Времена года методика автор: Методика Времена года « Психологические тесты

Содержание

Особенности развития временных представлений у старших дошкольников с ОВЗ как одной из формы развития мыслительной деятельности

«Непрерывная работа учителя над собой является одним из обязательных условий его успешной учебно-воспитательной деятельности».  К.Д. Ушинский

Индивидуальная программа самообразования

Тема самообразования: Особенности развития временных представлений у старших дошкольников с ОВЗ как одной из формы развития мыслительной деятельности

Цель: формирование временных представлений у детей старшего дошкольного возраста с ОВЗ

Задачи по формированию временных представлений у старших дошкольников с ОВЗ:

— учить детей правильно называть времена года, их последовательность;

— учить детей называть отличительные признаки времен года;

— знакомить с названием текущего месяца;

— знакомить с понятием «неделя», учить называть дни недели, закреплять их последовательность;

— знакомить с понятиями «вчера», «сегодня», «завтра»;

— закреплять названия частей суток, их последовательность;

— развивать у детей познавательные процессы, мелкую моторику;

— развивать у детей коммуникативные навыки, умение работать в команде;

— воспитывать наблюдательность, бережное отношение и любовь к природе.

Диагностические методики:

Методика Е.А. Стребелевой «Найди время года» (5-6 лет)

Методика Е.А. Стребелевой «Найди время года» (6-7 лет)

Методика «Определение времени года по картинкам»

Методика «Времена года»

Методика исследования развития временных представлений у детей старшего дошкольного возраста Р. Ф. Галлямовой. Серия I. Серия II. Серия III.

Конспекты непосредственно-образовательной деятельности:

1. Конспект НОД по формированию временных представлений у дошкольников с ОВЗ в старшей группе комбинированной направленности. Тема «В гостях у Старика-годовика»

2. Конспект НОД по ознакомлению с окружающим и развитию речи для детей старшей группы комбинированной направленности. Тема «Что такое осень?»

3. Конспект НОД по ознакомлению с окружающим и развитию речи для детей подготовительной к школе группы комбинированной направленности. Тема «В гостях у осени» (Составление предложений по картинкам-символам, обозначающих признаки осени)

4. Семинар «Формирование временных представлений у дошкольников с ОВЗ» (из опыта работы)

Рабочая программа по формированию временных представлений для детей старшего дошкольного возраста с ОВЗ (задержкой психического развития).

Картотека игр:

1. Части суток

2. Дни недели

3. Времена года

Презентации:

1. Игра «Времена года». Скачать презентацию

2. Закрытая картинка «Зима». Скачать презентацию

3. Закрытая картинка «Весна». Скачать презентацию

4. Закрытая картинка «Осень». Скачать презентацию

5. Формирование временных представлений у дошкольников с ОВЗ (из опыта работы)

Наглядные пособия

Список литературы:

1. Лебеденко Е.Н. Формирование представлений о времени у дошкольников. — СПб. «ДЕТСТВО-ПРЕСС», 2003.

2. Ковалец И.В. Формирование у дошкольников представлений о времени. Части суток: учеб. пособие для детей. — М.: Гуманитар. изд. центр ВЛАДОС, 2007.

3. Метлина Л.С. Математика в детском саду. — М.: Просвещение, 1984.

4. Морозова И.А., Пушкарева М.А. «Ознакомление с окружающим миром. Для работы с детьми 6-7 лет с ЗПР». — М.: «Мозаика-Синтез», 2006.

5. Морозова И.А., Пушкарева М.А. «Развитие элементарных математических представлений. Для работы с детьми 6-7 лет с ЗПР». — М.: «Мозаика-Синтез», 2006.

6. Нищева Н.В. ИГРАЙКА 11. Игры для формирования представлений о времени у детей старшего дошкольного возраста. — СПб.: «ДЕТСТВО-ПРЕСС», 2011.

7. Психолого-педагогическая диагностика развития детей раннего и дошкольного возраста: метод. пособие: с прил. альбома «Наглядный материал для обследования детей»./ Под ред. Е.А. Стребелевой. — М.: Просвещение, 2005.

8. Рихтерман Т.Д. Формирование представлений о времени у детей дошкольного возраста. — М.: Просвещение, 1991.

9. «Система работы со старшими дошкольниками с ЗПР в условиях дошкольного образовательного учреждения». — Программно- методическое пособие./ Под ред. Неретиной Т.Г. — М.: «Баласс», 2004.

10. Части суток. — М.: Издательство ОНИКС-Ч-25 ЛИТ, 2013.

11. Четыре времени года. — М.: Издательство ОНИКС-Ч-54 ЛИТ, 2013.

12. Четыре желания: Стихи о временах года/ Сост. Р. Данкова — М.: Издательство ОНИКС, 2010.

13. Шевченко Е.Г. «Подготовка к школе детей с ЗПР» Книга 1, 2. — М.: «Школьная Пресса», 2004.

14. Шорыгина Т.А. «Беседы о пространстве и времени». — ТЦ «Сфера», 2009.

Тест “Времена года” диагностика для дошкольников

Тест “Времена года”

Методика позволяет диагностировать уровень развития образно-логического мышления.

Предназначена для детей в возрасте от 3 до 4 лет.

Ребенку показывают рисунок и просят, внимательно посмотрев на этот рисунок, сказать, какое время года изображено на каждой части данного рисунка.

За отведенное на выполнение этого задания время — 2 мин — ребенок должен будет не только назвать соответствующее время года, но и обосновать свое мнение о нем, т.е. объяснить, почему он так думает, указать те признаки, которые, по его мнению, свидетельствуют о том, что на данной части рисунка показано именно это, а не какое-либо иное время года.

Оценка результатов теста

10 баллов — за отведенное время ребенок правильно назвал и связал все картинки с временами года, указав на каждой из них не менее двух признаков, свидетельствующих о том, что на картинке изображено именно данное время года (всего не менее 8 признаков по всем картинкам).

8-9 баллов — ребенок правильно назвал и связал с нужными временами года все картинки, указав при этом 5-7 признаков, подтверждающих его мнение, на всех картинках, вместе взятых.

6-7 баллов — ребенок правильно определил на всех картинках времена года, но указал только 3-4 признака, подтверждающих его мнение.

4-5 баллов — ребенок правильно определил время года только на одной-двух картинках из четырех и указал только 1-2 признака в подтверждение своего мнения.

0-3 балла — ребенок не смог правильно определить ни одного времени года и не назвал точно ни одного признака (разное количество баллов, от 0 до 3, ставится в зависимости от того, пытался или не пытался ребенок это сделать).

Выводы об уровне развития образно-логического мышления

10 баллов — очень высокий.

8-9 баллов — высокий.

6-7 баллов — средний.

4-5 баллов — низкий.

0-3 балла — очень низкий.

Логическое мышление. Методика диагностики дошкольников


Логическое мышление — это один из основных показателей качества мышления личности. Способность человека самостоятельно логически мыслить, выделять существенные признаки предметов и явлений, обобщать, делать умозаключения, обосновывать свои суждения, доказывать их истинность возникает и формируется в ходе ее интеллектуального развития.

Методика Э.Ф. Замбацявичене (на основе словесного материала) и тест «Абстрактное логическое мышление» Л.А. Ясюковой, с целью исследования уровня развития логического мышления.

Методика «НЕЛЕПИЦЫ»

Цель: определить уровень сформированности анализа, как операции логического мышления. С помощью этой же методики определяется умение ребенка рассуждать логически и грамматически правильно выражать свою мысль.

Проведение методики:

Вначале ребенку показывают картинку. В ней имеются несколько нелепых ситуаций. Во время рассматривания картинки ребенок получает инструкцию примерно следующего содержания: « Внимательно посмотри на эту картинку и скажи, все ли здесь находится на своем месте и правильно нарисовано.

Если что-нибудь тебе покажется не так, не на месте или неправильно нарисовано. То укажи на это и объясни, почему этот не так. Далее ты должен будешь сказать, как на самом деле должно быть».

Примечание. Обе части инструкции выполняются последовательно. Сначала ребенок просто называет все нелепицы и указывает их на картинке, а затем объясняет, как на самом деле должно быть.

Время экспозиции картинки и выполнения задания ограничено тремя минутами. За это время ребенок должен заметить как можно больше нелепых ситуаций и объяснить, что не так, почему не так и как на самом деле должно быть.

Методика «ВРЕМЕНА ГОДА»

Цель: определить уровень сформированности синтеза, как операции логического мышления.

Проведение методики:

Ребенку показывают картинку и просят внимательно посмотреть на этот рисунок, сказать, какое время года изображено на каждой части данного рисунка. За отведенное на выполнение этого задания время — 2мин — ребенок должен будет не только назвать соответствующее время года, но и обосновать свое мнение о нем, то есть объяснить, почему он так думает, указать те признаки, которые по его мнению, свидетельствуют о том, что на данной части рисунка показано это, а не какое-либо иное другое время года.

Методика «НАЙДИ ОТЛИЧИЯ»

Цель: Определить уровень сформированности сравнения, как операции логического мышления.

Ребенку показывают 2 картинки, на первый взгляд одинаковые, но в которых есть существенные различия (5 отличий). За время 3 мин ребенок должен найти как можно больше отличий, назвать и показать их.

 Методика « ЧТО ЗДЕСЬ ЛИШНЕЕ?»

Цель: определить уровень сформированности обобщения, как операции логического мышления.

Проведение методики:

В данной методике предлагается серия картинок, на которых представлены разные виды домашней птицы и одно животное, в сопровождение следующей инструкции: «На каждой из этих картинок один из четырех изображенных на ней является лишним.

Внимательно посмотри на картинки и определи, что здесь отличное от других и почему является лишним». На решение задачи отводится 3 минуты.

Методика «РАЗДЕЛИ НА ГРУППЫ»

Ребенку показывают картинку и предлагают следующее задание: «Внимательно посмотри на картинку и раздели представленные на ней фигуры на как можно большее число групп. В каждую такую группу должны входить фигуры, выделяемые по одному общему для них признаку.

Назови все фигуры, входящие в каждую из выделенных групп, и тот признак, по которому они выделены». На выполнение всего задания отводится 3 минуты.

Выполнение детьми предложенных заданий оценивалось по десятибалльной системе, где:

8-10 -высокий уровень

5-7 — средний уровень

0-4 — низкий уровень

Источник

Дидактическая игра Времена года

Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение

«Центр развития ребенка – детский сад № 100 « Незабудка»

Дидактическая игра «Времена года»

Составитель: Тушенкова Екатерина Петровна, воспитатель

Прокопьевск, 2013

Название игры: «Времена года»

Назначение игры: дидактическая игра предназначена для детей 5-7 летнего возраста. Рекомендуется использовать на занятиях и в свободной деятельности детей. Форма организации игры — индивидуальная или подгрупповая (с небольшим количеством детей). Данная игра способствует приобщению детей дошкольного возраста к экологической культуре и формирует эстетическое отношение к окружающему миру. Предназначена для закрепления знаний детей по данной теме.

Цель: закреплять с детьми названия времен года, месяцев, учить видеть признаки сезонных изменений в погоде, растениях, поведении животных, находить отличительные особенности каждого времени года, развивать наблюдательность, память, внимание, связную речь, логическое мышление воспитанников. Обогащать словарь за счет введения новых определений: капель, проталина, первоцвет, листопад, снегопад и др.

Описание: игра представлена в виде картинок, связанных с конкретным временем года, которые крепятся к фланелеграфу при помощи липучки. С наступлением нового времени года, картинки меняются. Так же отмечаются изменения погоды ( дождь, снег, тучи меняются на облака и наоборот и др.), появление новых признаков определенного времени года( прилетели птицы, расцвели первоцветы и др.)

«Осень»

Ранняя осень

Природный мир: листья желтеют на березе, на рябине – краснеют, ягоды спеют, становятся красного цвета. Познакомить и показать детям на картине явление – листопад. Поговорить, почему осень называют золотой? Какая погода в начале осени? Что такое бабье – лето? Назвать осенние месяцы: сентябрь, октябрь, ноябрь.

Животный мир: животные готовятся к зиме, делают запасы. Как готовится к зиме белка, еж, медведь и др.? Птицы улетают в теплые края. Все ли птицы улетают? Какие птицы остаются с нами?

Цель: дать детям представление о том, что от дождя грибы растут быстрее. Закреплять название съедобных и ядовитых грибов. Какие животные любят грибы? Какая погода сегодня? Куда делось солнце, облака? Чем отличается ранняя осень от поздней? Куда исчезли насекомые? Побеседовать о том, как нужно вести себя в лесу.

«Зима»

Природный мир: дать представление о том, что зимой выпадает снег, все кругом бело, погода холодная. Познакомить с явлением: снегопад. Деревья сбросили листву и «спят» до весны. Обогащение словаря: сугроб, снегопад, снежинки, снегирь, синица. Закреплять признаки зимы, названия зимних месяцев: декабрь, январь, февраль.

Животный мир: медведь спит в берлоге, ежик тоже спит. Заяц поменял серую шубку на белую. Прилетели снегири и синицы. Чем питаются птицы зимой? Как люди могут им помочь пережить зиму? Куда делись цветы, трава?

«Новогодний праздник»

Рассказать детям о том, что зимой отмечают прекрасный праздник новый год и, где– то, по лесу к нам в детский сад уже идут Дед Мороз и Снегурочка. Побеседовать на тему: « Что такое новый год?». Как люди готовятся к встрече нового года? Украшение групповой комнаты. Дидактическая игра « Письмо Деду Морозу».

«Весна»

Ранняя весна

Природный мир: закреплять признаки весны: снег тает, природа начинает «оживать» — на деревьях появляются почки, солнце поднимается выше, светит ярче, сильнее греет землю, становится теплее. Весенние месяцы: март, апрель, май.

Животный мир: медведь и еж просыпаются после зимней спячки, заяц меняет шубу на серую. Птицы прилетают с юга: грачи, скворцы, ласточки.

Природный мир: появляются первые проталины, почки на деревьях набухают, появляются первоцветы: мать и мачеха, подснежник, прострел. Погода весной разная: солнечная, дождливая.

Животный мир: птицам негде жить, поэтому люди строят для них скворечники, птицы выводят птенцов. Все радуются наступлению весны. Начинают просыпаться насекомые.

«Лето»

Природный мир: на деревьях молодые зеленые листики, трава зеленая, распускаются цветы, появляются грибы. На рябине появляются белые цветочки, из которых появятся ягоды. Погода разная: дождливая, солнечная. Но летом всегда тепло. Летние месяцы: июнь, июль, август.

В лесу поспевают ягоды. Насекомые радуются лету: стрекозы, бабочки, пчелы и др.

Игра « Что перепутал художник?»

Цель: развивать внимание, память, зрительное восприятие и связную речь воспитанников.

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/10762-didakticheskaja-igra-vremena-goda

Скрининговое тестирование риска формирования дислексии у дошкольников

Эффективность скрининговой диагностики дислексии представляется достаточно высокой, хотя опыт ее использования российскими специалистами пока еще  ограничен. Тестирование направлено на выявление признаков риска развития дислексии, то есть позволяет предсказать вероятность появления стойких трудностей в чтении. 

Методика раннего выявления дислексии по А.Н. Корневу

В 1982 году предложена методика раннего выявления дислексии по А.Н. Корневу (МРВД), разработанная в рамках диссертационного исследования на соискание ученой степени кандидата педагогических наук и рекомендованная в Письме Министерства Здравоохранения СССР. На основании нейропсихологического анализа детей с признаками дислексии разработана группа заданий, способная дифференцировать проявления дислексии от иных форм отставания, например, задержка умственного развития, педагогическая запущенность. Диагностика направлена на детей старшего дошкольного и младшего школьного возраста (6-7 лет). Целью исследования является обнаружение признака неполноценности обсессивных операций в различных модальностях.

Методика раннего выявления дислексии включает 4 типа заданий, описанных в книгах автора метода.

Рядоговорение

Ребенку предлагается произнести автоматизированный речевой ряд, называя по порядку времена года. Допустимо в начале выполнения задания предложить подсказку, если ребенок путает времена года с месяцами, частями суток или днями недели. Оценивается не собственно знание, а способность воспроизвести автоматизированное перечисление по порядку в правильной последовательности. При появлении ошибок ребенку предлагается выполнить задание повторно, чтобы исключить случайную ошибку. Затем ребенку предлагается перечислить дни недели.

Каждое нарушение автоматизированного произношения оценивается в «штрафных» баллах следующим образом:

  1. правильные ответы на оба вопроса — 0 баллов;
  2. правильный ответ на 1 вопрос —2 балла;
  3. ни одного правильного ответа — 3 балла.

Прямое и обратное повторение цифрового ряда

Ребенку предлагается повторить вслед за исследователем несколько цифр в том же порядке. Цифры называют в умеренном темпе, как при отсчете стартового времени. Ускорение темпа облегчает запоминание и, соответственно, искажает результат. При ошибке предоставляется право второй попытки. Оперативная память должна сохранить порядок цифр определенной длины.

Второе задание заключается в обратном воспроизведении заданного порядка цифр. При объяснении приводится пример, чтобы обеспечить уверенное понимание задания. Длина порядка цифр в данном случае меньше, чем в первом задании.

Необходимо постепенно увеличивать длину цифровых рядов, чтобы определить в обоих случаях длину запоминаемого ряда, воспроизводимого в прямом и обратном направлениях. Для оценки длина обоих рядв (то есть количество запоминаемых цифр) суммируется.

