Погода чириковка: Washington, DC Weather Forecast and Conditions — The Weather Channel

Погода в крупных и ближайших городах

погода в Чириковке на 14 дней, самый точный прогноз погоды в Чириковке на 14 дней для Чириковка, Есильский район, Северо-Казахстанская область, Казахстан, подготовлен 13.

Погода Чириковка почасово, почасовая погода в Чириковке на сегодня, завтра (Казахстан, Северо-Казахстанская область)

Восход и закат Солнца в Чириковке

Национальная метеорологическая служба в Twitter

Около

Twitter-каналы — это дополнительная услуга, предоставляемая NWS для расширения охвата информации NWS. Ленты и твиты Twitter не всегда отражают самую свежую информацию о прогнозах, часах и предупреждениях. Для получения самой последней официальной информации посетите: https://www.weather.gov/.

Миссия

Национальная метеорологическая служба (NWS) предоставляет метеорологические, гидрологические и климатические прогнозы и предупреждения для Соединенных Штатов, их территорий, прилегающих вод и океанов в целях защиты жизни и имущества и развития национальной экономики.Данные и продукты NWS образуют национальную информационную базу данных и инфраструктуру, которые могут использоваться другими правительственными учреждениями, частным сектором, общественностью и мировым сообществом.

Описание

NWS будет использовать Twitter в качестве дополнительного канала для распространения экологической информации и продвижения мероприятий по повышению осведомленности о погоде, включая информационно-пропагандистские и образовательные мероприятия. Для получения более подробной информации об этой услуге см. Https://products.weather.gov/PDD/twitter_sdd_opl_2014.pdf.

предлагают другую платформу для быстрого распространения / предоставления критических предупреждений и информации о воздействии, а также позволяют партнерам NWS вносить свой вклад в микроблоги. Присутствие в Твиттере предлагает мощный инструмент, помогающий распространять жизненно важную информацию; повысить понимание общественностью погоды, воды и климата; и повысить способность общественности к действиям.

В качестве дополнительной услуги:

• Количество и содержание предоставленной информации могут измениться.
• Частота обновления этого канала может отличаться и не гарантируется.
• Последователи не должны полагаться на эту услугу как на основное средство получения предупреждений об опасной погоде. Оповещения / предупреждения NWS доступны на погодном радио NOAA и на нашем официальном веб-сайте: https://www.weather.gov.

Ответы на твиты предоставляются в определенное время и могут быть крайне ограничены в периоды суровой погоды.

Политика публикации сообщений NWS

Национальная метеорологическая служба (NWS) использует Twitter в качестве дополнительного канала для повышения осведомленности о погоде.Сообщения на этой странице подчеркивают деятельность, представляющую интерес и важность как для погодного сообщества, так и для общественности, и включают встречи NWS, мероприятия по взаимодействию с избирателями и партнерами, а также усилия по просвещению общественности.

Вопросы или комментарии о местных прогнозах или местных рекомендациях / часах / предупреждениях необходимо направлять в местные бюро прогнозов погоды. Местные службы прогнозов погоды перечислены по адресу: https://www.weather.gov/organization.

NWS не поддерживает, подразумеваемое или иное, каких-либо публикаций, ссылок или фотографий фанатов.Сценаристы / фанаты несут полную ответственность за публикуемый ими контент.

Ваши комментарии важны для нас и всех, кто следит за этими лентами. Важно помнить, что в наше погодное сообщество входят люди любого возраста и происхождения. То, что кажется смешным одному человеку, может быть по-настоящему оскорбительным для другого. По нашему опыту, люди, которые участвуют в диалоге на этих страницах, в основном модерируют друг друга. Политика публикации NWS предназначена для установления четких руководящих принципов в отношении того, что подходит для этих страниц.Прежде всего, размещаемые комментарии должны быть подходящими для всех возрастов, вежливыми и уважительными по отношению к другим и относиться к вопросам, деятельности, программам, политикам или операциям, имеющим отношение к NWS. NWS установила следующие политики публикации и оставляет за собой право удалять сообщения, которые им не соответствуют. Поэтому наша политика заключается в удалении любых твитов, содержащих:

• принадлежит любому лицу моложе 13 лет;
• содержит дискредитирующие, вульгарные, непристойные, оскорбительные, непристойные, угрожающие, ненавистные, запугивающие или иным образом оскорбительные выражения;
• содержит злонамеренные или оскорбительные комментарии на основе пола, расы, класса, этнической принадлежности, национального происхождения, политической принадлежности, религии, сексуальной ориентации, инвалидности или другой классификации;
• содержит рекламу, одобрение или продвижение, включая спам и подобный контент;
• содержит комментарии по вопросам, не связанным с деятельностью Национальной метеорологической службы или ее программ, политик, операций или общих сфер ответственности;
• содержит выдачу себя за другое лицо или искажает личность или принадлежность автора;
• содержит вирусы или аналогичные вредоносные программы;
• содержит конфиденциальную информацию или интеллектуальную собственность, которая публикуется без разрешения владельца;
• рекомендует представителям общественности связаться с членом Конгресса, законодательного собрания штата или местного органа власти;
• содержит комментарии относительно кандидата в партийной политической кампании или относительно политической партии; или
• содержит информацию, которая нарушает местные, государственные или национальные законы.

Использование сторонних данных и продуктов

Сторонняя информация и изображения используются по лицензии отдельным сторонним поставщиком. Эта сторонняя информация может содержать торговые наименования, товарные знаки, знаки обслуживания, логотипы, доменные имена и другие отличительные особенности бренда для идентификации источника информации. Это не означает одобрения сторонних данных / продуктов или их поставщиков NOAA / Национальной метеорологической службой. Пожалуйста, свяжитесь со сторонним поставщиком для получения информации о ваших правах на дальнейшее использование этих данных / продуктов.

социальных сетей | Weather Underground

Facebook

Использование нашей службы Twitter

Есть несколько способов взаимодействия с Weather Underground в Twitter.

