主张：肥胖率正在上升。数据：美国疾病控制与预防中心 (CDC) 的数据显示，自 1999 年以来美国的肥胖率已增加了一倍多。

信途科技新闻资讯 2024-10-19 1 0

根据美国疾病控制与预防中心 (CDC) 的数据，自 1999 年以来，美国的肥胖率已增加了一倍多。这表明美国面临着一场严重的公共卫生危机，需要立即加以解决。

肥胖率上升的原因

肥胖率上升的原因有多种，包括：

生活方式的改变，例如饮食习惯不良和缺乏身体活动
环境因素，例如提供不健康食品的场所数量增加
代谢性疾病，例如糖尿病，会增加肥胖的风险

肥胖的健康风险

肥胖与多种健康问题有关，包括：

心脏病
中风
2 型糖尿病
某些类型的癌症

解决肥胖问题

解决肥胖问题需要采取多管齐下的方法，包括：

促进健康的饮食和增加身体活动
创造促进健康的食品环境
解决代谢性疾病，例如糖尿病
提高对肥胖及其风险的认识

结论

肥胖率的上升是一个严重的公共卫生问题，需要立即加以解决。通过采取多管齐下的方法，我们可以帮助减少肥胖及其相关的健康风险。

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

生态环境例子

传染病的出现，若说与环境及生态息息相关，人们未必想到个中的关系。港大发现花面狸（俗称果子狸）身上的冠状病毒，与引起人类SARS有关。在此之前，马来西亚的「立百病毒」、纽约的「西尼罗病毒」，甚至本港的「禽流感H5N1病毒」，源头都来自动物，而且与环境受破坏、全球暖化及人与动物距离太近的因素密不可分。除了维持家居清洁外，要预防传染病出现及扩散，还须把眼光放远，保护环境。 SARS在香港造成的影响，近年少见。虽然1997年爆发过「禽流感」，但因杀鸡及时，加上维持至今的街市清洁日，及为鸡只注射疫苗等措施，当年这个传染病带来的冲击，在港人心中已逐渐淡去。但是放眼四周，传染病的威胁一直未停过，只是不在香港发生，港人没有留意。生态异变病毒辗转传人先进国家如美国，自1999年开始，爆发「西尼罗病毒」（West Nile Virus）。据美国疾病控制及预防中心（CDC）的网页指出，这种病毒本身早已存在于雀鸟身上（换言之，雀鸟是西尼罗病毒的宿主，host），蚊子叮过带病毒的雀鸟后，病毒会留在它们的唾液腺，藉叮咬其它雀鸟及人而把病毒传开去。香港医学会会长劳永乐指出，环境与人的疾病是息息相关的。另一种与动物有关的传染病是由「立百病毒」（Nipah Virus）引起。自1998年起，个案陆续在马来西亚及新加坡出现。它本身存在于森林中的蝙蝠身上，后来传给猪，再由猪传给人。追本溯源，一切源自森林大火。原本栖息在东马来西亚沙巴的蝙蝠因森林大火而逃离出来，从东马飞到西马的马来西亚半岛，感染了猪场里的猪及人。若没有该次东马的大火，该不会因而感染了猪。他称，这次大火与当年天气非常干燥有关，而反常的天气则受厄尔尼诺影响。由此可见，传染病确与大环境及生态息息相关。而且，全球温度上升，有利蚊子繁殖，于是也有利登革热的传播；海水温度上升，促使水中的浮游生物生长，依附它们的霍乱菌，因?海产吃浮游生物而转到这些海产上，人们未好好煮熟而吃的话，便患上霍乱。本港数年前爆发的霍乱，原因就在此。至于令人闻之色变的「伊波拉病毒」（Ebola Virus），劳永乐称，则由于人们砍伐树木，破坏了原本在森林居住的猿猴的家，迫使它们与人类接触而起。捕杀动物、破坏栖息地病毒传播中国科学院院士及病毒学家毛江森接受内地媒体访问时表示，许多野生动物体内存在大量病毒，无论捕杀、驯养、用在实验用途，都使得原本只在动物身上的病毒，侵入人群。伊波拉病毒、爱滋病毒及黄热病，对它们的宿主猿猴影响不算大，致死率也非常低，但人类破坏它们的栖息地，活动范围扩及原始森林，病毒传给人，在人身上的致死率便很高。立百病毒、登革热、霍乱及伊波拉病毒等等的例子，在在说明人如没有好好保护自然环境及生态，会带来我们意想不到的灾害——传染病。 