地图来了!一图看全北京43个中高风险区
〖壹〗、截至5月7日18时，北京市共有高风险地区20个，中风险地区34个。
〖贰〗 、近来北京中高风险地区：南磨房乡南新园社区 、长阳镇韵达快递长阳分部、阎村镇北京理工大学房山分校 、朝阳区十八里店乡小武基村 、石楼镇石楼村、韩村河镇五侯村 、拱辰街道世茂维拉社区 、窦店镇苏村、长阳镇碧桂园小区 、长阳镇赛木小镇 、青龙湖镇果各庄村、台湖镇胡家垡村等。
〖叁〗 、疫情防控注意：假期安排要注意：减少人员流动 、减少旅途风险、减少人群聚集、加强个人防护 。交通出行要注意：不出境 、不扎堆 、不去中高风险区 。购物娱乐要注意：错峰出门少停留、一米距离要坚守 、冷冻食品不沾手。走亲访友要注意：少走亲少访友 、不拥抱不握手、快见面快回走 。
成都连续11天0新增!快看最新疫情风险分区分级地图→
〖壹〗 、成都市疫情整体情况新增病例：3月2日0-24时 ，成都市无新增确诊病例 ，新增出院病例2人 。累计病例：累计报告确诊病例143例，累计出院92人 ，死亡3人 ，其余48人（含危重2人）在定点医院隔离治疗。密切接触者：39名密切接触者正在接受医学观察 。
〖贰〗 、截至3月2日24时，成都市已连续11天无新增新冠肺炎确诊病例 。
〖叁〗、成都虽未明确达到连续12天0新增 ，但当前防控成果显著。
〖肆〗 、高风险地区：累计病例超过50例 ，14天内有聚集性疫情发生 。中风险地：14天内有新增确诊病例，累计确诊病例不超过50例 ，或累计确诊病例超过50例 ，14天内未发生聚集性疫情 。低风险地区：无确诊病例或连续14天无新增确诊病例。根据三个维度来考虑 。一是地域，以街道 、乡镇为基本单位 。
〖伍〗、历史案例借鉴2022年成都“7·15”“8·25 ”疫情期间 ，部分区域封控时间约2-3周 ，最终通过分区分级管控实现解封。但每次疫情特点不同，解封时间需以当前形势为准。总结：解封时间需综合疫情数据 、防控效果和政策要求判断，建议居民保持耐心 ，同时通过合理规划财务 、提升技能等方式应对经济压力 。
〖陆〗、截至12月17日7时 ，成都市均为低风险区 。
可能会说谎的地图!全国疫情地理格局的重新审视
由于分级操作导致同一等级的数量差异被消除，同一等级的差异无法捕捉 ，这是一种地图对疫情“说谎 ”的情形。
地图说谎的方式比例尺与概括综合：根据不同比例尺地图展示的需要 ，在概括综合时可能会撒些小谎 。
疫情地图出炉,近来我国哪些城市疫情较为严重?
〖壹〗、近来黑龙江黑河市的疫情较为严重，出现了两百多例确诊病例 。北京市的疫情也非常的严重 ，11月4日北京市确诊病例高达38例。石家庄市的疫情形势依旧非常严峻 ，近来也有很多的确诊患者 。2021年10月份之后，我国的疫情形势又变得严峻起来 ，全国很多地区都出现了确诊者 。
〖贰〗 、湖南北部 、河南南部等 ，且疫情严重主要在部分城市，还存在被疫情包围的未有疫情的孤岛城市。
〖叁〗、近来中国有八个城市疫情最严重 。一 ，四川（成都）二 ，西藏（拉萨），三，广东（深圳）四海南（海口） ，五 ，内蒙古（赤峰），六 ，黑龙江（大庆）七 ，江西（吉安），八新疆（乌鲁木齐） 。
〖肆〗 、吉林：老龄人口抚养比为247% ，与上海类似 ，年轻人赡养压力大，疫情防控资源紧张。对比广东：广东老年人口抚养比仅为182 ，相当于每8-9个年轻人对应1个老人 ，人口结构优势显著，疫情防控压力相对较小 。
〖伍〗 、默认会显示你所在城市感染高峰时间段 。以“菏泽”为例 ，预测第一波高峰到达日期是 2022 年 12 月 20 日 ，而预测第一波高峰结束日期是 2023 年 2 月 14 日，如图所示。除了可以看所在城市的感染高峰进度，还能查看累计地图 ，本省感染进度与数据等等。
〖陆〗、大多数病例表现为发烧 、头痛 、流鼻涕、喉咙痛或喉咙不适 ，症状一般较轻 。
欧洲疫情地图(12月11日)
〖壹〗 、爱尔兰（71）和冰岛（59）感染率最低，挪威（93）和芬兰（114）也处于较低水平 。
〖贰〗 、月11日世界金融市场受疫情与政策影响呈现波动 ，布伦特原油因经济复苏预期大涨3%突破每桶50美元 ，黄金、商品货币等资产表现分化。世界油价大幅上涨，布伦特原油突破50美元关口核心驱动：各国新冠疫苗接种推进引发的需求复苏预期成为主要推力 。
〖叁〗 、中国武汉1121万人口 ，确诊5万；卢森堡60万人口 ，确诊2千6，两国每百万人的患者密度都是4000多人 ，新冠肺炎患者比例均为0.4%-0.5%之间 。一个奇特的事情是 ，中国武汉市的疫情全国紧张，卢森堡本身却依然非常淡定 ，也许小国与大城市相比 ，对于疫情的“免疫程度 ”比较过。下面是卢森堡在欧洲地图上面的位置 。
有世界疫情死亡率对比图吗?
〖壹〗 、英国：截至2022年累计死亡198，271例，其高龄人口占比高及早期“群体免疫 ”策略加剧了死亡风险 。意大利：截至2022年累计死亡183 ，138例 ，作为欧洲首批爆发疫情的国家，医疗系统超负荷运行导致死亡率攀升。
〖贰〗、因此 ，整体数据呈现“前高后低”的特征 。（图示：全球感染率与死亡率随时间变化的趋势 ，前期死亡率波动较大，后期趋于稳定 。）中国感染率不可能达到80%-90%的依据全球数据对比：全球感染率仅1% ，中国作为防控措施严格的国家 ，感染率远低于全球平均水平。
〖叁〗、死亡率差异显著：意大利死亡率超10%，而德国死亡率较低（约1%） ，可能与检测能力 、人口结构及医疗资源分配有关 。国家间传播关联性强：欧洲内部人员流动频繁 ，导致疫情在多国同步扩散，形成“区域性爆发 ”态势 。
〖肆〗 、但住院和死亡数与其他国家差异显著。疫苗供应充足但接种率不足 ，成为美国疫情控制的主要障碍。
〖伍〗、癌症和呼吸道感染 。 美国：年度死亡约298万人（日均8164人） ，主导因素为心血管疾病和癌症 。 粗死亡率对比 若按每1000人年死亡数计算，梵蒂冈以208例居首，反映其人口基数极小的特殊性。中国和印度的粗死亡率分别为3‰和1‰ ，低于全球老龄化严重国家（如日本为11‰） 。