Оценка производится следующим образом:

  1. более 6 слов – 0 баллов;
  2. 6 слов – 2 балла;
  3. менее 6 слов – 3 балла.

Необходимо отметить, что обратный счет лучше характеризует объем оперативной памяти, так как ребенок должен фиксировать прямой цифровой ряд, последовательно производя его инверсию.

Воспроизведение ритмов

Ребенку предлагается воспроизвести последовательно четыре ритмических рисунка. Сначала предъявляются простые ритмы, при этом предоставляется право повторного выполнения при допущении единственной ошибки. Затем предъявляются два сложных ритма с сохранением критериев выполнения задания.

При этом оценивается способность слухового различения ритмов, аудиальный гнозис ритмических комплексов. Возможно искажение выполнения задания за счет дефекта динамического праксиса, когда ребенок делает «лишний» удар, что объясняется нарушением моторики.

Оценка производится следующим образом:

  1. воспроизведены 4 ритмических ряда – 0 баллов;
  2. воспроизведены 2 ритмических ряда, состоящие из не более чем четырех ударов каждый – 2 балла;
  3. не воспроизведен ни один ритмический ряд – 3 балла.

«Кулак-ребро-ладонь»

Ребенку предлагается внимательно следить за действиями исследователя и трижды повторить их в той же последовательности. Выполняется удар кулаком по столу, установление ладони на ребро и хлопок по столу ладонью, трижды, подряд, без пауз между сериями.

При единственной ошибке предоставляется право повторного выполнения задания. При допущении явных ошибок демонстрация выполнения задания повторяется. Допустимо не более пяти демонстраций.

Это задание подобно нейропсихологическому тесту «кулак-ребро-ладонь», но движения выполняются иначе. При нейропсихологическом тестировании оценивается динамический праксис, то есть способность к переключению с одного движения на другое. При диагностике риска дислексии исследуется возможность правильного воспроизведения определенной последовательности.

Оценка выполнения задания производится следующим образом:

  1. правильное воспроизведение с одной-двух попыток после 1 -й демонстрации — 0 баллов;
  2. правильное воспроизведение после 2 демонстраций или после 3 демонстраций с 1-й попытки — 2 балла;
  3. правильное воспроизведение после 4 и 5 демонстраций или после 3 демонстраций со 2-й и 1 более попыток, отсутствие правильного воспроизведения— 3 балла.

Окончательная оценка по методике раннего выявления дислексии

Окончательная оценка по методике раннего выявления дислексии производится путем суммирования результатов первого, второго и наихудшего результата при выполнении третьего или четвертого задания (результат с максимальным количеством штрафных баллов).

Общая сумма штрафных баллов состоит из результатов оценки рядоговорения, повторения цифровых рядов и воспроизведения ритмов или последовательности действий.

Окончательная оценка МРВД:

  • до 5 баллов включительно – норма, риска развития дислексии нет;
  • более 5 баллов – присутствует риск формирования дислексии. Чем больше штрафных баллов, тем выше риск развития дислексии.

Другие методики оценки риска формирования дислексии у дошкольников

Рассмотрим батарею тестов риска, реализованных в других языковых условиях как предикторы дислексии. Частично эти тесты можно использовать, начиная с 5 лет, что выгодно отличает их от отечественной методики, рассматриваемой выше.

Тест быстрого серийного называния

Тест разработан международной группой экспертов, апробирован для разных возрастных групп. Предварительно производится тренировочное выполнение заданий, в ходе которого исследователь должен убедиться, что необходимые названия ребенку известны. Нормальное время выполнения каждого задания составляет 1 минуту.

Серийное называние изображений

Ребенку предлагается стимульный материал с набором повторяющихся картинок (36 изображений). Задание заключается в быстром назывании вслух изображенных предметов. Учитываются допущенные ошибки и скорость выполнения.

Серийное называние цветов

Ребенку предлагается стимульный материал с набором повторяющихся цветов, которые он должен назвать как можно быстрее.

Серийное называние букв

Ребенку предлагается стимульный материал с набором повторяющихся букв, которые он должен назвать как можно быстрее.

Серийное называние цифр

Ребенку предлагается стимульный материал с набором повторяющихся цифр, которые он должен назвать как можно быстрее.

Эти два теста предлагаются детям начиная с шестилетнего возраста. Наиболее надежными предикторами дислексии являются серийные называния цветов и изображений. Батарея тестов является стандартизированным методом оценки дефицита актуализации слов, то есть их быстрого припоминания.

Тест фонетической сегментации

В игровой стандартизированной форме ребенку предлагается продемонстрировать владение фонематическим анализом. Фонематический и слоговой анализ-это навык-предпосылка, определяющий успешность овладения навыком чтения. Метод является классическим логопедическим инструментом диагностики. Затруднения при выполнении задания расцениваются как предиктор дислексии.

Предварительно следует уточнить, посещал ли ребенок дошкольное образовательное учреждение, где должен приобретаться навык фонематического анализа. Если навык е сформирован, то оценивать его как предиктор дислексии не представляется возможным.

Тест оценки фонологической оперативной памяти

Предварительно требуется оценить звукопроизношение ребенка. Дефекты звукопроизношения в качестве ошибки не рассматриваются.

Ребенку предлагается повторить список неслов, предъявляемых поодиночке.  Критерием успешности является количество допущенных ошибок. Ограничение объема оперативной фонологической памяти является маркером риска развития дислексии. Данный тест используется, начиная с пяти лет.

Применение вышеописанных тестов является объективизированным и надежным способом оценки рисков формирования дислексии.

МЕТОДИКА ОБСЛЕДОВАНИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РЕБЕНКА 5-6 ЛЕТ. 1. ВКЛЮЧЕНИЕ В РЯД (методика А. А. Венгер).

1. «Найди такую же картинку» (внимание)

1. «Найди такую же картинку» (внимание) Цель: выявление способности устанавливать тождество, сходство и различие предметов на основе зрительного анализа, уровня развития наблюдательности, устойчивости

Подробнее

Игровая школа мышления

Игровая школа мышления В дошкольном возрасте тесно взаимодействуют три основные формы: наглядно-действенное, наглядно-образное и словесно-логическое мышление. Данные формы мышления образуют тот единый

Подробнее

«Скажи последующее (предыдущее) число»

«Продолжай считать» Называя какое-нибудь число, взрослый бросает ребенку мяч. Ребенок ловит его, и продолжает считать до десяти, возвращая мяч взрослому. Можно предложить считать в обратном порядке. «Скажи

Подробнее

Развивающая игра «Палочки Кюизенера»

Развивающая игра «Палочки Кюизенера» Знакомство с миром чисел посредством палочек Кюизенера Счетные палочки Кюизенера интересны тем, что с ними можно работать как в горизонтальной, так и в вертикальной

Подробнее

Методика «Что здесь лишнее?»

Методика «Что здесь лишнее?» Эта методика предназначена для детей от 4 до 5 лет. Она призвана исследовать процессы образно-логического мышления, умственные операции анализа и обобщения у ребенка. В методике

Подробнее

Д/игра «Воздушные шары»

Д/игра «Воздушные шары» Цель: познакомить детей с четырьмя цветами путем подбора по образцу. Называть четыре цвета спектра (красный, желтый, синий, зеленый). Воспитатель сообщает детям, что они будут играть

Подробнее

Геометрич. Фигуры: Заключение

Приложение 1 к адаптированной основной образовательной программе для детей с тяжелыми нарушениями речи Контрольно-измерительные материалы Контрольно-измерительные материалы педагога-психолога Протокол

Подробнее

Знания и умения трехлетнего ребенка

Знания и умения трехлетнего ребенка В нынешнем море информации о том, что может уметь ребенок к определенному возрасту можно легко потеряться. Когда начинаешь в этом разбираться, чаще всего только огорчаешься,

Подробнее

Картотека игр по теме «Транспорт. ПДД»

Картотека игр по теме «Транспорт. ПДД» Кулик Е.В., воспитатель 1 кв. категории Описание: представленные игры способствуют развитию произвольности психических процессов, элементарных мыслительных операций

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка «Посредством шахмат я воспитал свой характер. Шахматы прежде всего учат быть объективным» (А. Алѐхин) Шахматы это по форме игра, по содержанию искусство, а по трудности овладения

Подробнее

Консультация для родителей

Воспитатель: ФОКИНА Е.И.. Консультация для родителей «Воспитание СЕНСОРНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ДЕТЕЙ РАННЕГО ВОЗРАСТА» Сенсорное развитие детей во все времена было и остается важным и необходимым для полноценного

Подробнее

О пользе пазлов и составных картинок

О пользе пазлов и составных картинок Сегодня на прилавках магазинов можно встретить невероятное число различных пазлов, составных картинок. Цель данных головоломок собрать целое изображение из отдельных

Подробнее

Развивающие игры с конструктором LEGO

Развивающие игры с конструктором LEGO «Разложи по величине» Задача: учить детей последовательному расположению в ряду элементов разной величины. Материал: формы лего. Ход игры: Педагог рассматривает с

Подробнее

Устный счет Подходим к экрану Видео

Конспект образовательной деятельности по образовательной области Познавательное развитие для детей старшей группы Мошнина Оксана Юрьевна Учитель-дефектолог МБДОУ «ДС 127 г. Челябинска» высшая квалификационная

Подробнее

Авторы: И.И. Копылова И.В. Пистер Ю.В. Чернова

Приложение к адаптированной образовательной программе дошкольного образования для детей с особыми образовательными потребностями Календарно-тематическое планирование учителя-дефектолога «Формирование элементарных

Подробнее

этап содержание занятия примечания

Конспект фронтального занятия по математике 2-й год обучения, 1-й квартал Тема: «Группировка предметов по заданному признаку. Счет в пределах трех. Знакомство с треугольником» Программное содержание: —

Подробнее

ПРИЛОЖЕНИЕ 6 ДИДАКТИЧЕСКИЕ ИГРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 6 ДИДАКТИЧЕСКИЕ ИГРЫ Дидактические игры по физическому воспитанию дошкольников. Игра это не только источник положительных эмоций, это ещё и возможность развивать качества, необходимые для дальнейшей

Подробнее

Консультации для воспитателей

Консультации для воспитателей Дидактические игры по физическому воспитанию дошкольников Игра это не только источник положительных эмоций, это ещѐ и возможность развивать качества, необходимые для дальнейшей

Подробнее

КОНСПЕКТ ОТКРЫТОГО ПРОСМОТРА ПО

Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение Детский сад 23 КОНСПЕКТ ОТКРЫТОГО ПРОСМОТРА ПО ПОЗНАВАТЕЛЬНОМУ РАЗВИТИЮ (ФОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ) Подготовила

Подробнее

Диагностические материалы

Диагностические материалы Задание 1 «Раскрашивание фигур» (методика Н.Я. Чутко) Назначение задания: выявить умения классифицировать наглядный материал (геометрические фигуры) по самостоятельно найденному

Подробнее

ОРИЕНТИРОВКА В ПРОСТРАНСТВЕ

по закреплению математических знаний детей 5-ого года жизни. Для каждого родителя собственный ребенок и умен, и красив. И когда воспитатель рекомендует проводить те или иные упражнения дома для закрепления

Подробнее

«Палочки помогалочки»

«Палочки помогалочки» Харлан О. С., учитель — дефектолог ГБУ ДПО СО «Центр специального образования» г. о. Самара Одним из интересных для детей видов конструирования, является конструирование из счетных

Подробнее

Картотека игр «Развиваем память»

Картотека игр «Развиваем память» КАРТОЧКА 1 «Что изменилось?» Вариант 1. Цель: обучение навыкам запоминания образа, ситуации. Дидактический материал: одна картинка с изображением, например, ванной комнаты.

Подробнее

Дидактическое пособие «Времена года» | Дошкольное образование

Дидактическое пособие «Времена года»

Автор: Тихонова Алена Валерьевна

Организация: МАДОУ «Детский сад №255»

Населенный пункт: г. Казань

Пояснительная записка.

Одно из направлений формирования временных представлений у детей- изучение времен года. Дети учатся сравнивать, находить закономерности. У них развивается память, наблюдательность, связная речь, интерес к окружающему миру.

Для уточнения, закрепления и приведения знаний в систему используют дидактические игры.

Дидактическая игра «Времена года» имеет обучающее, развивающее и воспитывающие значение. Пособие прекрасно подходит для индивидуальной, подгрупповой и фронтальной работы с дошкольниками с целью закрепления знаний и умению детей выполнять определённые задания, а также для самостоятельного использования. Ее можно использовать в любых видах детской деятельности: игровой, коммуникативной, познавательно-исследовательской, как элемент в ознакомлении с художественными произведениями.

Дидактическая пособие предназначена для детей от 3 до 5 лет.

Цель:

закреплять понятия «весна», «лето», «осень», «зима»,

— различать изменения природы в разное время года;

— знать времена года и называть их в определенной последовательности;

— находить, соответствующие данному времени года детали;

— оживлять композицию фигурными деталями;

— развивать зрительную память, внимание, речь;

— любить природу в разное время года.

Задачи:

Образовательные:

— учить определять время года по его характерным признакам;

— закреплять знания детей и представления об особенностях каждого времени года;

— упражнять детей в составлении короткого рассказа: «Что изображено на картинке и когда это бывает»;

— расширение и обогащения словарного запаса;

— способствовать формированию сенсорных умений;

— способствовать развитию наглядно-действенного, образного мышления, внимания, памяти, воображения, речи и мелкой моторики рук;

— обогащать словарный запас.

 

Развивающие:

— развивать сенсорные навыки, мелкую моторику рук, память, внимание, логическое и образное мышление, пространственное представление.

Воспитательные:

— воспитывать бережное отношение к природе;

— учить наблюдать и видеть взаимосвязь явлений в природе;

Формировать у детей взаимоотношения, сотрудничество при решении задач, воспитание умения выслушать ответ товарища, воспитание самостоятельности

Описание пособия.

Основа пособия – фетр. Игровое панно в рамке, в котором центральная композиция – дерево и набор различных фетровых деталей (листики, тучка, солнце, цветки и т.д.). Так же используется игровое поле, разделенное на времена года в виде часов со стрелкой, карточки, соответствующие временам года.

Принцип создания пособия:

1. Привлекательность для детей;

2. Доступность;

3.Многофункциональность;

4. Стимулирование познавательной активности детей;

Планируемый результат:

Дети понимают правила игры и игровые действия.

— проявляют интерес и принимают игровую задачу.

— имеют представление о характерных особенностях разных времён года, проявляют желания помочь друг другу.

— проявляют умение анализировать достижение игровой задачи.

— проявляют желание использовать игру в самостоятельной деятельности.

Принципы воспитания:

формирование личностного стиля взаимоотношений со сверстниками и педагогом,

— создание положительного

— эмоционального фона и атмосферы эмоционального подъёма,

— воспитание через взаимодействие.

Принципы обучения:

принцип доступности, наглядности, принцип систематичности и последовательности, принцип научности, активности.

Методы воспитания:

беседа, поощрение, упражнение, ситуация свободного выбора, создание ситуации успеха.

Методы обучения:

объяснение, беседа, упражнение, частично-поисковый

Предварительная работа:

беседы о временах года, рассматривание картин, иллюстраций, наблюдение за изменениями времён года, прочтение сказки «12 месяцев»

Четыре раза в год они

Земли наряд меняют пёстрый.

Бегут, бегут за днями дни,

Приходят и уходят сёстры. (Зима, Весна, лето, Осень)

 

Вариант 1

Игра «Составь картинку и расскажи»

Цель игры: развить у детей мышление, воображение, речь.

Ход игры: детей спрашивают –«Какое сейчас время года?» и предлагают составить картинку, выбрав нужные детали из фетра. Затем воспитатель просит описать картинку.

Вариант 2

Игра «Что не так?»

Цель: развить речемыслительную деятельность ребенка – внимание, мышление, восприятие, связную речь.

Ход игры: Выбрав какое- либо время года, одна группа детей размещает несколько несоответствующих деталей или фигурок на панно и предлагает другим детям найти лишнее, объяснив свой выбор.

Вариант 3

Игра «Какая сейчас погода?»

Цель: развивать мышление, связную речь у детей

Задачи: описать сегодняшнюю погоду и составить картинку, данному описанию.

Ход игры: воспитатель просит детей описать сегодняшнюю погоду. Дети отвечают, перечисляют все явления, которые есть на данный момент.

Вариант 4

Игра «Составь рассказ об осени»

Задачи: побуждать детей к составлению рассказа об этом времени года; формировать у детей эстетическое отношение к природе, умению погружаться в мир природы, её образов, цветов; учить рассказывать связно, полно, четко выстраивать композицию рассказа.

Ход игры:

На панно выставляются детали, которые соответствуют признакам осени, воспитатель предлагает составить небольшой связный рассказ об осени. Сначала воспитатель даёт примерный образец рассказа.

 

 

Вариант 5

Игра «Приметы зимы»

Задачи: обогащать знания детей о приметах зимы, обучать составлению сложноподчиненных предложений с союзом «потому что».

Ход игры:

Воспитатель спрашивает: «Какое сейчас время года? Почему вы думаете, что сейчас зима. Назовите приметы зимы». Дети по очереди называют приметы зимы и выставляют на панно соответствующие детали названной приметы, составляя предложение. Например: «Я думаю, что сейчас зима, потому что идет снег».

Вариант 6

Игра «Когда это бывает?»

Задачи: закрепить знания о природных явлениях. Формировать представления о временах года, о месяцах.

Развитие внимания, зрительного восприятия.