1. Следуйте за нами!

   Большинство наших услуг требует, чтобы вы подписались на нас. Подписчики получают уведомления о тропиках, обновления от наших блоггеров и другую информацию о погоде / сайте. Подписчики также могут запрашивать информацию о погоде для местоположений и подписываться на получение предупреждений о суровой погоде.

   Подписаться @wunderground

2. Запрос информации о погоде

   Мы можем отправить вам прямое сообщение с текущим состоянием и прогнозом запрашиваемого местоположения, если вы разместите у нас запрос о погоде в Твиттере в следующих форматах:

   @wunderground погода 94107

   @ Подземная погода Сан-Франциско, Калифорния

   @wunderground weather Токио, Япония

   — или —

   @wunderground wx 94107

   @wunderground wx Сан-Франциско, Калифорния

   @wunderground wx Токио, Япония

3. Подписка на оповещения о суровой погоде

   Подписчики могут получать прямые сообщения с актуальной информацией о суровой погоде, в настоящее время для U.Только локации S. Предупреждения о торнадо, наводнении и сильной грозе будут отправляться вам напрямую по мере их получения. Чтобы зарегистрироваться, вы должны отправить нам твит в одном из следующих форматов:

   @wunderground alert 94107

   @wunderground alert Сан-Франциско, Калифорния

   Вы можете отказаться от получения предупреждений, написав в Твиттере следующие примеры:

   @wunderground остановка оповещения 94107

   @wunderground alert stop Сан-Франциско, Калифорния

   Чтобы отключить все предупреждения для всех мест, напишите в Твиттере следующее:

   @wunderground остановка оповещения

   Чтобы найти адреса, на которые вы подписаны, напишите в Твиттере одно из следующих сообщений:

   @wunderground alert показать

   @wunderground оповещения показывают

   @wunderground показать оповещения

   @wunderground показать оповещение

   Используя эти услуги, вы соглашаетесь с нашими Условиями обслуживания.

Быстро снижающаяся заметность температурных аномалий может затушевать общественное восприятие изменения климата

Значимость

Изменение климата подвергает людей условиям, которые исторически необычны, но со временем станут все более распространенными. Какую погоду люди считают нормальной или необычной в этих меняющихся условиях? Мы используем объем публикаций в социальных сетях о погоде, чтобы измерить значимость различных температур и показать, что заметность быстро меняется при многократном воздействии необычных температур.Ориентир для нормальных условий, по-видимому, основан на погодных условиях, наблюдавшихся между 2 и 8 годами назад. Этот быстро меняющийся нормальный базовый уровень означает, что потепление, заметное широкой публикой, может быть не отличимо от нуля в 21 веке, что может иметь потенциальные последствия как для принятия глобального потепления, так и для общественного давления в отношении политики смягчения последствий.

Abstract

Изменяющийся глобальный климат порождает все более необычные погодные условия по сравнению с доиндустриальными условиями.В абсолютном смысле эти меняющиеся условия представляют собой прямое свидетельство антропогенного изменения климата. Однако человеческая оценка погоды как нормальной или ненормальной также будет зависеть от ряда факторов, включая ожидания, ограничения памяти и когнитивные искажения. Здесь мы показываем, что опыт погоды в последние годы — а не за более длительные исторические периоды — определяет климатический базовый уровень, по которому оценивается текущая погода, потенциально скрывая общественное признание антропогенного изменения климата.Мы используем изменение десятилетних трендов температуры с еженедельным разрешением и разрешением по округам над континентальной частью США, в сочетании с обсуждением погоды, взятым из более чем 2 миллиардов сообщений в социальных сетях. Эти данные показывают, что заметность определенных температур быстро меняется при многократном воздействии. Используя инструменты анализа настроений, мы предоставляем доказательства эффекта «кипящей лягушки»: снижение значимости исторически экстремальных температур не сопровождается снижением вызываемых ими негативных настроений, что указывает на то, что их движет социальная нормализация экстремальных условий, а не адаптация. Результаты.Используя прогнозы климатической модели, мы показываем, что, несмотря на значительное повышение абсолютной температуры, аномалии относительно нашей эмпирически оцененной смещающейся базовой линии являются небольшими и не очень четко отличимы от нуля на протяжении 21 века.

Антропогенное изменение климата включает изменение погоды за пределы, которые исторически испытывали сообщества и экосистемы. Глобальные средние температуры сейчас значительно выше, чем доиндустриальные уровни, эффект, который нельзя объяснить без выбросов парниковых газов, в то время как исследования моделирования показали, что локальные температурные аномалии будут статистически возникать из-за шума естественной изменчивости в относительно краткосрочной перспективе (1⇓⇓– 4).Однако как люди, подвергшиеся воздействию таких температур, понимают и интерпретируют экстремальные в долгосрочном историческом смысле температуры? Будут ли все более необычные температуры представлять собой прямое экспериментальное свидетельство изменения климата, или изменяющиеся условия будут быстро нормализованы, так что даже большие абсолютные температурные аномалии не будут восприниматься как особенно необычные?

Ответы на эти вопросы зависят от того, как субъективное определение нормальной температуры меняется с течением времени по мере изменения климата: Какие исходные данные люди используют для оценки погоды? В нестационарном климате вопрос о том, каким должно быть соответствующее контрольное окно климата, не очевиден. В научной литературе используются различные исходные данные, от доиндустриального периода до последних 30 лет, что отражает присущую им неоднозначность при выборе стабильного базисного периода в нестационарном ряду (5, 6). Базовый уровень, фактически используемый неучеными для оценки погоды как нормальной или аномальной, еще сложнее теоретически определить, поскольку на нее могут повлиять смены поколений, ограничения памяти и когнитивные искажения (7). Были выдвинуты гипотезы о возможных референтных периодах, таких как продолжительность жизни человека (8), недавний 30-летний период (9, 10) или конечное среднее значение (11), но пока не было представлено эмпирических доказательств того, как люди неявно определяют нормальную норму. условия или насколько быстро или медленно это определение меняется с течением времени.

