Времена года методика автор: Методика Времена года « Психологические тесты

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

Климатический блог Брайана Б.: Определение времен года

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.

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.

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

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

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.

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.

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.

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.

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.

: 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!

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

: впервые опубликовано в мае 2011 г.

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

Six Seasons — Workman Publishing

“ 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

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.

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.

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.

( 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.

( 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.

( 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.

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.