Ход игры: Воспитатель предлагает разгадать загадки о временах года и подобрать детали из фетра, соответствующие определенному времени года. Вспомнить характерные особенности данного времени года.

Кто, скажи мне милый друг,

Красит белым всё вокруг,

И деревья, и дома?

Это — зимушка -… (ЗИМА)

Стало солнышко теплей,

Зажурчал в лесу ручей,

Вся природа расцветает,

Время года кто узнает? (ВЕСНА)

Солнце печет, липа цветет,

Вишня поспевает,

Когда это бывает? (ЛЕТОМ)

Листья быстро пожелтели

И на землю полетели.

Так бывает раз в году,

А когда? Я не пойму! (ОСЕНЬ)

Вариант 7

Воспитатель предлагает устроить соревнование: одни дети составляют картинку времени года на панно из фетра, а другие отгадывают и описывают ее.

Цель: развивать внимание, связную речь, мышление, воображение.

Вариант 8

Цель: развить у детей внимание, мышление, память.

Ход игры: на картинке изображены четыре части времен года. Каждая часть времен года обозначена определенным цветом (зима-голубым, весна- зеленым, лето- красным, осень- желтым). Заготовленные геометрические фигурки из фетра дети соотносят каждую часть с определенным цветом ко времени года. В процессе игры закрепляется счет от 1 до 4, цвет, форма и последовательность времен года.

Вариант 9

Лото «Когда это бывает?»

Цель: развить у детей внимание, мышление, связную речь.

Ход игры: Детям предлагают игровое поле, разделенный на четыре части с изображением времен года и карточки, соответствующие им. Карточки перевернуты изображением вниз. Воспитатель берет по одной карточки, показывает детям и спрашивает какому времени года подходит картинка. Дети отвечают, объясняют почему именно так и картинка ложится на игровое поле, к соответствующей части. Для старших групп можно усложнить задачу, спросив у детей к какому именно месяцу подходит картинка. В процессе игры закрепляем последовательность времен года и его месяцы.

Вариант 10

Игра «Определи и назови»

Цель: развить у детей внимание, мышление, речемыслительную деятельность, закрепить знания о природных явлениях, форму, цвет.

Ход игры: Ребёнок крутит стрелку на игровом поле, после того как стрелка остановится, называет- время года и определяет цвет, соответствующий данному времени. На данное время года раскладывает геометрические фигуры такого же цвета и называет их. В старших группах- перечислить месяцы и посчитать геометрические фигуры.

Вариант 11

Игра «Прослушай и выбери нужное»

Цель: развить у детей внимание, мышление, речемыслительную деятельность, закрепить знания о природных явлениях.

Ход игры: перед детьми разложены карточки с временами года и природными явлениями. Воспитатель предлагает прослушать стихотворение о времени года, а дети должны выбрать нужные карточки и назвать их месяцы.

Осень.

Обсыпается весь наш бедный сад,

Листья пожелтелые по ветру летят;

Лишь вдали красуются, там, на дне долин,

Кисти ярко-красные вянущих рябин.

А. К. Толстой

Зима.

Пришла зима с морозами

С морозами, с метелями.

Сугробы под берёзами,

Белым-бело под елями.

О. Высотская

Весна.

Сельская песня

Травка зеленеет,

Солнышко блестит,

Ласточка с весною

В сени к нам летит.

А. Н. Плещеев

Лето.

Если в небе ходят грозы,

Если травы расцвели,

Если рано утром росы

Гнут былинки до земли,

Если в рощах над калиной

Вплоть до ночи гул пчелиный,

Если солнышком согрета

Вся вода в реке до дна,

Значит, это уже лето!

Значит, кончилась весна!

Е. Трутнева

 

Данное пособие можно применять в «уголке природы». Наблюдая за изменением погоды составлять соответствующую картинку (идет дождь, снег, светит солнце, опадают листья и т.д.).

 

 

Список использованной литературы

  1. Венгер Л.А. Воспитание сенсорной культуры от рождения до 6 лет- М.: Просвещение, 1988.
  2. Дыбина О.Б. Ребенок и окружающий мир: программа и методические рекомендации. – М.: Мозаика – Синтез, 2008.
  3. «От рождения до школы». Основная общеобразовательная программа дошкольного образования/ под.ред. Н.Е. Вераксы, Т.С. Комаровой, М.А. Васильевой- М.: Мозайка – синтез, 2010.
  4. Соломенникова О.А. Экологическое воспитание в детском саду: программа и методические рекомендации – М.: Мозаика – синтез, 2008.
  5. Е.А. Пономарёва, С.А.Иванова «Изменения в природе: времена года. Наглядно- дидактический материал для развития речи детей дошкольного возраста»- Издательство: Айрис 2007 г.
  6. О.Е. Громова, Г.Н. Соломатина, Н.П. Савинова «Стихи о временах года и игры. Дидактические материалы по развитию речи детей 5-6 лет». Москва 2005 год.
  7. https://ped-kopilka.ru/ стихи о временах года для детей 4-5 лет.

Приложения:

  1. file0.docx.. 2,4 МБ
Опубликовано: 21.11.2019

Климатический блог Брайана Б.: Определение времен года

Какой сезон? Что ж, если вы посмотрите на календарь, сезоны начинаются 21 декабря, 20 марта, 21 июня и 22 сентября. Это более правильное название астрономических сезонов . Климатологи традиционно используют целые календарные месяцы для описания сезонов — с декабря по февраль, с марта по май, с июня по август и с сентября по ноябрь. Это климатологических сезонов . Большинство естествоиспытателей используют эти определения сезона на основе месяца.

Определения сезонов

Удивительно, но было проведено очень мало исследований по использованию климатологических данных для точной настройки определения сезонов в местном масштабе. Когда я посмотрел несколько лет назад, я нашел только одну статью в рецензируемой литературе, в которой конкретно рассматривалась перестановка дат начала сезонов (цитата ожидается). Эта попытка была лишь попыткой оценить, действительно ли 90-92-дневные сезоны совпадают с календарными месяцами.Они показали, что на самом деле это не так уж и далеко.

Совсем недавно Boustead et al. (2015) использовали сложную рубрику для определения зимнего сезона с использованием температуры, снегопада и высоты снежного покрова — AWSSI. Их определение зимы было обширным и обеспечивало максимальную продолжительность зимних условий. В марте / апреле измеримый снегопад продлил зимний сезон (по крайней мере) до дня снегопада — и дольше, если он оставался на земле. Однако можно утверждать, что несколько дней с температурой 60 ° с / 70 ° с в марте, за которыми следует быстрый снегопад, не означают, что эти дни с температурой 60 ° с / 70 ° являются частью зимы.AWSSI собирает их в зимний сезон. Это не недостаток AWSSI; так как цель AWSSI — охватить все зимние условия.

Данные

Я использовал базу данных глобальной сети исторической климатологии версии 4 (GHCNv4) по месячным температурам климата для всего анализа. А вот важный момент. Климатические нормы основаны на месячных температурах . Это кажется нелогичным. Почему бы не использовать ежедневные данные, если они у нас есть? Ответ в том, что ежедневные данные хаотичны.Кроме того, многие станции собирают данные по нерегулярным графикам, что затрудняет ежедневные оценки, но дает хорошие результаты на ежемесячном уровне.

Вплоть до климатического периода 1971-2010 гг. Национальный центр экологической информации (NCEI), ранее бывший Национальным центром климатических данных (NCDC), для интерполяции суточных климатических норм использовал аппроксимацию средней месячной температуры кубическим сплайном. В климатический период 1981-2010 годов они несколько изменили процедуру, используя методологию, которая объясняется довольно подробно, но таким образом, что нельзя воспроизвести .

Для своего анализа я использовал данные о месячной температуре за 1981-2010 гг. И применил технику кубических сплайнов, которую NCEI использовал в предыдущие нормальные климатические периоды. Полученные за сутки значения не сильно отличаются от от не воспроизводимых опубликованных значений NCEI. С этой оговоркой …

Регулировка 90-дневного холода и 92-дневного тепла

Период с 1 декабря по 28 февраля составляет 90 дней (я игнорирую високосные дни). Неужели это самые холодные 90 дней в году? Соответственно, период с 1 июня по 31 августа составляет 92 дня.Неужели это самые теплые 92 дня в году?

Это вопросы, которые меня давно интересовали. Чтобы ответить на этот вопрос, я сгенерировал дневные нормальные температуры для каждой станции США / Канады в наборе данных GHCN v4 (7636 станций). Для каждой из этих станций я отметил 90 самых холодных дней в году и 92 самых теплых дня в году. Таким образом, времена года переопределяются следующим образом:

1) Зима: самые холодные 90 дней
2) Лето: самые теплые 92 дня
3) Весна: дни между зимой и летом (неопределенная продолжительность)
4) Осень: дни между летом и зимой (не определено. length)

Продолжительность зимы и лета фиксирована, а общая длина весны и осени фиксирована, но продолжительность весны и осени в зависимости от сезона варьируется от места к месту.

На рисунках 1-4 ниже показаны даты зимы и осени, а также продолжительность весны и осени с использованием вышеупомянутой методологии. На рис. 5 показан образец станций с датами начала и окончания всех сезонов с использованием цветного индекса.

Рис. 1. Самый холодный 90-дневный период года в 1981-2010 годах с использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4.

Рисунок 2. Самый теплый 92-дневный период года в 1981-2010 гг. С использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4.

Рисунок 3. Количество дней между самым холодным 90-дневным периодом и самым теплым 92-дневным периодом. Это длина весны.


Рисунок 4. Количество дней между самым теплым 92-дневным периодом и самым холодным 90-дневным периодом. Это длина падения.

Рисунок 5. Графическое представление дат начала / окончания для 63 выбранных городов в США с использованием самого холодного 90-дневного периода, самого теплого 92-дневного периода и промежуточных периодов.


Определение сезонов с использованием годового диапазона температур
Вместо того, чтобы сохранять продолжительность климатологических сезонов, чтобы имитировать продолжительность календарных месяцев, почему бы не определить некоторые температурные пороги для теплого и холодного сезонов и позволить чипам упасть там, где они могут? Эту идею придумал Рик Томан из Национальной службы погоды на Аляске.Он предположил, что если вы возьмете годовой диапазон нормальных температур (самая высокая минус самая низкая), те дни, которые находятся в верхней 1/4 этого диапазона, являются летними днями, а те дни, которые находятся в нижней четверти этого диапазона, — зимними днями а промежуточные дни — весенние или осенние.

Это приводит к совершенно иному распределению продолжительности сезона. Большинство мест «парят» около самых теплых и самых холодных периодов года более 90 или 92 дней. Например, годовой максимум нормы для Вашингтона Д.C. (по Даллесу) — 76,7 ° F. Годовая минимальная норма составляет 33,1 ° F. Таким образом, диапазон составляет 43,6 ° F. Любые дни с температурой выше 65,8 ° F считаются летними, а дни ниже 44,0 ° F считаются зимними. Переходы между этими периодами считаются весной и осенью. Таким образом, продолжительность зимы составляет 114 дней, продолжительность лета — 119 дней, продолжительность весны — 69 дней, а продолжительность осени — 63 дня. Обратите внимание на значительно большую продолжительность лета и зимы по сравнению с продолжительностью 90 и 92 дня из предыдущего раздела.

Поскольку и дата начала, и продолжительность лета и зимы меняются при использовании этой методологии, у нас не может быть единой цифры (например, рисунков 1 и 2), которая дает всю необходимую информацию об этих сезонах; поэтому я просто показываю продолжительность четырех сезонов на карте, приведенной ниже. На рисунках 6-9 ниже показаны даты зимы и осени, а также продолжительность весны и осени с использованием методологии верхних / нижних квартилей температуры. На рисунке 10 показан образец станций с датами начала и окончания всех сезонов с использованием цветного индекса.Это точно такой же набор станций, который был показан на Рисунке 5 выше.

Рис. 6. Продолжительность зимнего сезона с использованием методологии квартилей и за период 1981-2010 гг. С использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4. Рисунок 7. Продолжительность летнего сезона с использованием методологии квартилей и за период 1981-2010 гг. С использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4. Рисунок 8. Продолжительность весеннего сезона с использованием методологии квартилей и за период 1981-2010 гг. С использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4.Рисунок 9. Продолжительность осеннего сезона с использованием методологии квартилей и за период 1981-2010 гг. С использованием климатических норм, полученных из набора данных GHCN v4. Рисунок 10. Графическое представление дат начала / окончания для 63 выбранных городов в США с использованием методологии определения квартилей сезона.

История философии бизнеса Исадора Шарпа

Вас интересует сервисная ориентация? «Четыре сезона» Исадора Шарпа — это автобиография магната в области гостиничного менеджмента.Книга посвящена отличному обслуживанию клиентов. И если вам интересно узнать об обслуживании клиентов и найти хорошие примеры, эта книга поможет. Ориентация на услуги — один из 10 навыков, необходимых для развития навыков в будущем.

Если вас интересует:

Эти и другие ответы вы найдете в Four Seasons от Isadore Sharp

Спешите? НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, чтобы купить книгу Исадора Шарпа «Четыре сезона: история философии бизнеса»!

Ниже вы найдете краткое изложение и обзор книги Исадора Шарпа «Четыре сезона: история философии бизнеса».Я делюсь с вами своими мыслями о книге.

Все изображения в посте кликабельны!

Первые мысли о четырех временах года: история философии бизнеса Иседора Шарпа

Four Seasons

Исадора Шарпа — это автобиография, которая вплетена в историю знаменитой пятизвездочной сети отелей Four Seasons. Исадор Шарп начинал как строитель, а в конце концов стал мировым магнатом в области управления пятизвездочными отелями.

Связанное сообщение : Список навыков работы: 10 лучших навыков для процветания в будущем

Непрерывное обучение — это часть жизни.Если вы не читаете, вы можете найти синопсис многих книг на Readitforme, которые вы можете послушать. Щелкните ссылку, чтобы присоединиться. Это отличный способ узнать последние мысли по многим темам. И это отличный способ узнать, какие книги покупать и глотать.

Что такое Four Seasons: История философии бизнеса Айседора Шарпа О?

Четыре сезона: история философии бизнеса

Four Seasons создали торговую марку, основанную на безупречном качестве и безупречном обслуживании.Это было сделано путем создания культуры внутри компании, которая делает это возможным, и в то же время в процессе создания бренда, признанного во всем мире. Их бизнес-модель представляет собой четыре столпа: качество, сервис, культуру и бренд.

Следуя Золотому правилу, которое заключается в том, чтобы относиться к другим так, как вы хотели бы, чтобы относились к вам, компания ставит сотрудников на первое место. Сюда входят рядовые работники, знающие, что позаботятся о клиентах. Компания жила разговорами. Сотрудники обладали полномочиями и гибкостью для принятия решений, заботясь о клиентах.

Созданный на века, Isadore Sharp, как и самые успешные бренды и компании, смотрел на другие компании, которые были лучшими в своем классе. Он сделал это, чтобы определить продукты и услуги, которые можно было бы передать его организации.

Sharp обратилась к другим отраслям и странам за передовым опытом. И он обратил внимание на детали. Дьявол всегда кроется в деталях. Он представил консьерж-сервис — идею, которую позаимствовал у одной европейской компании. И он сначала протестировал службу в Вашингтоне, округ Колумбия.Он был настолько популярен, что он представил его в других отелях. Вскоре этому примеру последовали и конкуренты.

В 1968 году, когда его жена Розали вернулась из спа, она заметила, что курортная еда вкуснее. Итак, Исадор попытался выяснить, какие тенденции есть в еде гостей и чем занимаются его конкуренты.

Также после короткого отпуска с Розали на Canyon Ranch в Аризоне, главном курорте со спа и фитнесом, он попросил двух вице-президентов, курирующих в то время шесть гостиничных проектов, изучить возможность включения спа-салонов.Будучи первыми, кто ввел фитнес-центры в отелях, вице-президенты заявили, что спа станет хорошим дополнением к фитнесу.

За прошедшие годы Four Seasons добились многих первых успехов в отрасли. Сюда входят: халаты, шампунь, полы для некурящих, фены, зеркала для макияжа, здоровая кухня и так далее. Когда он копировал что-либо в других отраслях и странах, он добился существенных улучшений.

Содержание Four Seasons от Isadore Sharp

Четыре сезона: история философии бизнеса Исадора Шарпа разделена на семь частей:

  1. Сын иммигранта
  2. Начиная с вершины
  3. Сообщество и культура
  4. Свежий подход
  5. Превосходство во всем мире
  6. В нашей лиге
  7. Опережая

Каждая часть включает несколько глав, рассказывающих о путешествии Айседора Шарпа.И тех, с кем он взаимодействовал и работал, создавая глобальный бренд. Шарп приводит множество примеров, демонстрирующих, что и как делала его команда.

Он откровенно рассказывает о своих успехах и неудачах. Гостиничный магнат дополнил недостающие навыки, наняв подходящих людей. И он позволял людям делать свою работу, доверяя им и уважая их.

Организация расширилась в основном за счет совместных предприятий, созданных путем построения прочных отношений, основанных на взаимной выгоде и доверии.Four Seasons завоевали такую ​​репутацию, что другие постоянно предлагали сделки. Это способствовало быстрому расширению организации в труднодоступные регионы. Автор включает процесс расширения для многих регионов. Sharp рассказывает о проблемах, с которыми столкнулась компания, о том, как они их преодолели, и о конечных результатах.

