2022年7月8日-15日。
因為每個地區的氣溫不同，所以2022年出入梅花的時間也不同。但壹般6月中旬入梅，7月上半月出梅，持續20天左右。但也有晚招晚走梅花的情況。比如2020年的梅雨區，梅花入梅早，出梅晚，持續時間長。當年，浙江在5月底正式進入梅雨季節，比以前提前了十天。
壹般來說，2022年的雨季會在六月初開始，七月初結束，持續二十天左右。預計今年各地將在6月10日前後正式入梅，出梅時間在7月中旬。雨季來了，壹定要註意家裏的東西，多檢查，不要發黴。
江蘇泰州_梅雨2022年
1.2022年江蘇什麽時候入梅？
2022年江蘇雨季6月23日正式進入5月。據江蘇省氣象臺和南京市氣象臺最新召開的新聞發布會，宣布南京從6月23日起正式進入雨季。另外，江蘇省淮河以南地區也有望在6月23日入梅，所以今年江蘇的雨季是6月23日星期四。
1.江蘇今年是大器晚成嗎？
屬於晚梅花。因為常年平均的梅花日是6月19日，今年的梅花日是6月23日，有點晚。由於梅雨帶由北向南擺動，強對流天氣多，有明顯的間歇性降水和階段性高溫。同時，淮北也將從6月23日開始進入多雨期。
2.今年江蘇五月雨季天氣怎麽樣？
據江蘇省氣象臺首席預報員最新介紹，今年雨季前期我省高溫天氣仍將持續，強對流天氣將更加頻繁。6月24日後，江蘇省中北部地區預計將出現短時強降水、雷雨大風甚至冰雹天氣，需多加防範。預計未來壹周江蘇將有兩次明顯降雨過程，分別在22日夜間至24日和27日至28日。23~26日，有短時強降水、雷暴大風、小冰雹等強對流天氣。22日中北部、23日沿江、蘇南、24-25日沿淮、淮北有35℃以上的高溫天氣。
3.今年江蘇的梅雨量有多少？
梅雨平均量200-260毫米。其間淮北地區平均降雨量170-230毫米，較常年偏多。
2.2022年江蘇梅花什麽時候開？
據江蘇省氣象臺首席預報員最新介紹，預計2022年7月中旬出梅。江蘇近幾年的梅雨持續時間如下:
1.2021年江蘇省氣象臺發布梅雨預報，淮河以南局部地區於6月13日正式進入梅雨。
2.2020年江蘇雨季從6月9日開始，7月21日結束，雨季持續43天。
3.2019年江蘇6月18日至7月21日進入梅雨期。梅雨期的總長度為33天，比正常的梅期23至24天要長。
4.2016年江蘇的雨季持續了32天。
壹般來說，2022年江蘇省雨季6月23日正式進入梅季，壹般7月份出來。根據江蘇省最新的天氣預報，今年7月上旬將會出梅花。
無錫黃梅天過了嗎2022
2022年梅雨季節時間在5月下旬至6月下旬出現。因為每年梅雨期發生在芒種和小暑這兩個節氣期間，而今年芒種是6月6日，而小暑是7月7日。
所以預計我國長江中下遊地區梅雨季節將從6月上旬開始，而根據往年各地入梅時間來看，都不是統壹的，會相隔幾天。像2021年上海於6月10日入梅；江蘇蘇州6月10日入梅，淮河以南地區入梅6月13日才入梅。
註意。
2022入梅標準：連續5日平均氣溫超過22℃，有4天為雨天才算是入梅。而根據近期上海天氣預報來看，還沒有正式入梅，最低氣溫還在16-18度之間。
2020年到2022年疫情走勢圖
大數據疫情觀察：全國疫情高峰過了麽？
騰景宏觀金融大勢研判
2022-12-2317:23·來自北京
騰景宏觀快報
2022年12月23日
大數據疫情觀察：全國疫情高峰過了麽？
——基於騰景AI高頻模擬和預測
騰景高頻和宏觀研究團隊
本期要點：
針對預測到底準不準，全國疫情是否已經見頂的問題，我們增加了28個城市的地鐵客運量日度數據進行輔助判斷。非網民樣本的缺失可能會導致預測結果有偏。
大數據不完美，應用大數據做宏觀經濟預測並非完美無缺，我們分析了谷歌流感趨勢何以失靈。原因可能包括：媒體對谷歌流感趨勢的大幅報道導致人們的搜索行為發生了變化，用戶的搜索行為反過來也會影響GFT的預測結果。