SARS病毒与果子狸有关，至于是否由它传给人，截稿时还未完全确认。劳永乐指出，广东省其中一个早期出现「非典型肺炎」个案的河源，修筑了大水坝。通常水坝兴建了，水位上升，人搬走时，动物也搬走。他认为，值得调查的是，会否因而迫使动物离开原本栖身地，增加与人接触的机会，人看见了又捉来吃，才把它们身上的冠状病毒传播出去。保护环境防传染病扩散劳永乐称，要防止传染病发生，大处要注意减低温室效应，减少海水水温上升，小处要注意各自的居住环境，爱护环境，保护树林，多管齐下。 SARS未出现时，大家都没有察觉传染病仍然对现代化地区如香港有威胁。劳永乐称，相比以前，儿童营养良好，加上推行免疫注射计划，就算患上麻疹，它的杀伤力已减低不少；水源充足及干净，减少了霍乱的流行。传染病逐渐不被重视，医学界的焦点转移在心脏病等慢性疾病及癌症上，病房的规划也以「大房」为主，但对传染病来说，却会增加交叉感染的危机。「有SARS，也会有其它传染病出现。」劳永乐称，是时候为此做好准备。（1）大气环境正在恶化。主要表现为：气候灾害增多、加剧，全球气候变暖，冰川消融，海平面相应升高，沿海低地受到海水淹没的威胁；大气成分发生不利于人的变化，二氧化碳增加，缓解紫外线辐射的臭氧层浓度降低，地球两极上空臭氧层出现空洞并在加大，还有多种有害于人类的成分也在增加。据1997年美国里奇国家实验室的报告，大气中二氧化碳的浓度，自工业革命以来已增长了30%，甲烷增长了一倍，氮氧化物增长15% 。二氧化碳、甲烷、氮氧化物都是能产生温室效应的气体，其浓度的增加导致气温升高。大气圈中发生的这些变化，有自然本身的原因，火山喷发，森林大火都能把污染物送入大气。但是人类使用煤和石油等化石燃料，释放出二氧化碳、甲烷、氮氧化物，二氧化硫及其他有害气体和粉尘，对大气的污染更为严重。烧煤产生的污染物最多。由此形成的毒雾和酸雨，是大气污染的突出表现。 “杀人的烟雾”于1930年首次出现在比利时，1948年至1962年，又四度笼罩伦敦，烟雾中二氧化硫和粉尘的浓度，大大超过人所能承受的程度，累计导致6000余人死亡。这种记录虽不多见，但污浊的空气，普遍充斥于许多工矿区和城市的空间中。普通雨水中本常含有微量的碳酸，受到污染的大气，增加了二氧化硫和氮氧化物等成分，使雨水的酸性增强，现在人们把pH值低于5.6的雨水定为酸雨。它看起来与普通雨水无异，但所含酸性物质进入陆地表面土壤和水中，依靠这些水土生存的生物，受到了不利影响，特别是对森林的破坏作用很大。 1939年第一次作为酸雨记录下来的pH值是5.9（纯水的pH值是7）。到50年代，酸雨的pH值已降到3-5，最低还有2.1的记录，和醋的酸性差不多甚至更强了。说明随着工业的发展，大气受到污染的程度越来越厉害。由于含有污染物的大气是在流动的，它可以飘洋过海，日本排放的酸性成分可以跑到美国再形成酸雨降下，加拿大的酸雨源出美国更不足奇。科学家测出，云集在瑞典和挪威上空的二氧化硫气体，有2/3是来自英国和德国的工业区。我国经济的高速发展，也使酸雨覆盖面积急剧扩大，到1999年已成为仅次于欧洲和北美的世界第三大酸雨区；我国至今仍以煤为主要燃料，是大气污染严重的一个原因。大气污染所带来的损害，极其广泛，许多时候并不表现为毒雾酸雨这类形式，但各种生物无不经常受其影响，对森林和农作物的损害尤为显著。经常呼吸污浊的空气，对人体的健康也是威胁，特别是呼吸道疾病，由此增加，长期生活在被严重污染的大气环境中，犹如慢性中毒。大气圈的臭氧入不敷出，浓度降低。科学家在1985年首次发现： 1984年9、10月间，南极上空的臭氧层中，臭氧的浓度较20世纪70年代中期降低40%，已不能充分阻挡过量的紫外线，造成这个保护生命的特殊圈层出现“空洞”，威胁着南极海洋中浮游植物的生存。据世界气象组织的报告：1994年发现北极地区上空平流层中的臭氧含量，也有减少，在某些月份比20世纪60年代减少了25-30%。而南极上空臭氧层的空洞还在扩大，1998年9月创下了面积最大达到2500万Km2的历史记录。 *臭氧层为什么会出现“空洞”？许多科学家认为，是使用氟利昂作制冷剂及在其他方面使用的结果。氟利昂由碳、氯、氟组成，其中的氯离子释放出来进入大气后，能反复破坏臭氧分子，自己仍保持原状，因此尽管其量甚微，也能使臭氧分子减少到形成“空洞”。我国科学家新近提出，仅仅是氟利昂的作用还不够，太阳风射来的粒子流在地磁场的作用下向地磁两极集中，并破坏了那里的臭氧分子，这才是主要原因。（杨学祥，1999）而无论如何，人为地将氯离子送进大气，终是一种有害行为。在大气圈中，物质分布松散，运动快速，极微小的外来干扰，也可能就打破原来的平衡，因此人类活动对大气环境的影响不可低估。大气中已经产生危害或被人们注意到的污染物约有100种左右，其中影响范围广，对人类环境威胁较大的主要有碳氢化合物、一氧化碳、氮氧化合物、硫氧化物、硫化氢、氟化物、光化学氧化剂和微粒物质等。（2）水圈污染严重水圈中最大的问题是淡水资源不足，地理分布又不均，成为一些国家和地区持续发展的障碍（见第12章），而水圈被污染更已威胁着人类的生存。 1999年举办“世界水日”之际，联合国的专家发布，在当今的世界上，还有14亿人在饮用不安全的水，每年因此致病死亡的超过500万人。在我国，经济建设大发展后，大部分河流已受到不同程度的污染。别的国家也是工业越发达，水的污染越严重。被污染的大气经过流动扩散，可以很快稀释冲谈；被污染的水虽也可以流动，但常存在相对稳定的水体中。对以水为生的人和生物，影响长远深刻。造成水和水体污染，固然有自然的因素。但工业的发展，化肥、农药以及生活中大量化学制品的使用，才使水圈中的污染发展到现今的危害程度。工业生产排出的废水，生活污水和农业退水，常成为今天的主要污染源。水中污染物包含金属、非金属物质和有机物，种类繁多，其中许多对人体有害甚至是剧毒虽然经过人工处理可以将它净化，但现在多是仅稍作处理，甚至是未经处理就直接排入天然水体中。 50-60年代日本的水俣市和新舄县发生的水俣病，其原因是工厂排放的废水中的汞经过生物食物链（硅藻-飞蛄-石斑鱼-鳝鱼）的逐渐富集，使鳝鱼体内含汞量达10-20毫克每升（最高达50-60毫克每升），比原废水中汞浓度高出1万至10万倍。当地居民捕食鳝鱼等之后，汞在人体内积聚，以致造成中枢神经的严重损伤。水体污染对人体和水生生物有很大的危害，尤其是有毒和有害物质的污染会造成人的慢性中毒、急性中毒以至死亡。被病菌污染的水体是传染疾病的渊薮。水体污染对人体和水生生物有很大的危害，尤其是有毒和有害物质的污染会造成人的慢性中毒、急性中毒以至死亡。被病菌污染的水体更是传染疾病的渊薮。绝大数河流最终都是流入海洋的，不管是有害的，还是无害的物质都随河流向海洋集中；油轮破裂或沉没，更在把能严重污染海洋的石油带进海里。在一些地方，人们还向海里倾倒垃圾。海洋本是自然界的聚宝盆和自净池，有些人却在把它当成污水池和垃圾桶。靠近工业发达地区的地中海，早已无渔业可言，很多物种已在此绝灭。我国的渤海由于周围城市的扩大和工业的兴起，也出现了这种发展趋势，据监测部门在1998年报告，1995年时，渤海已有56%的面积被污染，比十年前扩大了一倍，而且还在扩大。河流、湖泊、海洋这些水体本来都有自净化作用，所以大自然中的水总是那样晶莹清澈，现在受到污染而且还在发展，完全是人类行为不慎造成的后果。水圈是一个系统，污染物随着水的运动在其中传播，所以在南极企鹅的组织中也发现了杀虫剂；而波及广大海域的红潮（赤潮），其源来自城市的污水。这些污水富含生物营养所需的磷、氮等元素和有机物。红潮是因一些红色或褐红色藻类得到丰富营养，迅速生长、数量激增的现象。由于它们过量的繁殖，并在死亡后腐败、消耗大量氧气，影响到别的生物，特别使鱼类不能在此生存。