Чтобы стать мировым брендом в индустрии гостеприимства, Four Seasons сделали многое, некоторые из них описаны ниже.

Four Seasons: История философии бизнеса Исадора Шарпа — Вещи, которые делают Four Seasons уникальным
  1. Нанимайте местных талантов и продвигайте их изнутри.
  2. Каждый отель уникален и отражает нюансы местности.
  3. Есть уникальные курорты.
  4. Каждая гостиница во всех отношениях лучше предыдущей.
  5. Нанимайте лучших поваров и наслаждайтесь едой мирового класса.
  6. Подписывайте долгосрочные управленческие контракты для безупречного обслуживания и непрерывности бизнес-модели.
  7. Нанимайте сотрудников, чтобы повысить индивидуальность и тренируйте технические навыки.
  8. Люди важнее прибыли.
  9. Лидеры и новаторы.
  10. Бренд проводит предварительную продажу отеля, поэтому потенциальные партнеры по совместному предприятию постоянно предлагают новые возможности.

Four Seasons by Isadore Sharp — Пять великих идей
  1. Не принимайте суждения и решения в вакууме, также посмотрите, как они повлияют на других
  2. Постоянные незначительные улучшения, если их добавлять с течением времени, в конечном итоге приводят к серьезным изменениям.
  3. Вызовы и неудачи часто являются замаскированными возможностями.
  4. Обеспечение истинной ценности для клиентов ведет к прибыли.
  5. Будьте гибкими, быстро принимайте решения и используйте возможности по мере их появления.

В модели Four Seasons от Isadore Sharp есть бесчисленное множество примеров, которые вы можете скопировать для тех, кто хочет отличаться качеством и обслуживанием. Чтобы начать путешествие, задайте себе следующие два вопроса.

  1. Что клиенты считают важным?
  2. Что ценно для клиентов?

Последние мысли о четырех временах года, Иседор Шарп

Читая Четыре сезона: история философии бизнеса Исадора Шарпа, я заметил явное сходство между ним и The Nordstrom Way to Customer Service Excellence: A Handbook for Implementation High Service in your organization .

Сходство совершенно логично, поскольку обе компании конкурируют за качество и услуги в своих отраслях. Для тех, кто интересуется качеством, обслуживанием и предпринимательством, ниже приведены некоторые предыдущие посты для прочтения.

Обзор

: путь Nordstrom к совершенству обслуживания клиентов

Инновации в стиле Стива Джобса

Как построить бизнес, выполняя эти 10 дел

Рецензия на книгу «Как построить империю на апельсиновом ящике». Автор Честный Эд Мирвиш

Я рекомендую книгу Four Seasons: The Story of a Business Philosophy Исадора Шарпа, потому что есть много идей, которые вы можете использовать.А Стив Джобс из Apple представил консьерж-сервис в Apple Store на основе консьерж-сервиса Four Seasons. Если вы заинтересованы в отличном обслуживании клиентов, это отличная книга для чтения.

Как Avil может вам помочь!

Если вам нужна помощь и вы хотели бы иметь уже настроенную программу, которая поможет вам читать больше книг, присоединяйтесь к MoreReads: Blueprint to Change the World, нажмите ссылку, чтобы купить.

Я приглашаю вас на Присоединяйтесь к MoreReads: Blueprint to Change the World , который проведет вас через процесс изучения ключевых навыков и других.Вы будете читать книги, чтобы развивать навыки и развивать межкультурную осведомленность. Здесь вы найдете больше советов по чтению и изучению.

В декабре 2020 года я опубликовал две книги на Amazon. Я был бы очень признателен за вашу поддержку, если бы вы купили две мои короткие электронные книги « Прочтите 30 книг за 30 дней, как Фрэнсис Бэкон» и «План повышения эффективности: руководство по обучению и овладению ключевыми навыками для будущего».

Прочтите 30 книг за 30 дней, как Фрэнсис Бэкон не о скорочтении. Речь идет о том, чтобы подходить к каждой книге по-разному и читать только те разделы, которые соответствуют вашей цели.

Книга Performance Accelerator Plan — это урезанная версия одноименного платного задания по чтению. Очевидно, вы не получите всех ресурсов, которые поставляются с программой, которую я продаю на своем веб-сайте. Но если вы учитесь самостоятельно, это вам очень поможет.

Если кто-то перейдет по ссылке и купит что-то на Amazon, компания заплатит мне небольшую комиссию.

Four Seasons The Nordstrom: путь к совершенству обслуживания клиентов Как построить империю на оранжевом ящике Сэм Уолтон, Сделано в Америке

ОБНОВЛЕНИЕ

: впервые опубликовано в мае 2011 г.

HESS — Экспертная оценка — Определение сезонов половодья с использованием временных схем речного стока на основе глобальной модели

2-й обзор рукописи «Определение сезонов паводков в глобальном масштабе с использованием временной модели речного стока» (hess-2015-140) Д.Ли, П. Уорд и П. Блок

Общие комментарии:
Рукопись была тщательно отредактирована авторами и некоторыми предыдущими комментариями рецензентов. Это улучшило ясность того, что на самом деле делали авторы, но также вызвало некоторые дополнительные вопросы для комментариев.
В целом, все еще есть некоторые ключевые аспекты, которые необходимо решить до публикации статьи (вместе с некоторыми другими второстепенными аспектами, упомянутыми ниже).
1. Название документа было изменено на «Определение сезонов наводнений в глобальном масштабе с использованием временных моделей речного стока».
Однако с уточнениями и пояснениями по методологии, предоставленными авторами после первого обзора, это название не кажется уместным!
Представленная методология позволяет определить сезоны «высокого стока», а НЕ «сезон паводков»! Таким образом, использование в названии «сезонов наводнений» вводит в заблуждение.
Для многих регионов мира «настоящие наводнения» на самом деле не происходят в сезон высокого стока (в рукописи называется «сезон наводнений»)
Это также подтверждается некоторыми их результатами.Например. Рисунок 9, на котором (хотя и трудно определить по цветному коду, использованному на этом графике) более 1/3 — 1/2 всех пикселей попадают в оценочный класс от «низкого» до «плохого» (в зависимости от собственного схема субъективной классификации (P7 L 17-18)).
Таким образом, работа далека от «глобального определения сезонов наводнений»!
Кроме того, я бы посоветовал, чтобы в названии было указано, что «глобальный» масштаб документа исходит из результатов модели, поскольку фактические данные, доступные для проверки результатов, имеют сильные пространственные искажения.

2. Авторы выделяют свой новый метод определения «сезонов наводнений». Однако формального тестирования нового метода не проводится, чтобы сравнить его с другими уже хорошо зарекомендовавшими себя методами, нацеленными на определение сезона паводков.
Как правило, этот метод аналогичен подходу «пик над порогом», но вместо рассмотрения независимых пиков все дневные потоки, превышающие пороговое значение, основанное на объеме, используются для определения «сезона паводков» (который фактически является «сезоном высокого стока» или «заклинание высокого потока»).
Таким образом, метод просто определяет месяц с наибольшим количеством дней над квантилем потока (здесь верхний 95% процентиль). Непонятно, почему авторы называют это новой техникой, основанной на «объеме и величине». Кроме того, при представлении «нового метода» важно провести надлежащее тестирование чувствительности полученных результатов к выбранному пороговому значению.

3. Кроме того, редактор спрашивает: «Каковы преимущества определения нового показателя PM (и FS) по сравнению с существующими опубликованными показателями сезонности паводков? Какие недостатки имели предыдущие существующие опубликованные меры и в какой степени ваши новые меры преодолевают эти недостатки? не были адресованы!
Авторы только сравнивают свой метод с другими подходами, сопоставляя выявленные пиковые месяцы с другими методами.
Хотя применяемые корреляции схожи (таблица 1) (чего можно было бы ожидать при использовании того же набора данных и методов, направленных на выявление схожих характеристик режима потока), корреляция между различными методами классификации не может использоваться для оправдания превосходных характеристик их новый метод!
Корреляцию никогда не следует путать с причинностью!
Вместо этого различия в полученной корреляции с любыми другими методами классификации могут фактически означать, что эти методы превосходят по своим характеристикам при захвате пиков!
Я призываю авторов следовать хорошо зарекомендовавшему себя исследовательскому подходу: сначала протестировать все эти методы, а затем выбрать наиболее подходящий метод для остальных анализов (который может быть новым, но, возможно, старые методы работают лучше (нельзя сказать из текущей рукописи)).Вместо того, чтобы сначала придумывать новый метод, а затем не проверять, действительно ли новый метод лучше!

Конкретные комментарии:
Аннотация раздела:
P2 L3-4: Пожалуйста, перефразируйте, поскольку предложение в настоящее время дает идею о том, что «объективным» является только новый подход к определению сезонов паводков, а не другие методы. Я думаю, что нынешний подход столь же «объективен», как и другие методы. Поэтому я бы воздержался от использования здесь слова «объективный».
P2 L9: Я не согласен с тем, что определенные сезоны наводнений хорошо представляют фактические записи о наводнениях от DFO.Это будет достигнуто только тогда, когда второстепенные сезоны наводнений будут включены в рукопись позже! Пожалуйста, перефразируйте.
P2 L12-15: Это ложное заявление. Выявленные сезоны (которые являются пиковым месяцем + — 1 месяц), безусловно, не помогают улучшить понимание частоты наводнений, тенденций и межгодовой изменчивости. Удалите пожалуйста.
P4 L3-12: В этом параграфе представлены недостатки предыдущих исследований. Большое внимание уделяется вопросу кластеризации. Однако для большинства исследований это не основная цель, вместо этого они также показывают очень четкие сезонные закономерности.Кроме того, другие исследования критикуют за то, что они «не репрезентативны для условий местного масштаба», и что текущее исследование касается «бассейновых и даже ячеек сетки». Однако анализ этого исследования также не является «локальным», и подход, используемый для определения месяцев пика паводка в суб-бассейне (P 9 L10-17), местные условия также сгруппированы и утеряны. Поэтому я предлагаю перефразировать весь абзац и вместо этого обсудить различия в методах (как определяются сезоны паводков), сосредоточив внимание на результатах сезона паводков, а не на том, как результаты применяются к кластерным регионам в предыдущих исследованиях ( что является лишь вторым этапом исследования в большинстве исследований).
P4 L27: Пожалуйста, уточните, что означает «ослабление критериев». Какие варианты были оценены?
P 6 Раздел 3.1: Первый параграф, в котором кратко рассматриваются существующие методы и объясняются сходства и различия с новым подходом, все еще очень сбивает с толку.
Перепишите этот раздел еще раз, сделав его более структурированным. В частности, поясните, что подразумевается под объемом и величиной стока (уровнем воды?)
P7 L 12: После прочтения предыдущего раздела все еще не ясно, почему PAMF «по своей сути содержит свойства величины и объема».
P7 L 20 — P8 L2: Описание других методов должно быть помещено в абзац до того, как будет представлен «новый метод»
P8 L3-17: См. «Общий комментарий № 3». Взаимная корреляция между различными методами никогда не может «указывать на успех» одного метода по сравнению с другим! Корреляция — это не причинно-следственная связь!
P10 L 22-25: Я предлагаю переместить обсуждение рисунка 7 ниже в документе и сначала обсудить рисунки 4, 5 и 6. Кроме того, замените «Соединенные Штаты и Канада» на «Северная Америка», чтобы они соответствовали ярлыкам на Рисунке 7.
P 10 L27-30: Упоминается, что низкие значения PAMF рассчитываются для США и Европы, и это объясняется «по крайней мере частично, водохранилищами и плотинами вдоль Миссисипи, Миссури и Дуная». Это может быть справедливо для наблюдаемых потоков, однако с моделируемым потоком этого не должно быть.
Однако, например, из Рисунка 5 видно, что модель получает еще более низкие значения PAMF в Европе! Так что, конечно же, влияние человека не играет роли в том, чтобы значение PAMF было низким!
Поскольку анализ имеет глобальную направленность, необходимо подробное обсуждение (с большим вниманием к пространственному расположению) полученных различий в PM и PAMF!
Кроме того, в Европе и США только несколько станций фактически расположены на реках, подвергшихся сильному антропогенному воздействию, о которых упоминалось ранее.Следовательно, низкая производительность, показанная с помощью PAMF, также может быть недостатком метода и требует дальнейшего обсуждения!
P 11 L1-20: Обсуждение слишком много внимания уделяется областям, в которых показатели сезона паводков можно считать приемлемыми. Области с более сильными различиями, такие как Австралия и Южная Америка, в настоящее время игнорируются и также должны быть обсуждены!
Кроме того, подчеркивается, что 40% моделей и данных имеют одни и те же пиковые месяцы.Это довольно низкая производительность; однако авторы совершенно не критично относятся к такому низкому результату.
В целом, я думаю, что при обсуждении результатов авторы должны стремиться к более сбалансированной оценке хороших и менее успешных результатов своего метода!
P 12 L1: Я категорически возражаю, что авторы утверждают, что существует «поразительное сходство» между DFO и смоделированным сезоном, и что это «дополнительно поддерживает способность модели надлежащим образом идентифицировать PM в пространстве».Пожалуйста, перефразируйте.
P13 L27: Пожалуйста, перефразируйте «величину стока и объемные характеристики паводков» на то, что лучше объясняет метод.
P14 L 31-P15 L 2: Пожалуйста, перефразируйте, поскольку только 40% пиковых месяцев правильно определены надлежащим образом, что не является «признаком сильного согласия между моделью и наблюдаемым сезоном паводков» и данными о наводнениях DFO. также не «хорошо представлены», чтобы быть более реалистичным в отношении результатов исследования.
P15 L 24-25: Пожалуйста, перефразируйте, поскольку модель не «позволяет полностью идентифицировать сезон паводков в глобальном масштабе». На земном шаре есть много мест, где есть проблемы и низкая производительность, на что указывают низкие значения PAMF. Следовательно, этот метод не применим в глобальном масштабе. Было бы лучше, если бы это было выделено там, где можно ожидать, что сезон паводков будет хорошо представлен моделью!

Фигурок:
Рисунок 8: Я предлагаю объединить рисунки 8 и 9 в один рисунок с двумя панелями, чтобы лучше интерпретировать результаты.Совмещение рисунков 8 и 9 помогает интерпретировать надежность месяцев, определенных на рисунке 8).
Рис. 9: Исходя из текущего способа построения графиков, трудно различить различные классы надежности, определенные на стр. 7. Например, исходя из заранее определенных классов, центральная Европа и большая часть Австралии имеют низкую надежность. Я предлагаю показывать PAMF не как постепенные цвета, а на самом деле показывать цвета в соответствии с классами надежности, определенными заранее, чтобы результаты можно было соответствующим образом интерпретировать.Это также следует лучше обсудить в тексте.

Six Seasons — Workman Publishing

«Великая книга. Период. . . . Никогда раньше я не видел столько увлекательных, вкусных, легких рецептов в одной книге. . . . На самом деле, это почти самая лучшая поваренная книга, которую я видел. То, что сделали Макфадден и Холмберг, — немалый подвиг: это книга, которая научит почти всех, кто ее поймет, как новичок, так и опытные кулинары будут добиваться ее неоднократно.Это редкая книга, которая достигает того, что намеревается сделать, и делает это одновременно аппетитно и увлекательно. Он доступен, не жертвуя своим артистизмом ».
Lucky Peach

«Привлекательные простые рецепты книги направлены на получение яркого вкуса».
The Wall Street Journal , Лучшие книги, которые можно подарить любителю еды в своей жизни

Six Seasons: A New Way with Vegetables готово присоединиться к вегетарианскому канону.. . . Вкусы большие. . . . Они также многослойны и сложны, несмотря на кажущуюся простоту. Что действительно изменит вашу кулинарию, так это подход [Макфаддена] к добавлению приправ. . . . Поверьте мне: прочтите эту книгу, и вы больше никогда не будете смотреть на капусту так же ».
Приятного аппетита

«Достигает почти невозможного: рецепт за рецептом еды ресторанного качества, которую несложно приготовить».
—Eater

“Превосходные рецепты смешивания и сочетания, в которых выделяются продукты на пике своего великолепия.»
—Еда и вино

« Поваренная книга Six Seasons . Вы его уже купили? Я знаю, что это ужасно властно с моей стороны, но я думаю, тебе стоит. Я думаю, что если вы, как и я, восхищаетесь изобретательными, но не слишком сложными овощными блюдами (их даже 225), вещами, о которых вы не думали, но которые вы сразу же добавите в свой репертуар, вам понравится эта книга так же, как и я. Признаюсь, он у меня почти год. В тот год я был почти поражен тем, как много я хотел приготовить из этого.»
—SmittenKitchen.com

« Захватывающие вкусовые сочетания означают, что это не просто руководство по овощам, а учебник по тому, как сделать их вкуснее ».
Fine Cooking

«Совершенно захватывающе. . . . Разделенная на шесть сезонов, а не на традиционные четыре — более точное отражение того, что происходит на полях — книга побуждает читателей принять то, что он называет «радостной поездкой за едой в зависимости от времени года». . . . ‘На странице за страницей Макфадден представляет восхитительно поучительный способ приготовления блюд из овощей.»
—Закат

« Непреходящее вознаграждение. Я полностью поглощен Six Seasons и чувствую, что могу готовить из него каждый день, не уставая ».
—Нигелла Лоусон

«Эта поваренная книга может вывести мясо из бизнеса. Это так хорошо. . . . Редкий источник новых представлений об овощах. Взгляд в будущее Макфаддена пронизывает каждый рецепт ».
—Portland Monthly

