性率很高

感染率极高

感染病例情况

无

较低

较高

高

极高

动物宿主数量

极少

较少

较多

很多

极多

动物宿主种类

极少

较少

较多

很多

极多

动物宿主感染情况

零感染率

较低

较高

阳性率很高

感染率极高

截获病媒生物难易程度

没有截获

很难截获

较难截获

较易截获

截获量多

媒介生物性传染病输入情况

无

偶尔

少量

较多

大量

病媒生物抗药性

无

极少数个体

少数个体

较多个体

形成种群

病媒生物控制能力

很强

强

一般

弱

无

人群免疫情况

全部

绝大部分

部分

少数

无

人群易感程度

零

低

较低

较高

很高

6.4 附录D（规范性附录）AS/NZS4360：2004矩阵评估指数表

表D.1给出了风险水平的AS/NZS4360:2004矩阵评估指数。

表D.1? AS/NZS4360：2004矩阵评估指数

风险发生可能性

风险结局的严重程度

水平1

可忽略的

水平2

较小的

水平3

中等的

水平4

较大的

水平5

灾难性的

A

几乎确定

H

H

E

E

E

B

很可能

M

H

H

E

E

c

可能

L

M

H

E

E

D

不太可能

L

L

M

H

E

E

罕见

L

L

M

H

H

注：

风险发生可能性：A——几乎确定发生；B——很可能发生；C——可能发生；D——不太可能发生；E——罕见。

风险结局的严重程度：水平1——可忽略；水平2——较小；水平3——中等；水平4——较大；水平5——灾难性的。

风险评估水平：E——极严重风险；H——高危险度风险；M——中等危险度风险；L——低危险度风险。

7 标准

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——人们无法证明设是正确的，甚至无法通过归纳法获得真理的证据，但如果设是错误的，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，波普尔提倡大胆设，用证伪的方式去不断试错，不断修正，而不是提出说，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，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”。

“黑天鹅”也好，“龙王”也好，都不是孤立的，而是一系列强烈关联的，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