Этот вопрос представляет не только теоретический интерес. Прошлая работа показала, что государственная политика имеет тенденцию продвигаться вперед во время «окон возможностей», предоставляемых, среди прочего, сфокусированным общественным вниманием (12). Без общественного восприятия проблемы способность научных экспертов и аналитиков политики продвигать политическую повестку дня будет ограничена (13). Это потенциально создает проблему для решения хронических экологических проблем, таких как изменение климата. Если исходные условия, описывающие «нормальные» условия, быстро изменяются, общественность может не осознавать наличие проблемы, требующей политического вмешательства, даже если условия окружающей среды неуклонно ухудшаются.

Здесь мы приводим доказательства того, что определение «нормальной погоды» быстро меняется со временем в условиях меняющегося климата. Мы показываем, что заметность конкретных еженедельных температурных аномалий, измеряемая по количеству создаваемых ими публикаций в социальных сетях о погоде, регулируется примерно в 5-летнем масштабе. Однако мы не находим доказательств того, что снижение значимости необычных температур сопровождается уменьшением их негативного воздействия на настроение, что подразумевает социальную нормализацию этих условий без адаптации. Используя прогнозы климатической модели, мы показываем, что, несмотря на значительное повышение абсолютной температуры, аномалии относительно нашей эмпирически оцененной смещающейся базовой линии являются небольшими и не очень четко отличимы от нуля на протяжении 21 века.

Подход

Для исследования вопросов нашего исследования мы используем данные социальных сетей из Twitter. Эти данные состоят из всех сообщений в Твиттере с марта 2014 года по ноябрь 2016 года с геолокацией в континентальной части США, всего 2.18 миллиардов твитов ( SI Приложение , рис. S1). Твиты о погоде идентифицируются с использованием подхода «набор слов» ( Методы ), и классификация была проверена вручную для 6000 выборочно отобранных твитов ( Методы и SI Приложение , Таблица S1). Настроение всех твитов, в которых не было погодных условий, было измерено с использованием двух схем классификации [Словарь Валентности для анализа рассуждений (VADER) и Лингвистический запрос и подсчет слов (LIWC)] и составной балл тональности, рассчитанный как разница между положительным и отрицательным настроением. (14, 15).Мы извлекаем данные о максимальной суточной температуре и общем количестве осадков за период 1981–2016 гг. Из климатической группы PRISM и объединяем эти данные на уровне округов или основных статистических площадей с сеткой 0,25 ° (16). Мы объединяем данные PRISM с данными об облачности и относительной влажности из NCEP Reanalysis II (17).

Затем мы объединяем данные о погоде и социальных сетях на еженедельный уровень. Мы используем еженедельное, а не ежедневное разрешение, поскольку недели — это вероятный период, в течение которого люди могут решить сезонную климатологию своего района (например,г., «конец марта» или «середина ноября») (18). Для каждой комбинации площадь – неделя 10-летний «базовый» период определяется как среднее значение температуры в этой области за 1981–1990 годы для каждой недели года, периода, определенного на основе самых ранних доступных данных PRISM. Влияние постепенных изменений на восприятие температурных аномалий определяется с использованием пространственных и сезонных колебаний температурных изменений, начиная с этого базового периода. На рис. 1 показан один из показателей этого разброса — разница между эталонными температурами и средним значением за 2011–2015 годы — для третьей недели каждого календарного месяца в Соединенных Штатах.Он показывает существенные различия в подверженности изменениям температуры как в пространстве, так и в течение года. Это изменение — то, что мы используем, чтобы проверить, меняется ли реакция на исторически необычные погодные условия при многократном воздействии этих условий.

Пространственные и сезонные колебания в изменении средних температур между базисным периодом (1981–1990 гг.) И средним значением 2011–2015 гг. (В градусах Цельсия). Показанные значения усреднены для третьей недели каждого месяца.

Наша основная эмпирическая модель регрессирует логарифм количества сообщений о погоде в каждой неделе округа по функциям эталонной и более свежей температуры.Модель включает элементы управления осадками, относительной влажностью и облачностью (чтобы изолировать влияние температуры), а также различиями в использовании Twitter в округах и во времени с использованием логарифма количества пользователей Twitter. Переменные индикатора округа (фиксированные эффекты) контролируют все неизменные во времени различия между округами, в то время как переменные индикатора состояния по месяцам года (например, декабрь в Калифорнии) гибко контролируют любые региональные различия в сезонности. Наконец, фиксированные эффекты года контролируют общие временные тенденции в Соединенных Штатах за период выборки.Остаточная вариация, используемая для определения причинного воздействия колебаний температуры на сообщения о погоде в социальных сетях, проиллюстрирована в Приложении SI , рис. S2. Стандартные ошибки (SE) группируются на уровне состояния, обеспечивая пространственную и временную автокорреляцию внутри состояния (более подробная информация и уравнение регрессии приведены в методах ).

Результаты

Используя полную выборку, мы сначала показываем, что на количество сообщений в социальных сетях о погоде влияет температура и что этот эффект различается в зависимости от эталонной температуры для данного округа и времени года.Люди с большей вероятностью будут комментировать погоду, необычную для определенного места и времени года, чем ту же погоду, если она является типичной ( SI Приложение , рис. S3 A ). В центре температурного распределения (22 ° C) одинаково примечательны как необычно высокие, так и необычно низкие температуры. Однако как на более горячих, так и на более холодных концах распределения реакция асимметрична, поэтому наиболее заметны более экстремальные температуры (то есть более низкие, чем обычно, низкие температуры или более высокие, чем обычно, высокие температуры).Более поздние температуры также влияют на характер комментариев о погоде. Округа, в которых наблюдались более высокие температуры, чем в базисный период, за последние 5 лет, с большей вероятностью будут комментировать низкие температуры и с меньшей вероятностью будут комментировать теплые температуры, чем округа, в которых не было недавнего потепления, в соответствии с корректировкой ожиданий в ответ на недавние условия ( SI Приложение , Рис. S3 B ). Верно и обратное: графства, в которых в последнее время наблюдается похолодание, с меньшей вероятностью будут комментировать прохладную погоду и с большей вероятностью будут комментировать теплую погоду. SI Приложение , таблица S2 суммирует эти регрессии и показывает, что модели, которые позволяют округу изменять температуру в зависимости от ее истории изменения температуры в недавние и более ранние периоды времени, предпочтительнее тех, которые не допускают такой неоднородности.