«Блестяще».
—Food52

«[Это] поваренная книга, которой я немного одержим.. . . В книге предлагаются вдохновляющие методы лечения овощей, которые часто превращаются в скучный поднос с сыром. Если вы ищете новый способ обработки сельдерея или капусты, вам нужен экземпляр ».
—Serious Eats

Six Seasons — красивая книга. Но это больше, чем красивое лицо: это практичный праймер, который напрашивается прийти на кухню — и не разочарует, когда вы его там получите ».
—Santa Fe New Mexican

«Яркий и увлекательный подход к овощам.. . . Six Seasons — это радость. . . . [Ему] удается чувствовать себя всеобъемлющим, не жертвуя восторгом и юмором ».
—Portland Press Herald

«Самый захватывающий подход к домашней кухне, который я видел за весь год. . . . Six Seasons — одна из самых приятных кулинарных книг, которые я приобрел за последние годы, и идеи Макфаддена о приправах неоценимы даже для опытного домашнего повара ».
—Willamette Week

«Обязательная поваренная книга, которая выделяется из толпы поваренных книг, ориентированных на овощи.. . . Эта поваренная книга заслуживает того, чтобы стать важным дополнением к любой кухне ».
—Publishers Weekly , обзор с пометкой

«Основные методы, которые могут помочь поварам лучше готовить сезонные и местные овощи. . . . Привлекательные рецепты овощей варьируются от ярко окрашенных сырых и приготовленных салатов до восхитительных закусок, пасты и выпечки. Под руководством Макфаддена повара научатся извлекать лучшее из каждого скромного овоща.»
—Библиотечный журнал , помеченный обзор

« Дебютная поваренная книга Макфаддена — бесценный ресурс для всего, что связано с овощами ».
Список книг, отзывов

«Visionary. . . . Красиво произведено ».
BookPage

«Великолепно».
Атланта Журнал-Конституция

«Это не поваренная книга для журнальных столиков или искусно созданных книжных полок! Его рецепты требуют пробовать до тех пор, пока страницы не станут загнутыми, забрызганными соусом и слипшимися.Обязательно для домашнего повара ».
—Дэн Барбер, шеф-повар / совладелец Blue Hill

«У Джошуа Макфаддена душа фермера, и его рецепты прекрасно сочетаются с временами года и землей».
—Алис Уотерс, владелица Chez Panisse

«Джошуа [понимает] овощи с точки зрения фермера и повара. Его аппетитные и потрясающие решения. . . извлекать максимум пользы из овощей с самого начала и до последнего акта на наших тарелках.»
— Дэвид Чанг, шеф-повар / владелец Momofuku

« Мы всегда знали, что Джошуа был овощным волшебником, но это намного больше. На каждой странице мы узнавали что-то новое. Six Seasons — блестящая поваренная книга ».
— Барбара Дамрош и Элиот Коулман, соучредители Four Season Farm

Прогноз метеорологических засух в Нигерии на вегетационные сезоны в соответствии со сценариями изменения климата

  • 1.

    Салман С. Однонаправленные тенденции экстремальных суточных осадков в Ираке. Теоретическая и прикладная климатология 134 , 1165–1177 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 2.

    Икбал, З., Шахид, С., Ахмед, К., Исмаил, Т. и Наваз, Н. Пространственное распределение тенденций выпадения осадков и их экстремальных значений в субгималайском регионе Пакистана. Теоретическая и прикладная климатология , 1–15 (2019).

  • 3.

    Ширу М., Шахид С., Псевдоним, Н. и Чанг, Э.-С. Анализ тенденций засух в период вегетации сельскохозяйственных культур Нигерии. Устойчивое развитие 10 , 871 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Alamgir, M. et al . Параметрическая оценка риска сезонной засухи для растениеводства в Бангладеш. Устойчивое развитие 11 , 1442 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 5.

    Тапиа, К. и др. . Профилирование уязвимости городов к изменению климата: оценка уязвимости европейских городов на основе показателей. Экологические показатели 78 , 142–155 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 6.

    Хан, Н., Шахид, С., бин Исмаил, Т. и Ван, X.-J. Пространственное распределение однонаправленных трендов температуры и экстремальных температур в Пакистане. Теоретическая и прикладная климатология 136 , 899–913 (2019).

    ADS Статья Google Scholar

  • 7.

    Асдак, К. и Супиан, С. Стратегии управления водоразделом для смягчения последствий наводнений: тематическое исследование наводнения в Джакарте. Экстремальные погодные и климатические явления 21 , 117–122 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 8.

    Али Р., Исмаэль А., Хериансьях А. и Наваз Н. Долгосрочные исторические изменения в течении малой реки Заб, Ирак.Гидрология 6, 22 (2019).

  • 9.

    Гуха-Сапир, Д., Хойойс, П., Валлемак, П. и Боуд, Р. (CRED [онлайн], http: // www. Cred. Be / sites / default / files / ADSR_2011 pdf, http…, 2012).

  • 10.

    Hinkel, J. et al. . Ущерб прибрежным наводнениям и затраты на адаптацию в условиях повышения уровня моря в 21 веке. Труды Национальной академии наук 111 , 3292–3297 (2014).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 11.

    Перес-Руис, К. Л. и др. . Изменение климата в лесных экосистемах: полевой эксперимент, посвященный влиянию повышения температуры и уменьшения количества осадков на ранние стадии жизненного цикла дубов. Acta oecologica 92 , 35–43 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 12.

    Вагена М. Б. и др. . Влияние изменения климата и климатических аномалий на гидрологические и биогеохимические процессы в сельскохозяйственном бассейне водосбора Чесапикского залива, США. Наука об окружающей среде в целом 637 , 1443–1454 (2018).

    ADS PubMed Статья CAS Google Scholar

  • 13.

    Ховитт Р., МакЭван Д., Медельин-Азуара Дж., Лунд Дж. И Самнер Д. Экономический анализ засухи 2015 г. для сельского хозяйства Калифорнии. (2017).

  • 14.

    Силла, М. Б., Эльгинди, Н., Джорджи, Ф. и Виссер, Д. Прогнозируемое устойчивое смещение климатических зон над Западной Африкой в ​​ответ на антропогенное изменение климата в конце 21 века. Изменение климата 134 , 241–253 (2016).

    ADS Статья Google Scholar

  • 15.

    Салман, С. А., Шахид, С., Исмаил, Т., Ахмед, К. и Ван, X.-J. Выбор климатических моделей для прогноза пространственно-временных изменений температуры Ирака с неопределенностями. Атмосферные исследования 213 , 509–522 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 16.

    Ширу, М.С. и др. . Проблемы водных ресурсов мегаполиса Лагос в Нигерии в контексте изменения климата. Журнал по воде и изменению климата (2019).

  • 17.

    Саади З., Ширу М. С., Шахид С. и Исмаил Т. Выбор моделей общей циркуляции для прогнозов пространственно-временных изменений температуры острова Борнео на основе CMIP5. Теоретическая и прикладная климатология , 1–21 (2019).

  • 18.

    Рашид, М.М., Бичем С. и Чоудхури Р. К. Статистическое масштабирование результатов CMIP5 для прогнозирования будущих изменений количества осадков в водосборе Онкапаринга. Наука об окружающей среде в целом 530 , 171–182 (2015).

    ADS PubMed Статья CAS Google Scholar

  • 19.

    Саади, З., Шахид, С., Чунг, Э.-С. и бин Исмаил, Т. Проекция пространственных и временных изменений количества осадков в Сараваке на острове Борнео с использованием статистического масштабирования моделей CMIP5. Атмосферные исследования 197 , 446–460 (2017).

    ADS Статья Google Scholar

  • 20.

    Мишра А. К. и Сингх В. П. Обзор концепций засухи. Гидрологический журнал 391 , 202–216 (2010).

    ADS Статья Google Scholar

  • 21.

    Sung, J. H. & Chung, E.-S. Построение кривых «интенсивность – продолжительность – частота речной засухи» с использованием метода пороговых уровней. Гидрология и науки о земных системах 18 , 3341–3351 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 22.

    Spraggs, G., Peaver, L., Jones, P. & Ede, P. Восстановление исторической засухи в регионе Англии (Великобритания) в период 1798–2010 гг. И ее последствия для водных ресурсов и борьба с засухой. Гидрологический журнал 526 , 231–252 (2015).

    ADS Статья Google Scholar

  • 23.

    Vu, M., Vo, N., Gourbesville, P., Raghavan, S. & Liong, S.-Y. Оценка гидрометеорологической засухи под воздействием изменения климата над речным бассейном Ву Зя – Тху Бон, Вьетнам. Журнал гидрологических наук 62 , 1654–1668 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 24.

    Ахмед К., Шахид С. и Наваз Н. Влияние изменчивости и изменения климата на характеристики сезонной засухи в Пакистане. Атмосферные исследования 214 , 364–374 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 25.

    Mohsenipour, M. & Shahid, S. Chung, E.-s. И Ван, X.-j. Изменение характера засух в сезон урожая в Бангладеш. Управление водными ресурсами 32 , 1555–1568 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Масих И., Маски С., Мусса Ф. и Трамбауэр П. Обзор засух на африканском континенте: геопространственная и долгосрочная перспектива. Гидрология и науки о земных системах 18 , 3635–3649 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 27.

    Баудуан, М.-А., Фогель, К., Нортье, К. и Найк, М. Жизнь в условиях засухи в Южной Африке: уроки, извлеченные из недавнего периода засухи Эль-Ниньо. Международный журнал по снижению риска бедствий 23 , 128–137 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 28.

    Бьякатонда Дж., Парида Б., Моалафхи Д. и Кенабато П. К. Анализ характеристик и тенденций суровости засухи в полузасушливой Ботсване с использованием двух индексов засухи. Атмосферные исследования 213 , 492–508 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 29.

    Уоттс, М. (Praxis (e) Press, 2008).

  • 30.

    Ачепонг, П. К. Климатологическая засуха в Нигерии. GeoJournal 20 , 209–219 (1990).

    Артикул Google Scholar

  • 31.

    Tarhule, A. & Woo, M.-K. К интерпретации исторических засух на севере Нигерии. Изменение климата 37 , 601–616 (1997).

    Артикул Google Scholar

  • 32.

    Протеро Р. М. Некоторые перспективы засухи на северо-западе Нигерии. по делам Африки 73 , 162–169 (1974).

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Кейлок, К. К интерпретации исторических засух в Северной Нигерии: комментарий к статье Аондовера Таруле и Минг-Ко Ву. Изменение климата 41 , 259–260 (1999).

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Адеага, О. Управление риском засухи в Судано-Сахельском регионе Нигерии. Международная ассоциация гидрологических наук, публикация, 157–162 (2002).

  • 35.

    Идрис Медугу, Н., Рафи Маджид, М. и Джохар, Ф. Управление засухой и опустыниванием в засушливых и полузасушливых зонах Северной Нигерии. Управление качеством окружающей среды: Международный журнал 22 , 595–611 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Окори, Ф., Эзедике, К. и Ннаджи, А. В засухе: исследования и взаимодействие науки и политики 141–146 (CRC Press, 2015).

  • 37.

    Адении, М. и Узома, Э. Оценка серьезности засухи в некоторых северных штатах Нигерии с использованием индекса суровости засухи (DSI 5). Ганский журнал науки, технологий и развития 4 , 1–10 (2016).

    Google Scholar

  • 38.

    Олорунтаде, А. Дж., Мохаммад, Т.А., Газали А. Х. и Ваяйок А. Анализ метеорологических и гидрологических засух в бассейне Нигер-Юг, Нигерия. Глобальные и планетарные изменения 155 , 225–233 (2017).

    ADS Статья Google Scholar

  • 39.

    Усман М. и Абдул Кадир А. Эксперимент по мониторингу и раннему предупреждению внутрисезонной сельскохозяйственной засухи в Судано-Сахельском поясе Нигерии. Международный журнал климатологии 34 , 2129–2135 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 40.

    Абиодун, Б. Дж., Лавал, К. А., Салами, А. Т. и Абатан, А. А. Потенциальное влияние глобального потепления на будущий климат и экстремальные явления в Нигерии. Региональные изменения окружающей среды 13 , 477–491 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 41.

    Огунтунде, П. Г., Лишайд, Г., Абиодун, Б.Дж. И Дитрих О. Анализ длительных засушливых и влажных условий над Нигерией. Международный журнал климатологии 37 , 3577–3586 (2017).

    ADS Статья Google Scholar

  • 42.

    Ширу, М.С., Шахид, С., Чунг, Э.-С. И Алиас, Н. Изменение характеристик метеорологических засух в Нигерии в 1901–2010 гг. Атмосферные исследования 223 , 60–73 (2019).

    ADS Статья Google Scholar

  • 43.

    Тейлор, К. Э., Стоуфер, Р. Дж. И Мил, Г. А. Обзор CMIP5 и план эксперимента. Бюллетень Американского метеорологического общества 93 , 485–498 (2012).

    ADS Статья Google Scholar

  • 44.

    Фаулер, Х. Дж., Бленкинсоп, С. и Тебальди, К. Связывание моделирования изменения климата с исследованиями воздействий: последние достижения в методах уменьшения масштаба для гидрологического моделирования. Международный журнал климатологии: журнал Королевского метеорологического общества 27 , 1547–1578 (2007).

    ADS Статья Google Scholar

  • 45.

    Hundecha, Y. et al . Взаимное сравнение статистических методов масштабирования для прогнозирования индексов экстремальных потоков по всей Европе. Гидрологический журнал 541 , 1273–1286 (2016).

    ADS Статья Google Scholar

  • 46.

    Homsi, R., et al. M. S.S.T.S.N.K-W.Z.M.Проекция осадков с использованием ансамблевой модели CMIP5 GCM: региональное исследование приложений вычислительной механики жидкости в Syria Engineering 14, 90–106, https://doi.org/10.1080/19942060.2019.1683076 (2020).

  • 47.

    Lutz, A. F. et al . Выбор репрезентативных климатических моделей для исследований воздействия изменения климата: продвинутый подход к отбору, основанный на конверте. Международный журнал климатологии 36 , 3988–4005 (2016).

    ADS Статья Google Scholar

  • 48.

    Pour, S.H., Shahid, S., Chung, E.-S. И Ван, X.-J. Уменьшение масштаба выходной статистики с использованием машины опорных векторов для прогнозирования пространственных и временных изменений количества осадков в Бангладеш. Атмосферные исследования 213 , 149–162 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 49.

    Сачиндра, Д., Хуанг, Ф., Бартон, А. и Перера, Б. Подход с использованием многомодельного ансамбля для статистического масштабирования выходных данных модели общей циркуляции до осадков. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества 140 , 1161–1178 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 50.

    Башарин, Д., Полонский, А. и Станкунавичюс, Г. Прогнозируемые осадки и температура воздуха над Европой с использованием основанного на характеристиках метода выбора ГКМ CMIP5. Журнал воды и изменения климата 7 , 103–113 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 51.

    McSweeney, C., Jones, R., Lee, R. W. и Rowell, D. Выбор GCM CMIP5 для уменьшения масштаба по нескольким регионам. Климатическая динамика 44 , 3237–3260 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 52.

    Окоро, С. У., Шикхофф, У., Бонер, Дж., Шнайдер, У. А. и Хут, Н. Влияние климата на урожайность пальмового масла в дельте Нигера Нигерии. Европейский журнал агрономии 85 , 38–50 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 53.

    Висенте-Серрано, С. М., Бегерия, С. и Лопес-Морено, Дж. И. Мультискалярный индекс засухи, чувствительный к глобальному потеплению: стандартизованный индекс эвапотранспирации осадков. Климатический журнал 23 , 1696–1718 (2010).

    ADS Статья Google Scholar

  • 54.

    Бегерия, С., Латторе, Б., Рейг, Ф. и Висенте-Серрано, С.М. О SPEI. (2019).

  • 55.

    Becker, A. et al . Описание глобальных продуктов данных об осадках на поверхности суши Глобального центра климатологии осадков с примерами приложений, включая столетний анализ (тенденции) с 1901 г. по настоящее время. Данные науки о Земле 5 , 71–99 (2013).

    ADS Статья Google Scholar

  • 56.

    Харрис И., Джонс П. Д., Осборн Т. Дж. И Листер Д. Х. Обновленные сетки ежемесячных климатических наблюдений с высоким разрешением — CRU TS3. 10 Набор данных. Международный климатологический журнал 34 , 623–642 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 57.

    Ахмед, К., Шахид, С., Али, Р. О., Харун, С. и Ван, X. Оценка характеристик продуктов осадков с привязкой к сетке над провинцией Белуджистан, Пакистан. Опреснение 1 , 14 (2017).

    Google Scholar

  • 58.

    Спинони, Дж., Науманн, Г., Каррао, Х., Барбоза, П. и Фогт, Дж. Частота, продолжительность и сила засух в мире в 1951–2010 годах. Международный журнал климатологии 34 , 2792–2804 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 59.

    Динку Т., Коннор С.Дж., Чеккато, П. и Ропелевски, К. Ф. Сравнение продуктов осадков с привязкой к глобальной сетке над горным регионом Африки. Международный журнал климатологии: журнал Королевского метеорологического общества 28 , 1627–1638 (2008).

    ADS Статья Google Scholar

  • 60.

    Янг В., Сигер Р., Кейн М. А. и Лион Б. Длительные дожди в Восточной Африке в наблюдениях и моделях. Климатический журнал 27 , 7185–7202 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 61.