當前全國疫情或尚未達峰，但是達峰進程可能會有所提前。借助地鐵客運量數據進行輔助驗證，我們判斷北京、石家莊、武漢、重慶等城市已經度過疫情峰值，成都、天津、長沙、南京、西安等城市尚未達峰。
壹、預測到底準不準？預期與現實相互驗證
在上期《大數據疫情觀察：中心城市率先迎來峰值》報告中，我們分析並給出了北京和河北部分城市疫情已經迎來“拐點”，成都、昆明等城市將陸續見頂的預測判斷。根據百度搜索指數數據，北京百度“發燒”搜索指數持續下降，“咳嗽”搜索指數後於“發燒”見頂，這基本上印證了我們模型的預測。但是，我們也註意到2022年12月17日全國範圍內“發燒”指數見頂，這是否意味著全國疫情的見頂？如果這樣，這個數據與壹些防疫專家的春節前後見頂的判斷就有所出入。也有專家認為全國疫情可能雖然尚未達峰，但是進程縮短了。
但根據字節跳動的“巨量算數”，抖音“發燒”搜索指數於12月17日見頂，但頭條“發燒”搜索指數仍在震蕩上行。在朋友圈廣為傳播的知乎“數據帝”的預測裏面，2022年12月20日前後大部分省市相繼達到感染高峰，那麽，很多研究者都想確認的是，站在2022年12月23日，全國範圍內的單日新增感染有沒有達峰？有人認為預測很準，和自己這些天在互聯網上對疫情的感知較為壹致；有些人則認為不準，認為身邊的親戚朋友們都陽了，而預測進度條還不到壹半，個人體感和預測結果有較大差異。
與此同時，我們註意到了在2022年12月16日前後，全國幾乎所有城市、省份“發燒”搜索指數迎來了“先揚後抑”的脈沖式增長，後續日度數據再也沒有高於16日當天的值。這意味著疫情最艱難的階段已經度過了麽？通過對百度、頭條疫情病癥搜索引擎數據進行數據挖掘和建模分析，可以為疫情未來趨勢研判提供重要參考。不過我們理解，為了定量評價疫情進展，還需要引入更多數據。
由於沒有權威數據作為參考，各類疫情的預測僅僅是基於直覺、推理或演繹的帶有參數的模型預測，預測準不準，缺乏客觀權威作為結果比較，所以很難客觀衡量預測是否準確，只能通過參與這件預測的所有觀眾和讀者通過微觀的數據，周圍疫情擴散程度去驗證預測結果，壹個城市不同群體感染的先後，不同城市感染達峰的節奏，都會對預測是否準確有不壹樣的理解。
模型有局限性，邏輯假設的適用性，缺乏權威數據作為驗證，難道就不需要預測了嗎？托馬斯·庫恩和卡爾·波普爾就“科學哲學”這個概念展開了20世紀最具影響力的對峙。他們都以自己的方式深奧地從哲學的角度質疑科學的基本前提。庫恩的《科學革命的結構》指出，即使現有的範式所預測的結果在現實中存在反例，現有的科學家也不會認為其範式有問題；只有可替代現有範式的新科學範式出現，並且反例達到了壹定的數量，現有科學範式才可能被證偽，科學革命才會發生。從批判的角度來看對預測過程的否定也是發現新預測方法的過程。
量子基金的喬治·索羅斯推崇的哲學家卡爾·波普爾最著名的觀點是科學是通過“可證偽性”進行的——人們無法證明假設是正確的，甚至無法通過歸納法獲得真理的證據，但如果假設是錯誤的，則可以反駁它。根據波普爾的觀點，只有可被經驗證偽的理論體系才應被賦予真正的科學地位。因此，波普爾提倡大膽假設，用證偽的方式去不斷試錯，不斷修正，而不是提出假說，然後到處找支持自己理論的根據。“證偽”也是索羅斯所壹直推崇與實踐的思考方式。
二、地鐵客運量作為疫情達峰的重要輔助觀察指標
因此，我們從疫情出發，回到經濟，從多維度驗證疫情的峰值。地鐵客運量無疑是很好的觀察指標，壹個有地鐵城市的客運量受若幹因素影響：1、出行管制，2、出行意願，3、地鐵的便利程度。
從數據上來看，北京、上海作為全國地鐵保有量最高的兩個城市，也是日均客運量最高的兩個城市，地鐵數據較高的反映了疫情的高低，同時地鐵客運量的日度數據公布滯後1-3天，還算比較及時，從數據收集角度看，地鐵數據來自於物聯網設備自動采集，人工幹預的影響較小，數據具有充分的客觀性，可以作為疫情的第二類主要觀察變量。