Мы используем модель конечного распределенного запаздывания, чтобы более точно оценить влияние прошлого воздействия температурных аномалий на заметность текущих температур. Для каждого округа-недели в нашей выборке мы используем его 15-летнюю историю температурных аномалий, определенных относительно базисного периода 1981–1990 годов, чтобы оценить, как поведение регулируется в ответ на повторяющееся воздействие измененных температур.Модель учитывает нелинейные эффекты температурных аномалий, которые плавно меняются во времени (дополнительные сведения см. В разделе Методы ). Учитывая асимметрию реакции на температурные аномалии, отмеченные выше, мы разделили нашу выборку и оценили отклики отдельно для самой горячей и самой холодной четверти базовых температур (более 28,3 ° C и менее 13,6 ° C, соответственно). Поскольку известно, что влажность играет важную роль в возникновении неблагоприятных физиологических эффектов высоких температур, мы дополнительно ограничиваем выборку горячей пробы округами-неделями с относительной влажностью выше 80% [соответствует тепловому индексу 32 ° C или выше (19)].

Рис. 2 A и C показывают влияние одновременных температурных аномалий в холодной и горячей частях образца, соответственно. В обоих случаях более экстремальные температуры (т.е. аномалии холода при низких температурах и аномалии тепла при высоких температурах) более заметны, чем эталонные температуры. Было показано, что эти экстремальные температуры имеют социальные последствия по нескольким параметрам, включая риск смертности, эмоциональное состояние и психическое здоровье, а также экономическую производительность (20–23).Поэтому неудивительно, что они дают больше комментариев, чем более типичные и менее важные температуры.

Влияние текущих и прошлых температурных аномалий на сообщения о погоде в социальных сетях. ( A ) Одновременное влияние температурных аномалий на холодный образец (самый низкий квартиль, средняя недельная максимальная температура). ( B ) Эффект температурной аномалии –3 ° C в холодном образце (20-й процентиль распределения) как функция количества лет воздействия этой температуры.( C ) Одновременное влияние температурных аномалий для горячего и влажного образца (наивысший квартиль, средняя недельная максимальная температура и относительная влажность> 80%). ( D ) Эффект температурной аномалии +3 ° C (95-й процентиль распределения) в горячей и влажной пробе в зависимости от количества лет воздействия этой температуры. Заштрихованные области показывают доверительный интервал 95%. Стрелки предназначены для визуальной справки и показывают тот же эффект, нанесенный на два графика: мгновенный эффект аномалии температуры -3 ° C в холодном образце (синяя стрелка) или аномалии +3 ° C в горячем образце (красная стрелка).

Рис. 2 B и D , однако, показывают, что значимость этих температур быстро уменьшается при многократном воздействии. В холодном образце аномалии холода, наблюдавшиеся между 2 и 8 годами назад, уменьшают заметность одновременных температур ( SI Приложение , рис. S4 A ). Это означает, что аномалии холода в округе, который испытывал эти аномалии более 5 лет подряд, больше не являются заметными (рис. 2 B ). Этот эффект обусловлен точно оцененным эффектом запаздывающих температурных аномалий между 2 и 8 годами назад, действовавшими в направлении, противоположном одновременному эффекту ( SI Приложение , рис.S4 A ). Равная и противоположная реакция наблюдается для теплых аномалий при низких температурах ( SI Приложение , рис. S4 B ). Снижение заметности высоких температур при повторном воздействии происходит еще быстрее (Рис. 2 D ), хотя эффекты запаздывания для этой меньшей выборки оцениваются менее точно ( SI Приложение , Рис. S4 C ).

SI Приложение дает информацию об устойчивости этих результатов к альтернативным спецификациям.Результаты как при высоких, так и при низких температурах устойчивы к альтернативным спецификациям температурного отклика и структуры запаздывания ( SI Приложение , рис. S5). Однако отсутствие ограничения горячего образца местами с высокой влажностью приводит к меньшему одновременному эффекту и большим ошибкам, особенно для коэффициентов запаздывания ( SI Приложение , рис. S6). Это может быть связано с тем, что влажность играет важную роль в возникновении физиологического дискомфорта при высоких температурах, или потому, что при подгруппе образца удаляются жаркие штаты на юго-западе, такие как Техас и Аризона, с высокой проницаемостью кондиционеров.

Два механизма могут способствовать быстрому снижению, которое мы наблюдаем в необычных температурах при многократном воздействии. Одна из возможностей заключается в том, что люди могут быстро адаптироваться, чтобы снизить психологические или физиологические негативные последствия экстремальных температур: температурные аномалии становятся ничем не примечательными, потому что они менее значимы. Это было бы положительной интерпретацией результатов, показанных на рис. 2, поскольку это означает, что индивидуальная адаптация очень эффективна и происходит быстро.Альтернативная возможность состоит в том, что снижение заметности связано с измененными ожиданиями, но не с адаптацией: температурные аномалии становятся ничем не примечательными, потому что они менее удивительны, но не менее значимы. Это будет означать, что неблагоприятные последствия экстремальных температур быстро нормализуются и быстро становятся социально непримечательными. Более того, поскольку изменение ожиданий должно побуждать людей адаптироваться к новым условиям, если снижение заметности не сопровождается уменьшением воздействия, это может означать, что варианты адаптации, доступные отдельным лицам, ограничены.

Чтобы различать эти две разные интерпретации, мы ищем свидетельства корректировки настроений, связанных с экстремальными температурами при многократном воздействии. Предыдущая работа показала, что в среднем настроения, выраженные во всех сообщениях в социальных сетях, более негативны как при очень высоких, так и при очень низких температурах, подразумевая, что эти условия негативно влияют на настроение, благополучие и эмоциональное состояние людей (21). Мы используем это как нашу меру последствий экстремальных температур, потому что их можно измерить для одной и той же популяции, в том же географическом масштабе и в том же пространственном и временном разрешении, что и наша мера заметности, что позволяет проводить прямые сравнения между ними.

На рис. 3 показано изменение настроения, связанное с температурными аномалиями. Более примечательные температуры, указанные на рис. 2, связаны с негативными настроениями. И аномалии холода при низких температурах, и аномалии тепла при высоких температурах с высокой влажностью приводят к более выраженным негативным настроениям (Рис. 3 A и C ). Однако мы не находим доказательств адаптации к этим неблагоприятным эффектам в рассматриваемой здесь 15-летней временной шкале. Температурные аномалии продолжают оказывать негативное влияние на настроение даже после 5–10 лет непрерывного воздействия, спустя долгое время после того, как эти аномалии стали непримечательными (рис.3 B и D ). Таким образом, наши данные предполагают, что быстрое снижение заметности является результатом изменения ожиданий погоды с небольшой адаптацией к неблагоприятным последствиям экстремальных погодных явлений.

Влияние текущих и прошлых температурных аномалий на настроения, выраженные в сообщениях в социальных сетях, с использованием двух критериев настроения. ( A ) Одновременное влияние температурных аномалий на холодный образец. ( B ) Эффект аномалии температуры –3 ° C в холодном образце в зависимости от количества лет воздействия этой температуры.( C ) Одновременное влияние температурных аномалий на горячий и влажный образец. ( D ) Эффект аномалии температуры +3 ° C в горячем и влажном образце в зависимости от количества лет воздействия этой температуры. Заштрихованные области показывают доверительный интервал 95%. Стрелки предназначены для визуальной справки и показывают тот же эффект, что и на двух графиках: мгновенный эффект аномалии температуры -3 ° C в холодном образце (синяя стрелка) или аномалии +3 ° C в горячем образце (красная стрелка) .

Основываясь на эмпирических результатах, показанных на рис. 2, мы выводим обучающую модель, которая описывает, как исходные параметры нормальной погоды адаптируются в ответ на наблюдаемые температуры. Периоды с запаздыванием, в течение которых мгновенное воздействие температурных аномалий обращаются вспять, представляют собой «период обучения», который определяет базовый уровень, по которому оцениваются мгновенные температуры. Мы используем оценочные коэффициенты запаздывания для определения этого периода и взвешивания лет в нем ( Методы и SI Приложение , рис.S4). Мы используем результаты холодного, а не горячего и влажного образца для определения процесса обучения, потому что они оцениваются более точно и указывают на более длительное время для процесса обновления, а это означает, что наши выводы о скорости корректировки будут консервативными. Картина, показанная на рис. 2, согласуется с исходными линиями, определенными на основе погоды между 2 и 8 годами назад ( SI Приложение , рис. S7). Погода, наблюдавшаяся 2–4 года назад, особенно важна, поскольку она эмпирически подтверждает гипотезу «систематической ошибки новизны» (24, 25).

Мы применяем эту обучающую модель к прогнозам климатических моделей для 21 века в рамках RCP 8.5. На рис. 4 показаны годовые, взвешенные по численности населения аномалии температуры над континентальной частью США для 40 реализаций внутренней изменчивости (26). Аномалии определяются как относительно фиксированной 30-летней базовой линии (1981–2010), так и по отношению к изменяющейся базовой линии, определенной с использованием нашей эмпирически оцененной модели обучения. В то время как стойкое потепление в 21 веке приводит к очень большим температурным аномалиям, определенным относительно фиксированной исторической базовой линии, эмпирически полученная, быстро смещающаяся базовая линия приводит к гораздо меньшим температурным аномалиям, лишь немного выше нуля.Более того, учитывая внутреннюю изменчивость климата, аномалии относительно смещающейся базовой линии четко не отличимы от нуля: по 40 реализациям эти температурные аномалии меньше нуля (то есть ниже ожидаемого) в среднем в 26% лет.

Влияние смещения базовых линий на заметность температурных аномалий. Средневзвешенные по численности населения аномалии среднегодовой температуры над континентальной частью США согласно RCP 8.5 с 40 реализациями внутренней изменчивости (26).Аномалии определяются относительно фиксированного 30-летнего периода (1981–2010 гг.) И относительно изменяющейся базовой линии, определенной с использованием нашего оценочного процесса обучения. При взвешивании населения используется фиксированная плотность населения на уровне 2015 г. (37).

Обсуждение

Здесь мы показываем, что заметность температуры зависит не только от ее абсолютного значения, но и на то, что на нее влияет прошлый опыт и вытекающие из этого ожидания. В частности, в субъективной базовой линии, по которой оценивается температура, по-видимому, преобладает недавний опыт.Первоначально считавшиеся замечательными температуры быстро становятся непримечательными при повторном воздействии в течение примерно 5 лет. Поскольку корректировка ожиданий происходит быстро по сравнению с темпами антропогенного изменения климата, этот сдвиг субъективной базовой линии имеет большое значение для заметности температурных аномалий по мере прогрессирования изменения климата. Кроме того, мы не находим доказательств эффективной адаптации в аналогичных временных масштабах, по крайней мере, при измерении с использованием отрицательного воздействия экстремальных температур на выраженные настроения.

В совокупности эти данные предоставляют эмпирические доказательства эффекта «кипящей лягушки» в отношении человеческого опыта изменения климата. Эта апокрифическая метафора описывает феномен, при котором негативные эффекты постепенно изменяющейся окружающей среды нормализуются, так что корректирующие меры никогда не принимаются, даже если пострадавшие предпочли бы избежать этих воздействий ex-ante . Хотя это нередко обсуждается в связи с изменением климата, возможность нормализации постоянно ухудшающихся экологических условий была отмечена и в других областях, особенно в отношении снижения биоразнообразия и здоровья экосистем (27, 28).Здесь мы приводим доказательства этой социальной нормализации, происходящей в большой популяции, и показываем, что это может происходить в короткие сроки, намного быстрее, чем смена поколений.

Вопрос о том, как быстро снижающаяся заметность экстремальных температур соотносится с заявленной верой в антропогенное изменение климата или поддержкой политики смягчения последствий, не является однозначным. Многие исследования выявили связь между локальными температурными аномалиями и заявленной верой в глобальное потепление (10, 18, 29–31), с доказательствами, что это вызвано тем, что люди подменяют свой личный опыт более актуальными данными о глобальных температурах (32).Наши результаты предполагают, что сам по себе этот эффект не обязательно приведет к широко распространенному мнению об антропогенном изменении климата с усилением потепления, поскольку заметность местных температурных аномалий со временем изменится. В качестве первоначального исследования роли, которую заметность может сыграть в определении важных для политики переменных, мы проводим простую регрессию вариации веры на уровне округа в изменение климата ( SI Приложение , рис. S8) на локальные температурные аномалии, рассчитанные либо используя смещающуюся базовую линию или фиксированную опорную базовую линию ( SI Приложение , рис.S9 и Дополнительные методы ). Мы находим взаимосвязь между верой в изменение климата и температурными аномалиями, рассчитанными относительно сдвига базовой линии даже при учете потепления с базисного периода и изменений на уровне штата (модель 4, приложение SI, приложение , таблица S3). Эти первоначальные результаты предполагают роль относительно недавнего опыта погоды в формировании представлений об изменении климата, аналогично выводам других авторов (24). Необходима дальнейшая работа, чтобы более полно установить связь между нашей метрикой замечательности, заявленной верой в изменение климата и поддержкой политики в области изменения климата.

Один вопрос заключается в том, какую роль играют СМИ в создании оцениваемых нами эффектов. Если освещение в новостях отвечает, а не формирует общественные идеи о значимых событиях, то их роль эпифеноменальна. Однако, если освещение новостей влияет на восприятие общественностью новостной ценности, то быстрое снижение заметности, по нашим оценкам, может быть вызвано редакционными суждениями. Изучение выборки твитов показывает, что медиа-организации составляют менее 5% нашего набора данных, а это означает, что они одни не могут полностью объяснить эффект, который мы оцениваем.Однако если освещение новостей влияет на вероятность того, что люди будут комментировать погоду, то их влияние будет сильнее. Однако, независимо от механизма, снижение значимости изменения температуры подразумевает недолговечное внимание общественности, и поэтому «окна возможностей» для продвижения климатической политики в повестку дня правительства могут быть сильно ограничены (12).

Наконец, отметим, что наши результаты относятся только к средней температуре окружающей среды. Вполне возможно, что более острые экстремальные явления, такие как штормы, засухи, лесные пожары или наводнения, могут иметь как более серьезные последствия, так и более значимые и, следовательно, менее подвержены нормализации (33).Предыдущая работа показала, что другие переменные, такие как изменения в фенологии или снегопады, могут быть в большей степени связаны с изменением климата в общественном сознании (34). Кроме того, сценарий с высокими выбросами приведет к появлению абсолютных температур, превышающих диапазон наших данных. Возможно, что физиологические или биологические пороги при этих температурах могут привести к нелинейным реакциям, которые здесь не учитываются.

Доиндустриальный период часто используется в качестве стандартной точки отсчета как в науке о климате, так и в политике (35), и неограниченные выбросы парниковых газов в течение 21 века приведут к значительному потеплению по сравнению с этим исходным уровнем.Понимание того, как эти исторически необычные температуры оцениваются затронутыми людьми, и, в частности, являются ли эти температурные аномалии прямыми сенсорными доказательствами существования изменения климата, требует знания того, как погода социально определяется как «нормальная» или «необычная». Здесь мы представляем доказательства того, что определение нормы быстро меняется в ответ на изменившиеся условия, несмотря на сохраняющиеся негативные последствия этих изменений. Это приводит к температурам, которые в XXI веке практически не примечательны, даже при сценарии с высокими выбросами.В сочетании с результатами существующей литературы наши выводы показывают, что маловероятно, что одного повышения температуры будет достаточно для обеспечения широкой поддержки политики смягчения последствий.

Методы

Источники и обработка данных.

Данные Twitter — это набор твитов с геолокацией в период с марта 2014 г. по конец ноября 2016 г. с указанием местоположения устройств на континентальной части США. Общая выборка составляет 2,18 миллиарда твитов от 12,8 миллиона уникальных пользователей.Твиты, в которых обсуждалась погода, были определены с помощью простого набора слов. Если твит содержал одно из списка слов (приведенных в SI Приложение , Дополнительные методы ), он классифицировался как «погодный твит». Эта классификация была проверена вручную для 6000 твитов ( SI Приложение , Дополнительные методы ). Результаты этой классификации приведены в приложении SI , таблица S1. Дополнительная информация о погоде, данных Twitter и анализе настроений приведена в Приложении SI .

Регрессионный анализ.

Все регрессии включают фиксированные эффекты для штата по месяцам года, году и округу, поэтому учитываются все сезонные колебания, характерные для региона, все общие изменения по годам и неизменные во времени различия между округами. Остатки группируются на уровне штата. Включены средства контроля осадков, облачности и относительной влажности, чтобы изолировать влияние температуры. Модель конечного динамического запаздывания (рис. 2 и 3) позволяет нелинейному эффекту температурных аномалий гибко изменяться во времени, подбирая поверхность взаимодействия между аномалией и запаздыванием.Анализ настроений проводится на базовом статистическом уровне области с немного другим набором средств управления погодой (обсуждение в SI Приложение ). Уравнения регрессии и более подробная методология приведены в Приложении SI .

Применение модели обучения.

Мы определяем «период обучения» как годы, в течение которых опыт прошлых температурных аномалий обращает вспять эффект текущей аномалии (то есть в течение которых есть свидетельства уменьшения неожиданности в результате корректировки ожиданий).k — оцененный эффект температурной аномалии k лет назад ( SI Приложение , рис. S4 A ). Веса рассчитываются для температурной аномалии -3 ° (~ 50% холодного образца имеет температурные аномалии менее 3 ° по величине). Поскольку B∼cwy является нелинейной функцией коэффициентов регрессии, SE вычисляются из оцененной матрицы дисперсии-ковариации с использованием дельта-метода (36).

Температурные аномалии рассчитаны для 21 века на основе 40 симуляций с 1980 по 2100 год с использованием модели системы Земли Сообщества в рамках RCP 8.5 (26). Средневзвешенные по численности населения средние значения взяты по континентальной части США (распределение 2015 г.) (37). Скользящие базовые уровни восприятия рассчитываются на период 2010–2100 годов на основе оценочной модели обучения, а затем температурные аномалии рассчитываются на ежегодной основе относительно как среднего показателя за 1980–2010 годы, так и скользящего базового уровня восприятия.

Благодарности

Мы благодарим Джеффри Шредера, Анджелину Пендерграсс и участников семинара в Колумбийском университете, Летнем институте Национального бюро экономических исследований, Калифорнийском университете в Беркли, Калифорнийском университете в Санта-Барбаре и Университете Невады в Рино за комментарии газете и Руди Хуэзо за помощь в исследованиях.

Сноски

• Вклад авторов: F.C.M., N.O., F.L. и P.B. спланированное исследование; F.C.M. проведенное исследование; F.C.M. проанализированные данные; НЕТ. и П. предоставленные данные; и F.C.M., N.O., F.L. и P.B. написал газету.

• Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS. E.W.M. Приглашенный редактор по приглашению редакционной коллегии.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1816541116/-/DCSupplemental.

Twitter запускает платную службу новостей о погоде по мере ее появления в подписке

Twitter запускает свою первую официальную платную службу информационных бюллетеней на этой неделе с новым предложением новостей о погоде под названием «Завтра», которое будет предоставлять актуальную информацию о погоде и аналитические данные за ежемесячную плату.

Включая недавно приобретенные Twitter инструменты для рассылки новостей Revue, а также расширяющийся спектр вариантов монетизации платформы для создателей, таких как Spaces с билетами, Tomorrow будет предоставлять информацию о погоде для определенных регионов, обслуживая обычное использование платформы, в соответствии с последние события.

Проект возглавит метеоролог Эрик Холтхаус, который будет работать с коллективом экспертов по климату, чтобы предложить местную информацию о погоде, начиная с небольшой группы штатов США.

Как объяснил Holthaus:

«Мы будем делать местные информационные бюллетени, аудио-чаты во время страшной погоды, оригинальную журналистику, ориентированную на климатическую справедливость, и платную службу, которая позволит людям задавать неограниченное количество вопросов. Это революционная служба погоды для революционного момента в истории.»

Проект начнется с изучения 16 штатов, но Хольтхаус планирует со временем расширить свою команду, чтобы охватить больше регионов, прежде чем в конечном итоге перейти на другие страны, где широко используется Twitter, многие из которых не предоставляют доступа к подробной информации о погоде. ресурсы этого типа.

При запуске Tomorrow будет стоить участникам 10 долларов в месяц, что, согласно веб-сайту Tomorrow, даст подписчикам:

• Возможность задавать нашей команде метеорологов неограниченное количество вопросов о погоде и климате с гарантированным ответом
• Еженедельный бюллетень только для членов, с неразрезанными интервью
• Ранний доступ к эпизодам подкастов и оригинальной длинной журналистской форме
• Скидки на товары Tomorrow и другие привилегии только для участников
• 1% всех доходов членов будет использоваться для поддержки организаций, занимающихся экологической справедливостью.Чем больше у нас членов, тем больше влияние

Это интересный первый проект для партнерства Twitter / Revue, который, как отмечает Twitter, сфокусирован на создании «коллектива» писателей для монетизации, что является элементом, который он стремится исследовать в других нишах. Это, по сути, превращает такой проект, как Tomorrow, в более традиционную модель публикации, с основным баннерным брендом, затем подписываются различные журналисты и эксперты, чтобы коллективно создать более комплексное предложение и распределять доход между группой, в отличие от того, чтобы каждый писатель делал сольный маршрут рассылки.

Revue работал с различными коллективами этого типа и работает над созданием большего количества групп публикаций для создания более эффективных предложений подписки, которые могли бы обеспечить более устойчивую модель финансирования оригинальной журналистики за счет прямого финансирования.

Таким образом, будет интересно посмотреть, как воспринимается завтрашний день и может ли интеграция с Twitter способствовать созданию более широкой и прибыльной модели для независимой журналистики.

По сути, это альтернативный подход к обычной бизнес-модели СМИ, но в меньшем, более прямом масштабе и без привязки к рекламе.Ключевой вопрос — сможет ли это поддержать такие нишевые предложения, как это, а также, что тогда произойдет, когда они достигнут определенного масштаба.

Несколько интересных вопросов, и эксперимент может продемонстрировать новый путь для авторов на платформе.

О чем мы пишем, когда пишем о погоде — Anthropolitan

Автор
Изабель Коттон
Магистр цифровой антропологии выпускник

Если вы провели какое-то время с британцем, вы слышали это: разговор о погоде.Он пронизывает любой разговор; «Прекрасный день, не правда ли?», «Идет дождь из кошек и собак!», «Солнце уже в шляпе». Исследование BBC показало, что 94% опрошенных ими британцев говорили о погоде за последние 6 часов. Другой сообщил, что средний британец тратит четыре с половиной месяца своей жизни на разговоры о погоде. Это означает, что в любой момент примерно треть населения Британии говорит о погоде или собирается это сделать. И пусть будет известно, я тоже виноват.Особенно в лифтах.

Как цифровой антрополог, я трачу много времени на размышления о том, как поведение людей в Интернете отражает то, кто мы есть и что мы ценим. Как британец, я трачу много времени на размышления, почему я не могу перестать вспоминать погоду. Несколько недель назад эти повторяющиеся мысли пересеклись, поставив меня перед внезапно назревшим вопросом: как далеко простираются эти разговоры о погоде? Любят ли британцы говорить о погоде в Интернете? Да, да. Быстрое погружение в Twitter выявило сотни твитов о погоде, от положительных заявлений («Это потрясающая погода для ноября») до более тревожных опасений («Что происходит с погодой, когда осень кажется, будто лето #WhatsGoingOn») .

В этот момент вы можете спросить, а почему нам это нужно? В разговорах о погоде нет ничего нового и не особо впечатляющего. Однако для культурных антропологов такое глубоко укоренившееся поведение — золотая жила. Культура — мощное и сокровенное зеркало человечества, а Twitter — цифровой музей поп-культуры. В недавнем отчете Twitter Cultural Insight, где были проанализированы миллиарды твитов из США, чтобы выявить 18 ключевых тенденций, одна из этих тенденций была «В благоговении перед природой», а точнее говоря; в трепете перед погодой.Фактически, за последние три года количество разговоров об экстремальных погодных условиях выросло на 42%. Эти цифры указывают на изменение климата (и повышение осведомленности о нем), а также на возобновление признательности к планете. Было бы заманчиво предположить, что связанные с погодой твиты, которые я наблюдал у британских пользователей, отражают аналогичный культурный сдвиг. На самом деле, однако, британские разговоры о погоде вообще не связаны с погодой.

Антропологи давно размышляли о предполагаемой любви Британии к погоде.Билл Брайсон считал это увлечение просто необъяснимым, учитывая, что британская погода сама по себе не так уж интересна. С другой стороны, Джереми Паксман считал, что погода была настолько драматичной, что на самом деле она была довольно необычной и заслуживала большого обсуждения. В 2005 году Кейт Фокс обнаружила, что антропологи упустили суть. Когда британцы говорят о погоде, они вообще не говорят о погоде. Разговор о погоде на самом деле является формой узкоспециализированного кода, «разработанного, чтобы помочь нам преодолеть наш природный заповедник и фактически общаться друг с другом» (Fox 2005).Будь то простое приветствие, ледокол или успокаивающий разговор: «Ох, разве не холодно?» на самом деле является формой груминга (человеческий эквивалент сдирания блох друг с друга). Как и в большинстве случаев с людьми, разговоры о погоде в основном связаны с социальными связями.

Более того, как и во многих других культурных явлениях, для разговоров о погоде существуют сложные правила. Например, комментарии о погоде часто представлены в виде вопросов, так как они требуют ответа.Ответы не должны быть подробными, но они должны быть согласованы. Если это правило нарушается, атмосфера становится напряженной. Отвечая «Нет, это просто моросящий дождь» на «Дождь, кошки и собаки!» просто оскорбительно. Затем существует иерархия погоды, которой придерживается почти каждый британец: самый высокий уровень — солнечная и теплая, а самый низкий — дождливый и холодный. Любые различия во вкусе должны быть персонализированы: «Да, но на самом деле я очень люблю холод». Эта взаимная иерархия допускает еще одну изюминку британской культуры: ритуалы стенания.Холодная, унылая и сырая погода разделила несчастья. Пожалуй, самое главное — критика британской погоды для всех за пределами Великобритании считается грубостью. Фактически, погода, столь же мягкая и менее экстремальная, — одна из немногих вещей, по отношению к которым британцы единодушно относятся к патриотизму.

Удивительно, но эти древние культурные коды одинаково наблюдаются в разговорах о погоде в Twitter-сфере. Хотя, безусловно, имеет смысл уделять приоритетное внимание социальным связям в социальных сетях, более непонятно, почему эта конкретная форма ухаживающего разговора, предназначенная для смазывания неудобных разговоров, сохраняется в Интернете, где взаимодействия в значительной степени необязательны и удалены от традиционного социального давления.Разговоры «по необходимости», которые обычно приводят к разговорам о погоде, например, когда вы оказываетесь наедине со своим соседом в лифте, в Интернете не существуют. И все же разговоры о погоде продолжаются. Что это нам говорит?

Прежде всего, плавный переход от разговоров о погоде к социальным сетям подтверждает то, что цифровые антропологи уже давно указывали: для многих людей социальные сети стали местом, где они живут, а не платформой или службой, которые они посещают.Использование погоды в качестве социальной смазки — настолько вторая натура для многих британцев, что они даже не задумываются о том, чтобы опубликовать твит об этом. Такова сила культуры! С другой стороны, публикация твита требует времени, размышлений и чувства аудитории. Это преднамеренное действие, обязанное своей справедливой долей (цифровых) культурных правил. Возможно, чтобы выразить знакомство через культуру, потратить время на «пассивный» твит о погоде — это средство активного успокоения.

Здесь мы можем сделать вывод о культурных особенностях, понимая контекст этих твитов: общенациональные блокировки COVID-19.Фактически, это может многое рассказать о современных британских ценностях. Например, он подтверждает, что во времена большой неопределенности и страха британцы могут найти комфорт в воспроизведении знакомых культурных моделей поведения. Более того, уважение уникальных кодексов разговоров о погоде, таких как вежливость и этикет по сравнению с логикой (реагирование и согласие на разговоры о погоде), отражает непреходящую важность управления впечатлением для британцев даже во времена принуждения. Таким образом, разговоры о погоде в Твиттере являются напоминанием о том, насколько грозна культура и ее повседневные ритуалы.Такое поведение будет по-прежнему находить способы преобладать, независимо от того, необходимы они или нет. Фактически, онлайн-беседы о погоде можно считать более сложными, чем личные беседы о погоде, поскольку они требуют такого уровня преднамеренности, которого нет в личных беседах о погоде.