    Вольски, П., Тодд, М., Мюррей-Хадсон, М. и Тадросс, М. Многолетние колебания гидроклимата системы реки Окаванго в прошлом и в условиях меняющегося климата. Гидрологический журнал 475 , 294–305 (2012).

    ADS Статья Google Scholar

  • 62.

    Omondi, P. A.о. и другие. Изменения экстремальных температур и осадков в районе Большого Африканского Рога с 1961 по 2010 год. Международный журнал климатологии 34 , 1262–1277 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 63.

    млн лет назад, C.-W. & Ма, Ю.-Г. Информационная энтропия Шеннона в столкновениях тяжелых ионов. Прогресс в физике элементарных частиц и ядерной физике 99 , 120–158 (2018).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 64.

    Хан, Н. и др. . Оценка эффективности модели общей циркуляции при моделировании суточных осадков и температуры с использованием нескольких наборов данных с координатной привязкой. Вода 10 , 1793 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 65.

    Shiru, MS, Shahid, S., Chung, E.-S., Alias, N. & Scherer, L. Основа на основе MCDM для выбора моделей общей циркуляции и проекции пространственно-временных осадков изменения: пример Нигерии. Атмосферные исследования 225 , 1–16 (2019).

    ADS Статья Google Scholar

  • 66.

    Тукимат Н. Н., Харун С. и Шахид С. Сравнение различных методов оценки потенциальной эвапотранспирации в системе орошения Муда в Малайзии. Журнал сельского хозяйства и развития сельских районов в тропиках и субтропиках (JARTS) 113 , 77–85 (2012).

    Google Scholar

  • 67.

    Стэгдж, Дж. Х., Таллаксен, Л. М., Сюй, К. и Ван Ланен, Х. Стандартизированный индекс осадков-эвапотранспирации (SPEI): чувствительность к потенциальной модели и параметрам эвапотранспирации. Труды FRIEND-water , 367–373 (2014).

  • 68.

    Beguería, S., Vicente-Serrano, S. M., Reig, F. & Latorre, B. Повторное рассмотрение стандартизированного индекса эвапотранспирации (SPEI): подбор параметров, модели эвапотранспирации, инструменты, наборы данных и мониторинг засухи. Международный журнал климатологии 34 , 3001–3023 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 69.

    Сантос, Дж. Ф., Портела, М. М. и Пулидо-Кальво, И. Анализ региональной частоты засух в Португалии. Управление водными ресурсами 25 , 3537 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 70.

    Аламгир, М. и др. . Анализ метеорологической засухи в различные климатические и сельскохозяйственные сезоны в Бангладеш. Журнал JAWRA Американской ассоциации водных ресурсов 51 , 794–806 (2015).

    ADS Статья Google Scholar

  • 71.

    Ahmed, K., Shahid, S. & bin Harun, S. & Wang, X.-j. Характеристика сезонных засух в провинции Белуджистан, Пакистан. Стохастические исследования окружающей среды и оценка рисков 30 , 747–762 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 72.

    Сен П. К. Оценки коэффициента регрессии на основе тау Кендалла. Журнал Американской статистической ассоциации 63 , 1379–1389 (1968).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 73.

    Хади Пур, С., Вахаб, А., Хайри, А., Шахид, С. и Ван, X. Пространственная картина однонаправленных тенденций в термальных биоклиматических индикаторах в Иране. Устойчивое развитие 11 , 2287 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 74.

    Манн, Х. Б. Непараметрические тесты против тренда. Econometrica: Journal of the Econometric Society , 245–259 (1945).

  • 75.

    Хамед, К. Х. Обнаружение тренда в гидрологических данных: тест тренда Манна – Кендалла при гипотезе масштабирования. Гидрологический журнал 349 , 350–363 (2008).

    ADS Статья Google Scholar

  • 76.

    Куцойяннис Д. Изменение климата, феномен Херста и гидрологическая статистика. Журнал гидрологических наук 48 , 3–24 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 77.

    Ahammed, S.J. et al. Оценка изменения модели водного стресса сельскохозяйственных культур в Бангладеш. Окружающая среда, развитие и устойчивость, 1–19 (2019).

  • 78.

    Qutbudin, I. et al . Сезонные изменения характера засух из-за изменчивости климата: пример из Афганистана. Вода 11 , 1096 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 79.

    Али Р., Курики А. и Абубакер С. и Киси О. Долгосрочные тенденции и определение сезонности наблюдаемого стока в реке Янцзы с использованием инновационного метода тенденций Манна-Кендалла и Сена. Вода 11 , 1855 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 80.

    Sediqi, M. N. et al . Пространственно-временная картина изменений доступности и устойчивости водных ресурсов в Афганистане. Устойчивое развитие 11 , 5836 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 81.

    Sun, F., Mejia, A., Zeng, P.И Че Ю. Проектирование метеорологических, гидрологических и сельскохозяйственных засух для бассейна реки Янцзы. Наука об окружающей среде в целом 696 , 134076 (2019).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 82.

    Waseem, M., Park, D.-H. И Ким, Т.-В. Комплексный климатологический прогноз засухи над Южной Кореей в условиях изменения климата. Разработка процедур 154 , 284–290 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 83.

    Канг Х. и Шридхар В. Описание будущих индексов засухи в Вирджинии. Краткие данные 14 , 278–290 (2017).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 84.

    Огунтунде П. Г., Абиодун Б. Дж. И Лишайд Г. Воздействие изменения климата на гидрометеорологическую засуху в бассейне Вольта, Западная Африка. Глобальные и планетарные изменения 155 , 121–132 (2017).

    ADS Статья Google Scholar

  • 85.

    Тилакаратн М. и Шридхар В. Характеристика будущих засушливых условий в бассейне нижнего Меконга. Экстремальные погодные и климатические явления 17 , 47–58 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 86.

    Garcia-Valdecasas Ojeda, M. и др. . В тезисах осеннего собрания AGU.

  • 87.

    Тебальди, К., Смит, Р. Л., Ничка, Д. и Мирнс, Л. О. Количественная оценка неопределенности в прогнозах регионального изменения климата: байесовский подход к анализу многомодельных ансамблей. Климатический журнал 18 , 1524–1540 (2005).

    ADS Статья Google Scholar

  • 88.

    Хокинс, Э. и Саттон, Р. Потенциал уменьшения неопределенности в региональных прогнозах климата. Бюллетень Американского метеорологического общества 90 , 1095–1108 (2009).

    ADS Статья Google Scholar

  • 89.

    Наджафи М., Морадхани Х. и Юнг И. Оценка неопределенностей выбора гидрологической модели в исследованиях воздействия изменения климата. Гидрологические процессы 25 , 2814–2826 (2011).

    ADS Статья Google Scholar

  • 90.

    Шарма, Т. и др. . Понимание каскада GCM и уменьшения неопределенностей в гидроклиматических проекциях над Индией. Международный журнал климатологии 38 , e178 – e190 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 91.

    Прюдом, К. и Дэвис, Х. Оценка неопределенностей в анализе воздействия изменения климата на режимы речного стока в Великобритании. Часть 1: исходный климат. Изменение климата 93 , 177–195 (2009).

    ADS Статья Google Scholar

  • 92.

    Юнг, И.-В., Чанг, Х. и Морадхани, Х. Количественная оценка неопределенности в анализе городских наводнений с учетом гидроклиматической проекции и эффектов городского развития. Гидрология и науки о земных системах (2011).

  • 93.

    Ahmed, K., Shahid, S., Chung, E.-S., Wang, X.-j. & Харун, С. Б. Неопределенности изменения климата в кривых интенсивности сезонной засухи-площади-частоты: пример засушливого региона Пакистана. J. Hydrol ., Https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.01.019 (2019).

  • 94.

    Shiogama, H. et al. . Предсказание будущих ограничений неопределенности для прогнозов глобального потепления. Научные отчеты 6 , 18903 (2016).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 95.

    Aich, V. et al. . Сравнение воздействия изменения климата на сток в четырех крупных африканских речных бассейнах. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18 , 1305–1321 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 96.

    Zampieri, M. et al . Адаптация и устойчивость управления водными ресурсами для выращивания риса в регионах с умеренным климатом: пример из Италии. Деградация земель и. Девелопмент 30 , 2033–2047 (2019).

    Google Scholar

  • 97.

    Чжан, Дж. и др. . Реакция эффективности использования воды культурами на изменение климата и агрономические меры в полузасушливых районах северного Китая. PloS one 10 (2015).

  • 98.

    Махольдт, Дж. И Хонермайер, Б. Стабильность урожайности при производстве озимой пшеницы: обзор мнений немецких фермеров и консультантов. Агрономия 7 , 45 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 99.

    Рэй, Д. К. и др. . Изменение климата, вероятно, уже повлияло на мировое производство продуктов питания. PloS one 14 (2019).

  • 100.

    Кахилуото, Х. и др. . Снижение устойчивости европейской пшеницы к изменению климата. Труды Национальной академии наук 116 , 123–128 (2019).

    CAS Статья Google Scholar

  • 101.

    Zhang, T. & Huang, Y.Воздействие изменения климата и межгодовой изменчивости на зерновые культуры в Китае с 1980 по 2008 год. Журнал продовольственной науки и сельского хозяйства 92 , 1643–1652 (2012).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 102.

    Ayanwuyi, E., Kuponiyi, F., Ogunlade, I. & Oyetoro, J. Восприятие фермерами воздействия климатических изменений на производство продовольственных культур в сельскохозяйственной зоне Огбомошо в штате Ойо, Нигерия. Global Journal of Human Social Science 10 , 33–39 (2010).

    Google Scholar

  • 103.

    Нвалиеджи, Х. и Узуэгбунам, К. Влияние изменения климата на производство риса в штате Анамбра, Нигерия. Журнал сельскохозяйственных знаний 16 , 81–91 (2012).

    Google Scholar

  • 104.

    Аджетомоби Дж. Влияние экстремальных погодных явлений на урожайность в Нигерии. Африканский журнал продовольствия, сельского хозяйства, питания и развития 16 , 11168–11184 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 105.

    Мереу В., Карбони Г., Галло А., Червиньи Р. и Спано Д. Влияние изменения климата на производство основных продовольственных культур в Нигерии. Изменение климата 132 , 321–336 (2015).

    ADS Статья Google Scholar

  • 106.

    Mbah, C., Nwite, J. & Nweke, I. Улучшение содержания отработанного ультизола, загрязненного нефтью, с помощью органических отходов и его влияние на свойства почвы и урожайность кукурузы (Zea mays L). Всемирный журнал сельскохозяйственных наук 5 , 163–168 (2009).

    CAS Google Scholar

  • 107.

    Ihedioha, JN, Ujam, OT, Nwuche, CO, Ekere, NR & Chime, CC Оценка загрязнения тяжелыми металлами рисовых зерен (Oryza sativa) и почвы с поля Ада, Энугу, Нигерия: Оценка человеческого медицинский риск. Оценка рисков для человека и окружающей среды: Международный журнал 22 , 1665–1677 (2016).

    CAS Статья Google Scholar

  • Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера на прием файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Прогнозирование суровости сезона сбора пыльцы трав и последствий изменения климата в Северо-Западной Европе

    Реферат

    Аллергический ринит — это воспаление носа, вызванное чрезмерной реакцией иммунной системы на аллергены в воздухе.Управлять симптомами аллергического ринита сложно и требует своевременного вмешательства. Вот основные вопросы, которые часто задают люди с аллергическим ринитом: Как мне подготовиться к предстоящему сезону? Как суровость сезона будет развиваться с годами? Ни одна страна пока не дает четких указаний по этим вопросам. Мы предлагаем два ранее не исследованных подхода к прогнозированию суровости сезона пыльцы трав на основе статистических и механистических моделей. Результаты показывают, что годовая суровость в значительной степени определяется предсезонными метеорологическими условиями.Механистическая модель предполагает, что изменение климата увеличит суровость сезона до 60%, в соответствии с экспериментальными исследованиями камеры. Эти модели можно использовать в качестве инструментов прогнозирования для консультирования людей с сенной лихорадкой и медицинских работников, как подготовиться к сезону пыльцы травы.

    ВВЕДЕНИЕ

    От аллергии на пыльцу, в первую очередь вызывающей аллергический ринит (АР; также известный как сенная лихорадка), страдает до 40% населения Европы ( 1 ). АР — это воспаление носа, вызванное чрезмерной реакцией иммунной системы на аллергены в воздухе.По данным Европейской академии аллергии и клинической иммунологии: «Аллергический ринит представляет собой глобальную проблему здравоохранения, затрагивающую от 10 до 20% всего населения, что делает АР наиболее распространенным хроническим неинфекционным заболеванием». Пыльца трав (Poaceae) особенно важна, поскольку распространенность сенсибилизации выше, чем у других типов пыльцы в большинстве (европейских) стран ( 2 ). Аллергия на пыльцу может оказывать существенное негативное влияние на качество жизни, например, сказываться на сне и успеваемости на работе или в школе ( 3 ).Лишь небольшая часть пациентов с симптомами была диагностирована специалистом ( 3 ), хотя было показано, что эффективное лечение пациентов с сенной лихорадкой во время сезона пыльцы уменьшает симптомы и улучшает качество жизни ( 4 ). АР также часто сочетается с астмой ( 5 7 ), а симптомы сенной лихорадки, обострения астмы и связанные с этим случаи госпитализации увеличиваются с тяжестью сезона пыльцы ( 8 ). В этом исследовании суровость сезона пыльцы определяется как общее количество пыльцы за сезон.Наблюдалось также общее увеличение суровости сезона пыльцы, что привело к увеличению числа сенсибилизированных пациентов ( 9 ). Поэтому суровость сезона пыльцы важна для пациентов с сенной лихорадкой. Основные вопросы, которые задают больные сенной лихорадкой, часто включают следующее: насколько плохим будет сезон в этом году? Как мне подготовиться к предстоящему сезону? Как суровость сезона (количество пыльцы) будет развиваться с годами? Однако надежные методы ответа на эти вопросы ранее не были разработаны.Телефонный скрининг 7004 пациентов с самооценкой аллергических заболеваний из 10 европейских стран показал, что одна треть пациентов не удовлетворена лечением, а две трети испытывают ограничения в повседневной деятельности ( 3 ). Следовательно, прогнозы суровости сезона пыльцы важны для пациентов и сектора здравоохранения в сезонных и декадных временных масштабах, соответственно. Кроме того, долгосрочное прогнозирование полезно для планирования системы здравоохранения, например, при подготовке к воздействиям изменения климата.Изменение климата может привести к повышению концентрации пыльцы и увеличению продолжительности ее сезона, что приведет к удвоению сенсибилизации населения к пыльце ( 9 ).

    Сезонный интеграл пыльцы (SPIn), сумма концентраций пыльцы, полученная на участке в течение сезона пыльцы трав, является основным параметром, используемым для описания суровости сезона пыльцы ( 10 ). SPIn может использоваться для количественной оценки воздействия пыльцы, связанных с этим показателей здоровья и связанных с этим затрат среди населения ( 11 ) и включает два основных компонента: годовое производство пыльцы (APP) и атмосферный перенос (AT).Исследования показывают, что AT вносит только 10–20% SPIn для трав ( 12 ). Таким образом, в оставшихся 80-90% преобладают вариации APP, который является параметром, который потенциально можно прогнозировать как на предстоящий сезон, так и на будущие десятилетия, например, в связи с изменением климата.

    Здесь мы предлагаем два новых математических подхода для изучения и прогнозирования суровости сезона пыльцы трав с использованием статистических и механистических моделей. Подход 1 — это статистический подход, основанный на участках и предназначенный для сезонного прогнозирования.Статистический подход основан на построении регрессионной модели с использованием данных наблюдений за SPIn, температурой воздуха и осадками. Подход 2 — это механистический подход, который разработан для долгосрочных оценок, таких как влияние изменения климата или сценарии смягчения его последствий. Концепция механистического подхода основана на описании межгодовой вариации SPIn через вариацию роста травы, измеряемую в первую очередь через чистую первичную продукцию (NPP), чистую продукцию органического углерода растениями в экосистеме ( 13 ).Два новых подхода найдут практическое применение в ежедневных процедурах прогнозирования. Мы используем подходы в исследовании для проверки следующих научных гипотез:

    1) Серьезность сезона пыльцы трав — явление регионального масштаба (т.е. от 10 до 1000 км).

    2) Суровость сезона пыльцы трав можно прогнозировать с использованием предсезонных метеорологических условий.

    3) Долгосрочные изменения суровости сезона пыльцы трав можно смоделировать с помощью моделей земной поверхности, например.g., из-за увеличения CO 2 при будущих сценариях изменения климата.

    Обращаясь к этим гипотезам, мы предлагаем новые методы прогнозирования суровости сезона пыльцы трав и раскрываем текущие ограничения этих методов как в отношении предстоящего сезона, так и в отношении сценариев с использованием региона Северо-Западной Европы (рис. Таблица 1) как изучаемая территория.

    Рис. 1 Географическое распределение станций мониторинга пыльцы, использованных в исследовании.

    Цвета маркеров соответствуют средним датам начала сезонов сбора пыльцы трав с их стандартными отклонениями, указанными цифрами на карте. Черными треугольниками показаны станции, на которых механистическая модель применялась только для относительно небольшого числа ( n <8) сезонов пыльцы.

    Таблица 1 Выбранные участки пыльцы / метеорологических наблюдений и временные данные, использованные для статистических и механистических моделей.

