西安疫情轨迹/西安疫情通报轨迹

2月9日陕西无新增新冠肺炎确诊病例

月9日0-24时，陕西无新增新冠肺炎确诊病例 ，包括本土和境外输入病例 。 具体信息如下：本土疫情情况：2月9日0-24时，陕西无新增报告本土确诊病例、疑似病例 、无症状感染者。这表明在该时间段内
，陕西省内本土疫情形势保持稳定，未出现新增感染情况
。

0月25日陕西无新增新冠肺炎确诊病例 ，包括本土和境外输入确诊病例均无新增。本土疫情情况：10月25日0-24时
，陕西无新增报告本土确诊病例、疑似病例
、无症状感染者 。截至10月25日24时，累计报告本土确诊病例262例 ，其中出院245例、在院14例 、死亡3例
。

月18日
，成都市新增2例境外输入新冠肺炎确诊病例
、2例境外输入无症状感染者，另有1名确诊患者治愈出院。新增境外输入确诊病例情况 患者1：李某某 ，男
，42岁，陕西渭南人 。2020年5月前往埃塞俄比亚工作 ，9月13日当地核酸检测结果为阴性
。

陕西2021年2月11日新增2例为境外输入
，分别为山东籍和山西籍。2月11日0时至24时，陕西无新增报告本地确诊病例、疑似病例 、无症状感染者 。2月11日0时至24时 ，陕西新增报告境外输入无症状感染者2例
。截至2月11日24时，陕西省累计报告本地确诊病例247例
，其中在院2例
、出院242例、死亡3例。

北京市疾控中心依据《北京市新冠肺炎疫情风险分级标准》，将上述两地定为中风险地区 。截至1月20日 ，北京市共有2个中风险地区
，其余地区均为低风险
。陕西连续2天无新增本土确诊 1月19日0-24时，陕西无新增本土确诊 、疑似或无症状感染者 ，治愈出院142例。

确诊病例2：杨某某
，男，36岁 ，陕西籍
，为11月19日新加坡至西安MU2070航班乘客 。隔离期间核酸检测结果阳性，经市级专家组会诊 ，诊断为新冠肺炎确诊病例
，近来在定点医疗机构隔离治疗。

4月19日陕西新增5例本土确诊病例(均在西安)

月19日0 - 24时，陕西新增报告本土确诊病例5例（均在西安） ，其中1例为无症状感染者转确诊，出院6例
。截止4月19日24时
，现有在院隔离治疗29例
、隔离医学观察14例，无新增报告境外输入确诊病例、疑似病例 、无症状感染者。具体病例详情如下：本土确诊病例1：男 ，38岁
，西安市报告，为4月17日发布的本土确诊病例2的密切接触者 。

据陕西省卫健委消息 ，4月19日0-24时
，陕西新增报告本土确诊病例5例（均在西安），其中1例为无症状感染者转确诊
。以下是详细情况及相关地区的紧急寻人通知：新增病例情况 本土确诊病例1：男 ，38岁
，西安市报告，为4月17日发布的本土确诊病例2的密切接触者。

月10日0 - 24时 ，陕西新增7例本土确诊病例（西安6例
、渭南1例）
，无新增境外输入确诊病例、疑似病例 、无症状感染者 。 具体信息如下：新增本土确诊病例情况西安市（6例）本土确诊病例1：男，15岁
。4月10日在封控区筛查中核酸检测结果阳性 ，经市级专家组诊断为新冠肺炎确诊病例（轻型）。

月20日0-24时，陕西无新增本土及境外输入新冠肺炎确诊病例、疑似病例
、无症状感染者 。 具体信息如下：本土疫情情况新增报告：确诊病例、疑似病例 、无症状感染者均为0例
。医疗动态：出院3例
，解除隔离医学观察1例。现有隔离情况：截至4月20日24时，在院隔离治疗26例 ，隔离医学观察13例 。

西安疫情地图实时更新中!快速查询距离你有多远?

西安疫情风险区域分布截至12月18日12时
，西安市划定中风险地区11个，具体分布在碑林区
、雁塔区、未央区 、灞桥区等区域
。其中 ，雁塔区病例较多
，包括确诊病例11例
、无症状感染者3例；碑林区有确诊病例5例、无症状感染者2例；未央区有确诊病例2例 、无症状感染者1例；灞桥区有确诊病例2例。

影响距离的核心因素 道路类型：高速公路服务区通常间隔50-100公里（部分山区高速间隔可能更大），国道/省道服务区间隔更短 ，约30-50公里 。 当前位置：不同地区的服务区分布密度不同
，例如东部沿海高速服务区更密集，西部偏远地区间隔较远。

小时以上4小时以上 ，行程码就会有你的位置记录
，不需要填写个人信息就可以查到定位
。国内的行程码可以精确定位到城镇，行程码根据手机的基站信息进行定位 ，实时更新你的位置信息。行程码会显示你14天以内到过的地方，然后对位置信息进行判断
，看是否属于风险地区 。

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。功能核心内容 距离与服务时间显示：用户可查看所有固定及便民采样点的位置远近
、服务时间。

若发生颜色显示错误、行程查询出现问题或对行程存在疑问
，用户均可拨打所属运营商的客服热线（电信10000 、移动1008联通10010）询问 。可以凭用户的号码 来评估密切接触人群，有没有在高风险地区出现过 ，还能够评估这个用户所在的位置
，与最近的发生过疫情的小区距离有多远
。