机构评非农：非农数据远超预期 美联储3月是否加息50基点成看点 从数据到应用：如何解读手持式小型气象站的气象数据

机构评非农：非农数据远超预期 美联储3月是否加息50基点成看点 从数据到应用：如何解读手持式小型气象站的气象数据， 

机构评非农：非农数据远超预期 美联储3月是否加息50基点成看点

原标题：机构评非农：非农数据远超预期 美联储3月是否加息50基点成看点 来源：汇通网

北京时间周五（2月4日），美国劳工部公布非农就业数据，美国1月季调后非农就业人口意外好于预期新增46.7万，美国休闲和酒店业、专业和服务业、零售贸易、交通运输和仓储行业的就业岗位录得增加，2021年3月就业人数上修37.4万人。美国休闲和酒店业、专业和服务业、零售贸易、交通运输和仓储行业的就业岗位录得增加。2021年12月非农就业人数从19.9万人上修至51万人。

汇通网快评：1月非农远超预期，美联储2022年可能加息6次；美国劳工部公布数据显示，1月美国非农就业人数增加46.70万，失业率上升至4％，此前为3.9％，薪资年率大幅上升至5.7％，此前为4.7％。

在奥密克戎变种病毒主导的一波冬季疫情下，医疗、休闲和酒店等行业时薪较低的人员首当其冲。不过此前市场对1月份非农的悲观预期已经部分被市场消化，而实际公布数据意外好于预期。

经济学家和白宫官员敦促不要过度解读1月数据。一些白宫官员警告称，1月非农就业报告的数据采集日期包含公众假日后的因病缺勤高峰。市场目前预计美联储2022年加息6次。且通胀风险才是美联储官员最关心的问题。美联储官员应该不会被1月就业数据影响。

彭博分析师Chris Anstey评1月非农称，劳动力参与率飙升至62.2％，高于去年12月的61.9％。这是一个好迹象，也解释了失业率上升的原因。

财经网站FXSTREET分析师Eren 评美国1月非农：1月份，不到5周的失业人数增加到240万人，占失业总人数的37.0％。长期失业者（27周以上失业的人）减少到了170万人。这一数字低于一年前的400万，但比2020年2月高出57万。1月份，长期失业者占全体失业者的25.9％。

彭博分析师Chris Anstey评1月非农：现在，一个月并不代表趋势，但看看参与率的跃升和过去几个月就业增长的修正，再加上1月份的工资增长，总之，也许数据表明，越来越多的美国人重新回到就业市场。

彭博资讯（Bloomberg Intelligence）首席行业经济学家卡尔·里卡登纳评1月非农：工作时间的下降证实了我们在1月份已经知道的奥密克戎毒株对工作产生了显著影响。然而，这也是一个重要的迹象，不要把高于共识的平均时薪数据看得太过真实，因为低薪工人生病会导致劳动力成本压力向上扭曲。

美国经济观察人士Katia Dmitrieva评1月非农：这一增长延伸到了劳动力市场上那些通常需要更长的时间才能吸收的领域，1月份黑人工人的失业率降至6.9％，12月份的增幅出现逆转。 更多黑人工人进入劳动力市场并找到工作，将参与率提高到62％，这是自2020年2月以来的最高水平。


从数据到应用：如何解读手持式小型气象站的气象数据

JD-SQ5手持式小型气象站是一种便携的设备，能够实时测量和记录环境中的气象数据。其应用范围广泛，从农业、环保到科研领域都离不开准确的气象数据。如何解读这些数据，以便有效应用于实际情况，是利用手持式小型气象站的关键。以下是解读手持式小型气象站气象数据的步骤和要点：

1. 数据采集

1.1 设备设置

校准：在使用手持气象站前，确保设备已按照制造商的说明进行校准，以保证数据的准确性。

参数选择：根据需求选择需要监测的气象参数，如温度、湿度、风速、气压等。

1.2 数据记录

实时监测：设备通常可以实时显示温度、湿度、风速等数据。通过这些实时数据，用户可以快速了解当前环境状况。

数据存储：手持气象站通常具备数据存储功能，可以记录一定时间段内的气象数据，用于后续分析。

2. 数据解读

2.1 温度数据

温度范围：了解环境的温度范围，判断是否符合正常范围。例如，温度过高或过低可能对作物生长产生不利影响，或表明设备可能出现故障。

温度变化：监测温度的变化趋势。如果温度迅速升高或降低，可能预示着天气变化，需调整相应的措施，如加湿、降温等。

2.2 湿度数据

湿度水平：相对湿度的变化对不同的应用场景有重要影响。高湿度可能导致作物霉变或车窗起雾，而低湿度则可能引起干燥或静电问题。

湿度变化趋势：通过记录和分析湿度变化趋势，预测未来的湿度变化，做出适当的调整。例如，若湿度逐渐上升，可以考虑增加通风以防潮湿对设备或作物的影响。

2.3 风速数据

风速测量：风速的测量对于了解风的强度和方向至关重要。强风可能会影响农业生产，如导致作物倒伏或农田侵蚀。

风速变化：分析风速数据的变化可以帮助预测天气模式，及时做好防风措施。

2.4 气压数据

气压水平：气压的变化通常与天气变化有关。气压降低可能意味着即将出现降雨或风暴，而气压升高通常预示天气晴朗。

气压趋势分析：通过分析气压的变化趋势，可以预测未来的天气变化，提前做出应对准备。

3. 数据应用

3.1 农业应用

优化生产：根据温度和湿度数据调整灌溉和施肥策略。例如，在高温季节增加灌溉量，避免作物受热损伤。

病虫害防治：通过湿度和气温数据，预测病虫害的发生，及时采取防治措施，如喷洒农药或使用生物防治方法。

3.2 环保应用

环境监测：根据气象数据评估空气质量和微气候条件。高湿度和低气压可能会影响空气中的污染物浓度，帮助制定环境保护措施。

生态修复：在进行生态修复项目时，使用气象数据监测环境变化，评估修复效果，如植被生长情况。

3.3 科研应用

数据分析：在科学研究中，通过对气象数据的详细分析，揭示环境因素对实验对象的影响。例如，研究气温和湿度对植物生长的关系。

实验设计：利用气象数据优化实验条件，确保实验的准确性和重复性。例如，在进行野外实验时，根据实时气象数据调整实验参数。

4. 总结

解读手持式小型气象站的数据涉及实时监测、数据记录和趋势分析。通过对温度、湿度、风速和气压等数据的解读，可以在农业、环保和科研等领域中做出科学合理的决策。掌握数据的解读方法，能够有效应用气象信息，优化工作流程，提高效率，增强对环境变化的应对能力。[db:内容]?