    Первые 28 станций используются как в статистической, так и в механистической моделях, тогда как последние 6 станций используются только в механистической модели.NL, Нидерланды; BE, Бельгия; ДК, Дания; FR, Франция; Великобритания, Великобритания.

    РЕЗУЛЬТАТЫ

    Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: статистическая модель

    Мы построили статистическую регрессионную модель для моделирования и прогнозирования SPIn и воздействия пыльцы на 28 станциях мониторинга пыльцы, расположенных в Северо-Западной Европе (рис. 1 и таблица 1; материалы) и методы). Коэффициенты корреляции между отдельными участками (рис.1) в зависимости от суровости сезона (SPIn) обычно ниже 0.От 6 до 0,7 (рис. 2А). Только 65 из 291 коэффициента корреляции являются статистически значимыми ( P <0,05), а линия линейной регрессии показывает убывающую корреляцию с расстоянием между станциями (рис. 2B). Результат χ 2 = 3,865 при P = 0,01 не является статистически значимым ( P = 0,049304). Таким образом, нулевая гипотеза о наличии связи между сайтами отклоняется. Поэтому каждый сайт следует рассматривать индивидуально при построении модели статистической регрессии.

    Рис. 2 Распределение значений корреляционной матрицы SPIn в зависимости от расстояния между станциями. Панель

    ( A ) показывает все значения, а Панель ( B ) — только значимые значения с P <0,05. Оси и показаны в одном масштабе для облегчения сравнения. Матрица корреляции была рассчитана с использованием коэффициентов корреляции Пирсона для всех станций, за исключением значений для двух пар станций: Вустер-Кардифф и Лестер-Лейден, где вместо них были рассчитаны коэффициенты корреляции Спирмена.

    Начало сезона варьируется примерно на месяц, с конца апреля на французских участках Ла-Рош-сюр-Йон и Ла-Рошель (46,2 ° северной широты) на юге до конца мая или начала июня в Великобритании. участки Ист-Райдинг, Белфаст и Инвергоури (56,5 ° северной широты) на севере (рис. 1 и рис. S1). Таким образом, можно считать, что выбранный в исследовании предсезонный период (с марта по апрель) применим для всего региона, и его можно использовать для построения статистической (регрессионной) модели.

    Четыре различные модели статистической регрессии дали коэффициенты детерминации от 0,63 (модель 1, рис. 3A) до 0,75 (модель 4, рис. 3D). Количество статистически значимых станций увеличивается при включении предсезонных метеорологических условий с 4 (только SPIn, таблица S1) до 14 (SPIn + предсезонная температура воздуха, таблица S2), до 12 (SPIn + предсезонные осадки, таблица S3) и 20 ( SPIn + предсезонные осадки и температура воздуха, таблица S4). Это показывает, что включение как предсезонных метеорологических условий, так и измеренного SPIn обеспечивает наиболее надежный способ прогнозирования суровости предстоящего сезона пыльцы трав.

    Рис. 3 Графики глобального разброса наблюдаемого (ось x ) и смоделированного (ось y ) SPIn, смоделированного четырьмя регрессионными моделями.

    ( A ) Модель 1 только с учетом данных SPIn; ( B ) модель 2 с учетом SPIn и предсезонных температур воздуха; ( C ) модель 3, включая данные SPIn и предсезонные осадки; ( D ) модель 4 на основе SPIn, предсезонных температур воздуха и осадков. Результаты значительны при P = 1.90 × 10 −78 для модели 1, P = 1,27 × 10 −100 для модели 2, P = 2,55 × 10 −93 для модели 3 и P = 2,96 × 10 −109 для модели 4. Значения R 2 основаны на расчетах коэффициентов корреляции Спирмена между смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn.

    Смоделированные значения SPIn, интерполированные на полное географическое покрытие региона за 2014 г. (рис. 4A и рис.S2) показывают, что прогнозируемые вариации суровости сезона в основном варьировались в пределах ± 20% от среднего смоделированного SPIn. Карта, основанная на наблюдениях (рис. 4B), показывает аналогичную картину с большей частью вариации в пределах ± 20%, но в некоторых частях центральной части Соединенного Королевства и Дании отмечены области выше 1,2 (т. Е. Межгодовая вариация SPIn превышает 20% от среднее значение) и большей части Нидерландов ниже 0,8 (т. е. межгодовая вариация SPIn ниже 20% от среднего значения). Это говорит о том, что крайние вариации уловить труднее.Это также подтверждается результатами процедуры взаимной корреляции с использованием 24 станций пыльцы: кросс-корреляция дала R 2 значений 0,02 и 0,05 и значения среднеквадратичной ошибки 0,28 и 0,12 для смоделированных и наблюдаемых данных, соответственно. . Это исследование чувствительности демонстрирует высокую зависимость всех точек данных в процедуре картирования; отсюда и локальный сигнал SPIn, что дополнительно поддерживает отклонение нулевой гипотезы. Это также говорит об отсутствии связи (т.е., отсутствие пространственной корреляции для SPIn) между станциями в пределах всего региона, и каждый участок следует рассматривать индивидуально при построении статистической (регрессионной) модели.

    Рис. 4 Карты, основанные на интерполяции смоделированных и наблюдаемых вариаций SPIn. Панель

    ( A ) соответствует модели 4 с использованием подхода геопространственной регрессии, а панель ( B ) — карте, основанной на наблюдениях за сезон пыльцы трав 2014. Вариации рассчитываются относительно среднего значения SPIn по годам на каждой станции и интерполированы в сетку с 0.Разрешение по горизонтали 5 °.

    Модель регрессии была протестирована для определения количества лет, обеспечивающих наилучшую корреляцию между смоделированными и наблюдаемыми данными SPIn. Тесты проводились с использованием модели с наивысшим коэффициентом детерминации (модель 4; рис. S3 и таблица S4) с учетом всех коэффициентов корреляции (рис. S3A) и только тех, которые были значимыми ( P <0,05; рис. . S3B). Результаты показывают, что среднее количество лет, используемых для получения максимальных значений корреляции, равно 8 (SD = 1).

    Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: механистическая модель

    Мы изучили межгодовые изменения SPIn травы через межгодовые изменения NPP на пастбищах с травами C3 на 34 станциях мониторинга пыльцы, расположенных в Северо-Западной Европе (рис. 1 и таблица 1). Модель Joint UK Land Environmental Simulator (JULES) ( 14 ) использовалась для моделирования NPP для трав в течение 407 сезонов пыльцы на выбранных станциях за период с 1996 по 2016 год. Сравнение межгодовых вариаций NPP и SPIn для всех участков (рис.5) продемонстрировали положительные и значимые связи между NPP и SPIn ( R = 0,2, P = 1,55 × 10 −5 ). Значения корреляции (таблица S5) были положительными и значимыми на шести станциях в Великобритании, при этом значения варьировались от 0,5 в Вустере до 0,94 в Ипсвиче. Более того, SPIn варьировался в пределах 2 раз, тогда как межгодовая вариация NPP была ниже и в пределах 50% на отдельных участках и при рассмотрении всех участков вместе (рис. 5). Эти данные предполагают, что небольшие вариации NPP могут вызывать большие вариации SPIn.

    Рис. 5 График разброса для сравнения межгодовых изменений SPIn и NPP на выбранных участках пыльцы.

    вариаций NPP рассчитаны с использованием сумм суточных NPP с 1 марта до начала сезона пыльцы трав. Начало сезона рассчитывается как день, когда накопленная сумма суточных концентраций пыльцы трав достигла 2,5% от годовой суммы пыльцы. Результаты значимы при P = 2,38 × 10 −5 . Значение R основано на расчетах коэффициента корреляции Спирмена между временными рядами NPP (ось x ) и межгодовым изменением SPIn (ось y ).

    Мы также выполнили дополнительный набор прогонов модели чувствительности для изучения влияния удвоенной концентрации CO 2 в атмосфере на значения АЭС (рис. S4 и файл данных S1) на каждой станции и за те же годы. Удвоение начального значения глобальных усредненных концентраций CO 2 в атмосфере (т. Е. С 5,241 × 10 −4 ммр до 10,482 × 10 −4 ммр) в параметрах JULES привело к увеличению значений NPP до 60% (рис. S4 и файл данных S1).Однако это не повлияло на межгодовые вариации NPP и, следовательно, на значения корреляции между смоделированными NPP и SPIn, поскольку удвоенное значение использовалось для всех лет в модели.

    ОБСУЖДЕНИЕ

    Наше исследование проливает новый свет на текущую осуществимость и ограничения прогнозирования SPIn травы и, следовательно, воздействия пыльцы трав с использованием статистических и механистических моделей в Северо-Западном Европейском регионе. Мы делаем это, проверяя три научные гипотезы.

    Гипотеза 1 проверяет, является ли SPIn для травы региональным (т.е., от 10 до 1000 км), и анализ показывает, что эту гипотезу следует отвергнуть. Анализ временных рядов SPIn не выявил сильной и статистически значимой связи между станциями в регионе. Аналогичные результаты были получены и при исследовании SPIn на трех станциях Великобритании: Лондон, Дерби и Кардифф ( 15 ). Различия в межгодовой изменчивости SPIn объяснялись географической изменчивостью местных метеорологических условий и изменениями пастбищного покрова в районах расположения станций.SPIn рассматривался как явление регионального масштаба для березы ( Betula spp.) В бореальном регионе Северной и Северо-Восточной Европы ( 16 ), где для описания межгодовой изменчивости березы применялась единственная регрессионная модель. Вращение. В контексте березы подход единой регрессии возможен, поскольку годовая продуктивность пыльцы березы в северном регионе синхронизирована на больших площадях ( 17 ). Однако статистический подход показал низкую эффективность за пределами региона (например,г., в Брюсселе) из-за различий в климате: влажный континентальный, бореальный или морской ( 18 ). Наши исследования также показывают, что региональная синхронизация, обнаруженная для березы, отсутствует для трав ( 19 ). Поэтому мы принимаем альтернативную гипотезу: нет никакой связи между SPIn для участков пыльцы трав за пределами 20 км, предполагая, что суровость сезона является явлением местного масштаба для пыльцы трав. Поэтому необходимы новые методы описания этого.

    Гипотеза 2 проверяет, можно ли прогнозировать суровость сезона пыльцы трав с использованием предсезонных метеорологических условий.Анализ показывает, что гипотеза должна быть принята. Включение предсезонных метеорологических условий в статистическую модель обеспечило наилучшие характеристики модели с наивысшей статистической значимостью по всем станциям. Модель статистической регрессии, основанная на данных SPIn, предсезонной температуры и осадков (модель 4, таблица S4), предоставила наибольшее количество станций (71% участков) с положительными и значимыми корреляциями между смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn по сравнению с модели с 1 по 3.Однако следует отметить, что для некоторых участков (например, Вустер, Великобритания) достаточно использовать либо предсезонную температуру (модель 2), либо только количество осадков (модель 3), чтобы обеспечить положительную и значительную корреляцию между смоделированным и наблюдаемым SPIn. Предыдущее исследование показало высокую точность регрессионной модели ( R 2 > 0,9) на трех сайтах в Великобритании ( 15 ). Однако в последнем случае подход был основан на построении модели с индивидуальным уравнением и коэффициентами регрессии с использованием данных о температуре и осадках.Представленный здесь подход более унифицирован: мы используем одно уравнение с индивидуальными коэффициентами регрессии для каждого сайта. Насколько нам известно, это первая попытка применить этот подход к нескольким станциям, расположенным в разных частях Северо-Западного европейского региона.

    Мы обнаружили, что предсезонная температура воздуха и осадки являются параметрами, определяющими SPIn травы в статистической модели. Однако в недавних исследованиях, например, ( 20 ), было показано, что индекс североатлантического колебания (САК) является важным параметром, влияющим на SPIn травы.Следовательно, включение индекса NAO в регрессионные модели потенциально может быть использовано для прогнозирования суровости сезона пыльцы трав. Однако NAO представляет собой единый индекс, описывающий общие погодные условия синоптического масштаба в изучаемом регионе и связанный с крупномасштабными явлениями, такими как сила струйного течения, которая, в свою очередь, также влияет на местную метеорологию, такую ​​как дождь, температура , и ветер. Первоначальная гипотеза о том, что концентрация пыльцы трав — крупномасштабное явление, была отвергнута.Это говорит о том, что модели с сильной предсказательной силой не должны полагаться на крупномасштабные явления, такие как NAO, что подтверждается предыдущими выводами ( 20 ), показывающими ограниченную предсказательную силу для регрессионных моделей, использующих этот подход. Представленный здесь подход предлагает пространственные и временные преимущества в контексте прогнозирования. Во-первых, он позволяет использовать локальные экологические данные вместо единого индекса. Во-вторых, он может применяться до начала сезона пыльцы и, следовательно, может быть инструментом в среде прогнозирования.

    Использование разных лет для разных станций может быть истолковано как ограничение исследования. Однако статистический подход, применявшийся в исследовании, был разработан для моделирования и потенциального прогнозирования SPIn на следующий год в соответствии с недавней разработкой статистической модели для березы ( 16 ). Напротив, данные о пыльце не используются для оценки воздействия изменения климата, поскольку этот вопрос решается с использованием модели JULES, инструмента, обычно применяемого в контексте сценариев изменения климата ( 21 ).

    Мы расширили результаты статистической модели с точечных местоположений до полного географического охвата, интерполировав их на карту на примере 2014 года. Карты, иллюстрирующие суровость сезона пыльцы трав, являются продуктом для конечных пользователей, который поможет предсказать воздействие пыльцы травы и предоставить рекомендации людям с аллергией на пыльцу травы, чтобы помочь предотвратить / минимизировать симптомы аллергии и, следовательно, сократить количество госпитализаций и снизить здоровье. сопутствующие расходы. Результаты (рис.4) демонстрируют, что подход к картированию чувствителен ко всем точкам данных за 2014 год.Это еще раз говорит о том, что SPIn травы не является явлением регионального масштаба в Северо-Западном Европейском регионе. Введение большего количества точек наблюдения, расположенных в регионе, могло бы улучшить соответствие между модельными картами и картами, основанными на наблюдениях. Это также предполагает, что основанный на наблюдениях подход к прогнозированию суровости сезона пыльцы трав в масштабах всей страны потребует высокой плотности участков наблюдения. Например, следует с осторожностью относиться к области с большим разрывом данных между Данией и остальными объектами наблюдения (рис.1 и 4), поскольку значения получены интерполяцией с использованием удаленных друг от друга станций. В отличие от региональной синхронизации продуктивности пыльцы, наблюдаемой у березы ( 17 ), продуктивность пыльцы трав — это явление местного масштаба, на которое влияет влияние местных переменных окружающей среды (например, температуры воздуха, осадков и земного покрова).

    Мы определили, что количество лет, дающих наилучшую корреляцию с использованием статистической модели, составляло от 7 до 9, в зависимости от места.Последнее предполагает, что можно применять временные ряды различной длины, но, как правило, следует избегать использования более длинных временных рядов. Аналогичные результаты были получены для SPIn березы с использованием регрессионной модели для Северной Европы ( 17 ). Было показано, что модель может объяснить до 92% межгодовых колебаний SPIn березы при использовании данных за 10–12 лет, тогда как точность снизилась до 48% при использовании данных за 20 лет. Наиболее вероятная причина этого заключается в том, что временные ряды данных о пыльце трав за 20 и более лет подвержены влиянию изменения климата, т.е.е., повышение температуры воздуха и концентрации CO 2 и изменение площадей, покрытых травой ( 15 ). Однако наблюдаемые концентрации CO 2 не доступны в качестве параметра в существующем регрессионном моделировании. Использование разного количества лет для разных станций может быть ограничением для разработки моделей, ориентированных на изменение климата. Кроме того, ожидается, что взаимосвязь между изменением климата и наблюдаемым сезоном пыльцы будет сложной, когда изменения в землепользовании и земном покрове будут иметь большое влияние на наблюдаемые концентрации.Поэтому, в соответствии с предыдущими рекомендациями по изучению изменения климата и будущей динамики производства пыльцы ( 22 ), мы применили динамическую модель растительности и здесь изолировали вопрос о повышенных концентрациях CO 2 .

    Гипотеза 3, утверждающая, что «долгосрочные изменения суровости сезона пыльцы трав могут быть смоделированы с использованием моделей поверхности земли, например, из-за увеличения CO 2 в сценариях будущего изменения климата», принята в этом исследовании.Механистическая модель показала хорошие характеристики и взаимосвязь между АЭС и SPIn на нескольких станциях в регионе. Подобные отношения между NPP и SPIn были показаны при изучении роста амброзии обыкновенной ( Ambrosia artemisiifolia ) и производства пыльцы в сельских и городских районах ( 23 ). Удвоение концентрации CO 2 в модели показало значительное увеличение NPP, что увеличило SPIn и воздействие пыльцы. Подобное увеличение NPP подтверждается исследованием, показывающим, что производство пыльцы амброзии увеличилось до 55%, что связано с высокими уровнями CO 2 ( 24 ).Увеличение производства пыльцы тимофеевки обыкновенной ( Phleum pratense ) (около 50% на цветок), вызванное повышенным уровнем CO 2 в атмосфере, также было обнаружено в экспериментальном исследовании камеры ( 25 ). Однако реакция трав на повышенные концентрации CO 2 зависит от вида и неоднородно зависит от других переменных окружающей среды, таких как питательные вещества почвы (например, азот) ( 25 27 ). В целом, существуют сложные взаимосвязи между видами трав, экосистемами и переменными окружающей среды ( 28 ) с большими вариациями как в росте, так и в цветении разных видов ( 29 ) в ответ на CO 2 и азот.Следовательно, продуктивность пыльцы трав, вероятно, будет варьироваться в зависимости от вида и питательных условий почвы. Современные модели растительности не могут воспроизвести камерные и полевые исследования для трав в целом. Однако наше исследование показало надежность моделей растительности для моделирования производства пыльцы трав с применением механистического подхода. Насколько нам известно, это первая попытка механистического моделирования трав с использованием нескольких станций, расположенных в разных частях Северо-Западной Европы.Тем не менее, необходима дальнейшая работа, чтобы охватить наиболее важные виды трав и их реакцию на комбинированное воздействие изменения климата и доступности питательных веществ, чтобы уловить большие различия между видами.