圖：上海地鐵客運量
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
上圖是2019年12月至今的上海地鐵客運量數據，比較明顯的是2020年初的武漢疫情，2022年4月的上海疫情，和2022年12月的全國疫情。由於地鐵客運量遵循周壹至周五高，周六日低的原則，日度數據信息量有些冗余，後續我們通過比較周度平均數據，可以過濾短期的日內數據波動。
圖：上海地鐵客運量
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
比較北京地鐵客運量，也可以看出2022年4月，上海地鐵停運7周左右，北京雖然沒有停運，但周度地鐵客運量均值從近三年日常的800萬降低到100萬以下。值得註意的是，2022年9月之後的北京地鐵客運量明顯低於上海，這壹方面是疫情，另壹方面也是北京地鐵需要全網查驗72小時核酸，11月24日進壹步縮短到48小時，12月5日起這壹政策被解除。
圖：北京地鐵客運量
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
圖：十大城市地鐵客運量7日移動平均，協同性高度壹致
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
基於此數據，我們認為北京疫情高峰已過，但全國整體疫情高峰並非如百度搜索指數和頭條指數顯示的那樣已經見頂，而是處於快速發展期。我們建立了四階段數據模型，輔助驗證各城市是否達峰。如下圖所示，北京、武漢、重慶、沈陽、石家莊、蘭州、昆明地鐵客運量已經企穩回升，目前處於第四階段；成都、天津、長春、鄭州、廣州、廈門、深圳、西安、上海、南京等城市仍處於達峰進程中的第三階段。由於移動平均有可能會帶來數據滯後，後面，我們用真實數據做了測試。
圖：疫情擴散進程
▲數據來源：騰景AI經濟預測
圖：國內部分城市地鐵客運量
註：十大城市是指：北京、上海、廣州、成都、南京、武漢、西安、蘇州、鄭州、重慶，下同。
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
在以日度為單位的疫情進展中，如果當天地鐵出行數據出現回升，應該主要看兩個數據，第壹是同比，第二看環比。
根據日度數據，北京地鐵出行，無論是環比還是同比，均處於上行階段，這與見頂判斷壹致，其他有可能見頂的是武漢、重慶、成都。而上海、廣州、南京、蘇州、西安等地鐵客運量仍在持續下滑，這表明疫情仍在達峰進程中。
圖：國內部分城市地鐵客運量
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
由於地鐵客運量同比數據下滑嚴重，我們判斷：上海、廣州、南京、西安、蘇州、鄭州等城市的疫情仍在達峰進程中，北京、武漢、重慶同比轉正，預計已度過疫情高峰。
圖：28個城市地鐵客運量及周度同比
▲數據來源：Wind、騰景AI經濟預測
三、預期如何與現實相互影響？
放開疫情管制後的經驗有很多，無論是疫情見頂的節奏，對消費，勞動參與率的影響，都有較多國家可以參考。這無疑給了我們壹些預期，14億人口的放開和中等規模人口國家放開又有所區別。國內傳染病專家也在各類媒體上表示春節前後，明年壹季度疫情達峰等等，釋放這樣的未來見頂信號。但是從北京和多數城市的感知中，疫情似乎見頂的早於我們的認知，那麽到底哪裏會出問題呢？
政策指標失靈：古德哈特定律
當多數互聯網參與者都知道百度搜索指數能夠間接代表疫情的時候，它可能就不準了，在某種程度上，它就是古德哈特定律在疫情上的體現。古德哈特定律是出自於英國經濟學家查爾斯·古德哈特的說法，指的是：當壹個政策變成目標，它將不再是壹個好的政策。其中壹種解釋為：壹項社會指標或經濟指標，壹旦成為壹個用以指引宏觀政策制定的既定目標，那麽該指標就會喪失其原本具有的信息價值。
毫無疑問，在大多數人不知道“百度疫情指數”的重要性的情況下，它大概率還是有效的，內涵邏輯為搜索量大數據間接反映了大部分的居民自發的網絡搜索行為，“發燒”搜索在壹定程度上和陽性有癥狀是壹回事。但是，在官方媒體和自媒體都在報道的情況下，這壹指標會引發更多的搜索，而這些搜索和疫情本身並沒有關系，而是互聯網流量帶來的效應。
網民搜索行為的偏移可能造成數據汙染
我們比較了石家莊、蘭州、北京、武漢、重慶、沈陽、昆明、成都、天津等城市的地鐵客運量，發現都經歷了政策放松而上行，疫情攀升客運量下行，疫情高峰度過再度上行這壹數據變化模式。目前大部分城市仍處在疫情攀升客運量下行這壹階段，全國疫情的頂峰目前並沒有到來，而百度指數給出的“發燒”搜索指數已經見頂，我們判斷12月16日及之後的百度“發燒”搜索指數可能出現了異常，核心邏輯是12月16日，全國所有城市都出現了壹個攀升，隨後下降，這種能夠同壹時間影響所有城市的因素大概率不是以壹定規律傳播的病毒造成的，而是其他因素造成的數據“汙染”。
樣本缺失：60歲及以上老年人非網民群體
我們知道百度指數、頭條指數、微指數是基於海量網民行為數據進行數據挖掘分析的數據產品，因此非網民的行為數據自然被排除在研究樣本之外。
中國互聯網信息中心2022年8月31日發布的第50次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年6月，我國非網民規模為3.62億，這是壹個不小的基數。從地區來看，我國非網民仍以農村地區為主，農村地區非網民占比為41.2%。從年齡來看，60歲及以上老年群體是非網民的主要群體。據此可見，非網民地域上主要分布在農村地區，年齡上以60歲及以上老年群體為主。
這個基數不小的非網民群體檢索行為的缺失導致本來應該出現的檢索結果遊離於樣本之外，導致“發燒”等病癥搜索指數被低估。根據美國疾病控制與預防中心的報告，患重癥COVID-19的風險會隨著年齡、殘疾和基礎疾病的增加而增加。在後期的奧密克戎期間，大多數院內死亡發生在年齡≥65歲的成年人和患有三種或更多種基礎疾病的人群中。
圖：世界各國家和地區每日確診的COVID-19病例
註：由於檢測有限，確診病例數低於真實感染數，數據截至2022年12月21日
▲數據來源：約翰·霍普金斯大學CSSECOVID-19數據庫，ourworldindata.org、騰景AI經濟預測
圖：世界各地區每日確診的COVID-19病例
註：由於檢測有限，確診病例數低於真實感染數，數據截至2022年12月21日
▲數據來源：約翰·霍普金斯大學CSSECOVID-19數據庫，ourworldindata.org、騰景AI經濟預測
大數據不完美，谷歌流感趨勢為何失靈？
早在1980年，未來學家阿爾溫·托夫勒在《第三次浪潮》壹書中，就提出了“大數據”的概念。自古至今，預測壹直是人們十分期待的能力，而大數據預測則是數據最核心的應用，其邏輯是每壹種非常規的變化事前壹定有征兆，每壹件事情都有跡可循，如果找到了征兆與變化之間的規律，就可以進行預測。
利用大數據方法和技術進行宏觀經濟研究和分析，在國際上已有先例。在大數據分析的視野中，它不僅僅是要搞清楚宏觀統計規律，更要弄清宏觀數據中的精細結構。基於研究的視角，大數據時代為宏觀經濟分析提供強大的支持，正在改變宏觀經濟研究範式。
各國央行等主流金融機構研發並采用即時預測模型以實時追蹤經濟狀態的變化，在被大量社會化信息淹沒前就找到可靠的信息源，從而動態地調整對經濟指標的預期。包括紐約聯儲的Nowcasting模型、WEI模型、亞特蘭大聯儲的GDPNow模型以及英格蘭銀行的MIDAS模型等。
根據DidierSornette教授的“龍王”理論，極端事件的發生有兩個條件：系統的壹致性與協同性。當系統的壹致性非常強時，黑天鵝式的極端事件容易發生。當系統的壹致性和協同性同時加強時，會發生超越“黑天鵝”的更極端的“龍王”事件。
“黑天鵝”也好，“龍王”也好，都不是孤立的事件，而是壹系列強烈關聯的事件，體現了正反饋的強大作用。什麽時候股市可以預測？關鍵就在於股市變化前後關聯的程度。
2008年谷歌推出的GoogleFluTrends系統，其動機是能夠及早發現疾病活動並迅速做出反應可以減少季節性流感和大流行性流感的影響,通過分析收集到的大量Google搜索查詢，以揭示人群中是否存在流感樣疾病。這個邏輯和想法其實很簡單直觀——如果妳生病了，妳很可能會在搜索引擎上搜索以查找信息，比如如何治療。谷歌決定要跟蹤這些搜索，並使用這些數據來嘗試和預測流感流行，甚至在疾病控制中心等醫療機構能夠做到之前。
2009年通過谷歌累積的海量搜索數據，“谷歌流感趨勢”成功預測了H1N1流感在美國境內的傳播，壹戰成名。有報告指出，谷歌流感趨勢能夠在美國疾病控制和預防中心報告流感爆發前10天預測區域性流感爆發。GFT這種預測能力顯然具有重大的社會意義，可以為整個社會提前控制傳染病疫情贏得先機。
於是谷歌在其網站上創建了壹個奇特的方程式來計算出究竟有多少人感染了流感。簡單理解的數據邏輯是這樣的：人們的位置+谷歌上與流感相關的搜索查詢+壹些非常聰明的算法=美國流感患者的數量。
線性模型用於計算流感樣疾病就診的對數幾率和相關搜索查詢的對數幾率：
P是醫生就診訪問的百分比，Q是在前面的步驟中計算的與ILI相關的查詢分數。β0是截距，β1是系數，ε而是誤差項。
谷歌流感趨勢已被證明不是壹直準確的，尤其是在2011年至2013年期間，它高估了相對流感發病率，並且在2012年至2013年流感季節的壹個時間段內預測就診次數是CDC記錄的兩倍。2013年《自然》雜誌發表的壹篇文章稱，谷歌流感趨勢將流感病例高估了約50%。
可以看到，應用大數據做宏觀經濟預測並非完美無缺。經濟學家、作家TimHarford認為，“谷歌流感趨勢的失敗凸顯了不受約束的經驗主義的危險”。對GFT失敗的壹種解釋是，新聞中充斥著
圖：谷歌流感趨勢ILI估計與CDC估計的比較
▲數據來源：ImprovingGoogleFluTrendsEstimatesfortheUnitedStatesthroughTransformation,LeahJMartin,BiyingXu,YutakaYasui,騰景AI經濟預測
2013年，谷歌調整了算法，並回應稱出現偏差的“罪魁禍首”是媒體對GFT的大幅報道導致人們的搜索行為發生了變化。GFT也似乎沒有考慮引入專業的健康醫療數據以及專家經驗，同時也並未對用戶搜索數據進行“清洗”和“去噪”。谷歌在2011年之後推出“推薦相關搜索詞”，也就是我們今天很熟悉的搜索關聯詞模式。研究人員分析，這些調整有可能人為推高了壹些搜索指數，並導致對流行發病率的高估。舉例來說，當用戶搜索“發燒”，谷歌會同時給出“喉嚨痛和發燒”、“如何治療喉嚨痛”等關聯推薦詞，這時用戶可能會出於好奇等原因進行點擊，造成用戶使用的關鍵詞並非用戶本意的現象，從而影響GFT搜索數據的準確性。用戶的搜索行為反過來也會影響GFT的預測結果。在充斥媒體報道和用戶主觀信息的搜索引擎的喧囂世界裏，也同樣存在“預測即幹涉”悖論。國內搜索引擎指數上大概率也會出現類似的情況，這是我們結合GFT的經驗對預期差異給出的壹種解釋。
圖：巨量算數“發燒”關聯搜索詞
▲數據來源：巨量算數、騰景AI經濟預測
參考文獻
[1]CNNIC：第50次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》
[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.
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2022西安雨季壹般在幾月份
西安是比較有特色的壹個城市，它有各種文化底蘊，還有各種美食小吃，深受人們喜歡。最近壹段時間，西安地區總是下雨，壹直處於陰雨天氣之中，這個是比較正常的現象，它主要是受副熱帶高壓、全球變暖以及地理位置影響導致的。
2021為什麽西安9月喜歡下雨
1.副熱帶高壓
九月，西安下了十多天的雨。從歷年氣象資料來看，西安9月份多雨是正常的。事實上，未來十天半的可能性相對較高。
西安屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，雨量適中，四季分明。冬季寒冷，多風，多霧，少雨少雪；春天溫暖、幹燥、多風、多變；夏季炎熱多雨，夏季幹旱突出，雷雨大風；秋天天氣涼爽。年降水量500～750mm，以夏秋季為主；西安夏秋兩季長期處於副熱帶高壓西北部，冬季盛行西南風和東北風。
副熱帶高壓在北半球冬季占據太平洋。隨著太陽直射點向北移動，副熱帶高壓也逐漸向北移動。副熱帶高壓西北緣易與冷空氣結合形成降水。但受地形、副熱帶高壓強度等因素影響，春季降水主要集中在華東和華南地區，也導致5月左右西安出現降水高峰。夏季，西安受副熱帶高壓控制，短期暴雨較多。秋季來臨時，副熱帶高壓的西北邊緣在向南退卻時再次經過西安，導致9月份西安持續降水。
2.全球變暖
全球變暖的影響是復雜的。目前，降雨的總體體現是降雨帶的北移，但這種北移並不僅僅是壹種平移。其規模和範圍具有地方特殊性。例如，在全球氣溫逐漸升高和降雨帶北移的背景下，陜西省的降水量從20世紀90年代到新世紀初逐漸減少。
3.地理位置
事實上，西安所在的關中盆地水系並不豐富，水域面積相對較小，難以形成大量的局部熱對流。盆地南部是秦嶺山脈，是東部最高的山脈。對四川來說，西北太平洋副熱帶高壓的西南氣流將溫暖潮濕的空氣從印度洋輸送到四川盆地，並在青藏高原北部遇到冷空氣，在9月和10月在中國西部形成壹場持續的秋雨。然而，由於秦嶺的存在，許多暖濕氣流在攀登秦嶺南側的過程中形成地形雨，很難進入關中盆地，這直接導致關中和漢中兩種截然不同的幹濕氣候。
西安的雨季是什麽時候
西安的雨季是7月、8月和9月。西安有兩個明顯的降水高峰，分別在7月和9月。西安市年平均降水量為558～750mm，由北向南遞增。它每年都在變化。
9月，中國南部，即北回歸線附近地區，遠未降溫，溫暖的空氣仍在那裏盤旋，等待來自歐亞大陸深處的冷流將它們趕走。
不僅在中國南部，而且在南亞和中東的亞熱帶地區，他們也在等待同樣的結果。此外，由於兩個副熱帶高壓都在沿海，大量的水蒸氣也在蒸騰，但由於天氣炎熱，沒有太多的水蒸氣凝結成雨水。
從9月到10月，副熱帶高壓向南移動，雨帶返回中國西部。據說有陰雨天氣。這場連綿不斷的秋雨也有壹個學名，叫做“中國西部的秋雨”和陜西的“秋雨”。它在中國西部的壹些地區很常見，通常在9月份出現在西安。在南部副熱帶高壓的影響下，天氣壹般持續約兩至三個星期。
下雨天衣服怎麽幹得更快
1.紙巾壓榨機
洗完衣服後，不管妳怎麽用力擰衣服，衣服上總是有很多水。妳可以用紙巾熨衣服。紙巾吸水性很強。更多的紙巾可以使衣服上的水變幹。
2.擰幹毛巾
我們用幹毛巾幫助擰幹。首先用幹毛巾裹住濕衣服，然後用力擰。這時，衣服上的水會被毛巾吸收。最好選擇吸水性強的毛巾。
3.加入幹毛巾，搖勻
我們也可以用洗衣機烘幹。我們可以用洗衣機晾幹壹次，然後在第二