    Представленные здесь результаты показывают применимость механистического подхода на некоторых станциях, но не на более широких географически и экологически неоднородных участках. Следовательно, необходимы улучшения, чтобы повысить полезность механистического подхода для всего Северо-Западного европейского региона.В качестве расширения текущего подхода следует учитывать местные вариации метеорологических и экологических переменных (например, CO 2 ) как для АЭС, так и для SPIn. Более того, моделирование следа ( 30 ) может быть выполнено для оценки местного AT и распределения местных источников пыльцы травы для более детального исследования пространственных атрибутов вариаций SPIn. Таким образом, механистическая модель имеет потенциальное практическое применение, поскольку ее можно использовать для оценки местных изменений продуктивности пыльцы трав и, следовательно, воздействия пыльцы во всем Северо-Западном Европейском регионе.

    Это исследование было проведено с использованием данных по пыльце трав, идентифицированной на уровне семейства, то есть включая все виды трав. Различные виды трав цветут в разное время и вызывают ряд аллергических реакций ( 19 ). В настоящее время не существует набора данных о концентрациях пыльцы трав на уровне видов, охватывающих долгосрочный период ( N = от 20 до 30 лет). Представленные здесь модели будут применимы для прогнозирования SPIn на уровне видов, когда в будущем будут доступны данные наблюдений за достаточное количество лет.Однако выполнение прогноза суровости сезона на уровне семьи полезно, поскольку основные группы аллергенов (группы 1 и 13) присутствуют в большинстве аллергенных трав, и до 90% людей, чувствительных к траве, реагируют на них ( 31 ).

    Измерение пыльцы может иметь большую неопределенность в отношении ежедневных наблюдаемых концентраций ( 32 ), но большое количество ежедневных наблюдений может снизить неопределенность SPIn до менее 10% для всего сезона наблюдений, где точное значение зависит от по количеству ежедневных наблюдений и способу подсчета ( 33 ).На каждый прибор влияет систематическая инструментальная погрешность от 5 до 72% ( 34 ), потенциально увеличивая наблюдаемую неопределенность измеренного SPIn. Тем не менее, эта систематическая ошибка не повлияет на относительные годовые колебания SPIn. Как статистическая, так и механистическая модели объясняют относительную изменчивость между годами, и поэтому на их эффективность будет влиять только случайная неопределенность годового SPIn, которая, по оценкам, составляет менее 10%.

    Мы обнаружили, что SPIn травы меняется от года к году и от станции к станции в 2-4 раза.SPIn использовался в атмосферных моделях для учета сезонной величины выбросов пыльцы, а также ее пространственных и межгодовых изменений для различных типов пыльцы ( 35 , 36 ). Таким образом, наши результаты могут быть использованы в моделях атмосферной дисперсии для Северо-Западной Европы или более крупных регионов по всему миру, где доступны достаточно надежные данные о пыльце. Наши результаты улучшат прогнозирование SPIn травы и воздействия пыльцы трав с сопутствующими социально-экономическими преимуществами для глобального общества и систем здравоохранения.

    МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

    Пыльца и метеорологические данные

    Для исследования были выбраны 34 станции наблюдения за пыльцой, расположенные в Северо-Западной Европе (рис. 1). В регион входят станции, расположенные в Великобритании, Дании, Нидерландах, Бельгии и Северной Франции. Период исследования соответствует сезонам сбора пыльцы трав 1996–2018 гг., Преимущественно с мая по сентябрь. Данные наблюдений содержат среднесуточные концентрации пыльцы трав, полученные с помощью 7-дневных объемных пробоотборников типа Hirst ( 37 ) и проанализированы в соответствии со стандартными методами в аэробиологии ( 10 ).Качество данных по пыльце трав в Великобритании контролировалось путем исключения сезонов со значительным количеством пропусков (т.е.> 7 дней) из наблюдаемых временных рядов в рамках основного сезона пыльцы ( 38 ). Основной сезон пыльцы трав был определен с использованием дат, когда накопленные концентрации пыльцы трав достигли 2,5 и 97,5% от годового интеграла пыльцы, таким образом разграничивая начало и конец сезона. Несколько подходов, таких как накопленный улов в 50, 75 пыльцевых зерен, а также часть улова, являются возможными определениями начала сезона пыльцы ( 39 ).Выбранный здесь процентный подход имеет преимущество, по сравнению с накопленным уловом, в том, что известная систематическая ошибка, связанная с каждым прибором для наблюдений ( 34 ), при использовании дробного подхода не повлияет на расчетное относительное изменение SPIn, тем самым сохраняя неопределенность низкий уровень регрессионного моделирования. Экстракция SPIn и даты начала / окончания сезона пыльцы трав были выполнены с использованием заранее заданной процедуры экстракции на веб-странице Европейской сети Aeroallergen (https: // ean.polleninfo.eu/Ean/) для станций отдыха и подходящих сезонов пыльцы (т. е. без перерывов> 7 дней).

    Метеорологические данные были получены из набора данных Global Surface Summary of the Day (GSOD), предоставленного Национальным управлением океанических и атмосферных исследований. Набор данных имеет глобальный географический охват и предоставляет метеорологические данные по всему миру. Выбранные метеорологические станции отвечали двум основным требованиям: (i) они предоставляли метеорологические данные, соответствующие предсезонным условиям, и (ii) были расположены близко к выбранным участкам сбора пыльцы.Таким образом, данные об осадках и максимальной суточной температуре воздуха были извлечены и сопоставлены с пыльцевыми станциями для выбранных лет.

    Чувствительность SPIn в пределах региона: Связь между станциями

    Была рассчитана корреляционная матрица, чтобы выяснить, существует ли связь между межгодовыми вариациями SPIn на станциях в изучаемом регионе. Поскольку станции охватывали разное количество лет (таблица 1), матрица включает только участки с восьми или более перекрывающимися годами ( 38 ).Коэффициенты корреляции также были проанализированы в зависимости от расстояния между станциями (рис. 2). Коэффициенты корреляции были разделены на две группы, определяемые расстоянием между станциями, и две классификации, используемые в мезомасштабной метеорологии и исследованиях загрязнения воздуха: мезо-бета (от 20 до 200 км) и мезо-альфа (от 200 до 2000 км), определенные формулой ( 40 ). Количество значимых ( P <0,05) и незначимых коэффициентов рассчитывалось внутри каждой группы. Тест χ 2 был выполнен с использованием вычисленных чисел для определения степени значимости (разницы значимости) между каждой шкалой.

    Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: регрессионная модель

    Статистический подход, использованный в этом исследовании, был посвящен построению геостатистической регрессионной модели, которая выходит за рамки традиционных подходов. SPIn пыльцы трав, предсезонная температура воздуха и наблюдения за осадками использовались в качестве входных данных для 28 участков наблюдения за пыльцой, охватывающих Северо-Западную Европу, всего 386 сезонов пыльцы (Таблица 1). В соответствии с требованиями аэробиологических исследований ( 38 ) выбранные участки содержали данные о пыльце за 8 лет.Модель регрессии следовала подходу, предложенному ( 41 ) и позже примененному ( 42 ) для трав в Кордове, Испания. Модель, используемая здесь для моделирования SPIn, была SPIn (t) = exp (ln (SPIn (t − 1)) — rm + exp (a * ln (SPIn (t − 1)) + b + c * ln (Tmax) + d * ln (Nprec))) (1) где SPIn ( t ) и SPIn ( t — 1) — это SPIn, относящиеся к текущему ( t ) и предыдущему ( t — 1) сезонам пыльцы; r м — постоянная, представляющая максимальную наблюдаемую производительность; a , b , c и d — коэффициенты регрессии; T max — максимальная дневная температура воздуха, усредненная за период с 1 марта по 30 апреля для каждого рассматриваемого года; и N prec — количество дней с осадками за тот же период, что и T max .Количество дней с осадками ( N prec ) было выбрано вместо количества осадков (в миллиметровом масштабе), поскольку дни с дождями считались лучшим предиктором наличия воды, используемой для роста травы и производства пыльцы. Бывают дни с большим количеством осадков (в миллиметровом масштабе), но из-за стока поверхностных вод во время наводнений вода, доступная растениям, такая же, как и в более низкие дни, что искажает результат.

    Хотя уравнение является общим, и константы, и входные данные специфичны для каждого сайта.В этом исследовании были применены четыре версии модели (уравнение 1): (i) модель 1, модель, включающая только SPIn; (ii) модель 2, модель с учетом SPIn и T max ; (iii) модель 3, модель с SPIn и N prec ; и (iv) модель 4, модель, включающая SPIn, T max и N prec (как показано выше). Модели были построены с использованием нелинейной функции наименьших квадратов в программе R версии 3.6 (https: // r-project.org). Выбор периода для T max и N prec , применяемых для каждого региона, обоснован путем анализа дат начала сезона пыльцы трав (рис. 1). Смоделированные значения SPIn сравнивались с наблюдениями с помощью статистического (корреляционного) анализа для каждой отдельной станции, а также в глобальном масштабе, т.е.включая все станции. Графики глобального разброса с соответствующими значениями R 2 показаны в разделе Результаты, тогда как статистические сводки с смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn доступны в дополнительных материалах.Оптимальное количество лет для построения регрессионной модели было определено с использованием станций с 20-летними данными о пыльце за период 1999–2018 гг .: Вустер (Великобритания), Лестер (Великобритания), Лейден (Нидерланды), Брюссель (Бельгия), Де Хаан (Бельгия), Копенгаген (Дания) и Выборг (Дания). Модель 4 использовалась для определения оптимального количества лет. Модель использовалась для различного количества лет, начиная с восьми последних лет, затем увеличивая число на 1, пока не достигло 20 лет для каждой из семи выбранных пыльцевых станций.Таким образом, количество лет, обеспечивающее максимальную корреляцию между смоделированным и наблюдаемым SPIn, было определено для отдельных станций и усреднено по станциям с соответствующим SD (рис. S3).

    Смоделированные и наблюдаемые межгодовые вариации SPIn были расширены от точечных местоположений до полного географического охвата в пределах изучаемого региона с использованием интерполяции с методом обратных расстояний. Чувствительность к отдельным точкам оценивалась с помощью взаимной корреляции с использованием аналогичных подходов, которые были реализованы в связанных исследованиях пыльцы амброзии [см.g., ( 43 ) и ссылки в нем], разработанные с использованием стандартных рекомендаций Агентства по охране окружающей среды США.

    Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: механистическая модель

    Механистический подход, использованный в этом исследовании, описывает межгодовые колебания SPIn через изменение роста травы, измеряемое в основном с помощью NPP. ЧПП определяется как чистое производство органического углерода растениями в экосистеме ( 13 ). Основное предположение, используемое в подходе, предполагает, что SPIn меняется в зависимости от APP из года в год.Межгодовая изменчивость АПП, в свою очередь, может быть описана через изменение АЭС. Это можно записать как APP (x, y) = veg (x, y) * NPPvar (x, y) * Ntotal (2), где APP — годовое производство пыльцы в данном месте с географическими координатами x и y . представляет долготу и широту, veg — часть ячейки сетки, покрытая травянистой растительностью с координатами x и y , NPP var — межгодовое изменение NPP для данного года, а N всего — общее количество пыльцы трав, выбрасываемых за сезон, представлено постоянной величиной, равной 10 12 пыльцы / (м 2 * год).

    Модель JULES использовалась для моделирования АЭС. JULES — это основанная на процессах модель, моделирующая взаимодействия суши и атмосферы, представленные потоками углерода, воды, количества движения и энергии между поверхностью и атмосферой ( 14 ). Модель применима во всем мире, и ее можно использовать для моделирования различных функциональных типов растений: широколиственных, игольчатых, трав, кустарников и сельскохозяйственных культур C 3 и C 4 ( 44 ). JULES (v5.1) был настроен для моделирования АЭС для 34 точек, расположенных рядом с пыльцевыми станциями (рис.1 и таблица 1). Моделирование JULES было настроено для выбранных точек, охватывающих только траву C 3 с долей растительности, равной 1. Модель была основана на наборе метеорологических данных WATCH-Forcing-Data-ERA-Interim (WFDEI) ( 45 ), и набор данных имеет глобальный охват с горизонтальным разрешением 0,5 ° и 3-часовыми интервалами. Следующие метеорологические переменные были извлечены из WFDEI: температура воздуха, нисходящие потоки коротковолновой и длинноволновой радиации, удельная влажность, приземное давление, скорость ветра, накопленный снегопад и интенсивность осадков.Эти переменные были необходимы для запуска модели. Данные были доступны за период 1979–2016 годов, а модель была запущена за 1996–2016 годы с 30-минутными временными шагами. Суточные значения NPP были извлечены из выходных данных модели и суммированы с первого марта до даты начала сезона пыльцы трав для каждой станции и года, где присутствовали данные SPIn (Таблица 1). Дата начала подведения итогов ЧПП (1 марта) считалась днем ​​начала роста популяции трав в большей части исследуемого региона.Значения NPP и SPIn были преобразованы в межгодовую вариацию относительно средних значений. Это изменение было проанализировано путем поиска корреляций между преобразованной NPP и SPIn на отдельных станциях, а также одновременного рассмотрения всех станций (рис. 5 и файл данных S1). Был также проведен дополнительный набор прогонов модели чувствительности для изучения влияния удвоенной концентрации CO 2 в атмосфере на значения АЭС (рис. S4 и файл данных S1).

    Статистический анализ

    Статистический анализ был выполнен путем расчета коэффициентов корреляции Спирмена или Пирсона ( R ) после первой проверки гипотезы о том, что годовой SPIn может быть ненормально распределенным с использованием критерия Шапиро-Уилка (с уровнем значимости α = 0.01) с помощью «пакета R Stats» в программном обеспечении R. Коэффициенты корреляции ( R ) и коэффициенты детерминации — R 2 (статистическая модель) были рассчитаны, как описано в соответствующих подразделах Материалов и методов. Наблюдаемые временные ряды SPIn, охватывающие все доступные годы и станции, также были проанализированы путем вычисления среднего, медианного значения, значений SD и критерия нормальности Шапиро-Уилка. Результаты представлены в таблице S6. Значения P и N указаны в основном тексте, на рисунках и в таблицах в дополнительных материалах, где это применимо.

    Благодарности: Мы благодарим Национальное управление океанических и атмосферных исследований за предоставление глобального обзора дневных метеорологических данных. Признательны Т. Ричарду Мартьюсу (CEH) и А. Мартинес-де ла Торре (CEH) за плодотворное обсуждение вопросов моделирования JULES. Мы благодарны А.-П. Holm (Asthma Allergy Дания) за получение и предоставление данных SPIn травы для двух датских сайтов (Копенгаген и Выборг), участвовавших в исследовании. Мы также очень благодарны Р. Джонсу из Университета Эксетера за координацию и поддержку проекта Exeter PollerGen.Мы благодарим П. Харви из Метеорологического бюро геомагнитной обсерватории Эскдалемюр, Великобритания, за сбор данных о пыльце. Мы признательны всем счетчикам пыльцы, которые на протяжении многих лет собирали данные на участках мониторинга. Финансирование: Эта работа была поддержана Советом по исследованиям окружающей среды (номера грантов NE = N003756 = 1, NE / N002431 = 1, NE = N002105 = 1 и NE = N001710 = 1). C.H.P. поддерживается Центром биомедицинских исследований NIHR Лестера и Ассоциацией исследований астмы и аллергии Мидлендса (MAARA).Выраженные взгляды принадлежат авторам и не обязательно являются взглядами NHS, NIHR или Министерства здравоохранения. Институт Джеймса Хаттона получает финансовую поддержку от отдела исследований и аналитических служб правительства Шотландии по сельским и экологическим наукам (RESAS). Вклад авторов: А.К. и C.A.S. разработал исследование. А.К. установили модели, выполнили разработку моделей для региона СЗЕ, прогоны моделей и анализ результатов. А.К. и C.A.S. подготовил исходный бумажный проект.A.B., B.A.-G., G.M.P., C.H.P., J.S., L.A.d.W., K.R., G.O., C.S., N.B., J.A., J.Ba., J.Be., C.A.F., R.N.M., S.P., K.S., J.T., J.Z.-C. собрали образцы, подсчитали пыльцу и предоставили данные наблюдений за пыльцой трав для соответствующих участков. Все авторы внесли свой вклад в написание статьи. Конкурирующие интересы: Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: Все данные, необходимые для оценки выводов в статье, представлены в документе и / или дополнительных материалах.Набор метеорологических данных GSOD, использованный в этом исследовании, находится в свободном доступе по адресу https://catalog.data.gov/dataset/global-surface-summary-of-the-day-gsod. Дополнительные данные доступны у авторов и / или владельцев данных по запросу.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *