Погода кривой порог карелия: Погода в Кривом Пороге сегодня, прогноз погоды Кривой Порог на сегодня, Кемский район, Республика Карелия, Россия

Содержание

Погода в Кривом Пороге на неделю

Прогноз погоды на неделю

В понедельник, 31 Января в Кривом Пороге по прогнозам синоптиков будет облачно, без осадков. Термометры покажут днем от -9 до -7, в ночные часы от -10 до -8 градусов. Ветер северо-восточный, лёгкий, 2 м/с. Атмосферное давление составит 747 мм рт.ст. Влажность воздуха: 90%.

Во вторник, 1 Февраля в Кривом Пороге будет облачно без осадков. Температура воздуха составит днем от -9 до -7, ночью от -12 до -10 градусов. Ветер восточный, лёгкий, 3 м/с. Атмосферное давление: 744 мм рт.ст. Влажность воздуха: 91%.

В среду, 2 Февраля в Кривом Пороге ожидается пасмурная погода, без осадков. Температура воздуха составит днем от -8 до -6, в ночные часы от -9 до -7 градусов. Ветер северный, лёгкий, 2 м/с. Атмосферное давление: 749 мм рт.ст. Влажность воздуха составит 85%.


Народный календарь

Афанасьев день, Афанасий-ломонос

Афанасьев день, Афанасий-ломонос — такое название носит день 31 января (по старому стилю 18 января) в народном календаре.
Народные обычаи в этот день велят изгонять нечистую силу из своего жилья. А Ломоносом Афанасия в народе прозвали за то, что в этот день всегда были сильные морозы.

Народные приметы: Афанасий — ломонос, береги нос. Кирилл. «Афанасий и Кирилл забирают за рыло. Ну и мороз — птицу на лету бьет!». По приметам поселян, на день Афанасия Ломоноса бывают сильные морозы, которые называли Афанасьевские морозы, поэтому говорили: «Афанасьевские морозы шуток шутить не любят», «Береги нос в большой мороз», но «Не страшен зимой мороз, когда тепло укрыт нос», так как «Мороз за нос ленивых хватает, а перед проворным шапку снимает». И, шутя, напоминали: «Не диво, что Афанасий-ломонос морозит нос, а ты подожди Тимофея Полузимника» — 4 февраля Тимофеевских морозцев. Но старики были довольны морозами, ведь «Коли земля не промерзла, так и соку не дает», после теплой зимы обычно ждали неурожая.

Погода в Кривом Пороге на неделю (Кемский район, Республика Карелия)

В 00:00 на метеостанции «Кемь-Порт» (~53 км) было -6. 8°C, облачно, слабый ливневый снег, ветер северо-западный 2 м/с. Атмосферное давление на уровне станции 750 мм рт.ст, влажность воздуха 88%.

Сегодня в Кривом Пороге ожидается −8°..−10°, пасмурно, утром небольшой снег. Ночью −7°..−9°. Ветер северо-восточный 4 м/с. Давление 747 мм рт.ст. Завтра −8°..−10°, пасмурно, утром небольшой снег. Ветер северо-восточный 4 м/с. Давление 745 мм рт.ст.


Сегодня, Понедельник, 31 Января
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−14°пасмурнобез осадков
745
96%

ССВ, 3м/с

УтроУтро−11°пасмурнонебольшой снег ст.»>74695%

ССВ, 3м/с

День
День−9°
пасмурнонебольшой снег74795%

ССВ, 4м/с

ВечерВечер−8°пасмурнонебольшой снег74795%

СВ, 4м/с

Завтра, Вторник, 1 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−8°пасмурнонебольшой снег ст.»>74795%

СВ, 4м/с

УтроУтро−10°пасмурнонебольшой снег74795%

ВСВ, 3м/с

ДеньДень−9°пасмурнонебольшой снег74594%

СВ, 4м/с

ВечерВечер−9°пасмурнонебольшой снег ст.»>74494%

СВ, 4м/с,

порывы 10
Среда, 2 Февраля
t°C
ПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−11°пасмурнонебольшой снег74494%

ССВ, 4м/с

УтроУтро−10°пасмурнонебольшой снег ст.»>74495%

ССВ, 3м/с

ДеньДень−9°пасмурнонебольшой снег74595%

ССВ, 3м/с

Вечер
Вечер−10°
пасмурнонебольшой снег74796%

С, 2м/с

Четверг, 3 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−11°
пасмурнонебольшой снег
ст.»>74997%

С, 2м/с

ДеньДень−9°пасмурнонебольшой снег75196%

ССЗ, 2м/с

Пятница, 4 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−17°пасмурнобез осадков, туман ст.»>75499%

ЗСЗ, 1м/с

ДеньДень−14°облачнобез осадков, туман75497%

ЮЮЗ, 1м/с

Суббота, 5 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−16°пасмурнобез осадков ст.»>75192%

ЮЮВ, 4м/с,

порывы 13
ДеньДень−9°пасмурнонебольшой снег, метель74593%

Ю, 6м/с,

порывы 14
Воскресенье, 6 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−9°пасмурнобез осадков ст.»>74693%

ЮЮЗ, 4м/с,

порывы 11
ДеньДень−4°значительная облачностьбез осадков74286%

Ю, 6м/с,

порывы 17
Понедельник, 7 Февраля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь−4°пасмурнобез осадков ст.»>73490%

ЮЮВ, 7м/с,

порывы 16
ДеньДень−3°пасмурноснег, метель72792%

ЮЮВ, 6м/с,

порывы 13


Прогноз погоды в Кривом Пороге на неделю (
  1. Республика Карелия
  2. Кемский район
  3. поселок Кривой Порог
) расчитан по собственному алгоритму на основе данных Всеобщей Системы Прогнозирования. Обновление происходит 4 раза в сутки. Географические координаты: 65.04, 33.67. Местное время 2:31

Погода gismeteo в Кривойе Пороге на 2 недели, 14 дней

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

сегодня
31 января, понедельник
ночьдень
Пасмурно-9Пасмурно-7

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

завтра
01 февраля, вторник
ночьдень
Пасмурно-8Пасмурно-7

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

послезавтра
02 февраля, среда
ночьдень
Пасмурно, небольшой снег-9Пасмурно, небольшой снег-7

послезавтра
02 февраля, среда
Характеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-9745
Ю-З
272
УтроПасмурно, небольшой снег-8769
Ю
270
ДеньПасмурно, небольшой снег-7746
Ю-З
271
ВечерОблачно, небольшой снег-6749
Ю-З
172

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

03 февраля, четвергночьдень
Пасмурно, небольшой снег-12Пасмурно, небольшой снег-9

03 февраля, четвергХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-12780
Ю-З
377
УтроПасмурно, небольшой снег-10775
Ю
574
ДеньПасмурно, небольшой снег-9747
Ю-З
581
ВечерПеременная облачность, небольшой снег-8744
Ю-З
371

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

04 февраля, пятницаночьдень
Переменная облачность-15Переменная облачность-12

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

05 февраля, субботаночьдень
Пасмурно, небольшой снег-15Пасмурно, небольшой снег-12

05 февраля, субботаХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-15769
Ю-З
490
УтроПасмурно, небольшой снег-13747
Ю
279
ДеньПасмурно, небольшой снег-12767
Ю-З
186
ВечерПеременная облачность, небольшой снег-11749
Ю-З
182

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

06 февраля, воскресеньеночьдень
Пасмурно, небольшой снег-13Пасмурно, небольшой снег-7

06 февраля, воскресеньеХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-13749
Ю-З
270
УтроПасмурно, небольшой снег-10775
Ю
470
ДеньПасмурно, небольшой снег-7745
Ю-З
587
ВечерПеременная облачность, небольшой снег-8743
Ю-З
478

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

07 февраля, понедельникночьдень
Пасмурно, снег-7Пасмурно, снег-4

07 февраля, понедельникХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, снег-7745
Ю-З
470
УтроПасмурно, снег-5779
Ю
286
ДеньПасмурно, снег-4776
Ю-З
586
ВечерПеременная облачность, снег-3761
Ю-З
584

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

08 февраля, вторникночьдень
Пасмурно, небольшой снег-8Пасмурно, небольшой снег-5

08 февраля, вторникХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-8748
Ю-З
175
УтроПеременная облачность, небольшой снег-6773
Ю
190
ДеньПасмурно, небольшой снег-5769
Ю-З
284
ВечерОблачно, небольшой снег-4768
Ю-З
377

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

09 февраля, среданочьдень
Пасмурно-10Пасмурно-9

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

10 февраля, четвергночьдень
Пасмурно, снег-9Пасмурно, снег-5

10 февраля, четвергХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, снег-9756
Ю-З
187
УтроПеременная облачность, снег-7767
Ю
175
ДеньПасмурно, снег-5757
Ю-З
385
ВечерЯсно, снег-5746
Ю-З
280

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

11 февраля, пятницаночьдень
Пасмурно, небольшой снег-7Пасмурно, небольшой снег-5

11 февраля, пятницаХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, небольшой снег-7757
Ю-З
372
УтроПасмурно, небольшой снег-6745
Ю
174
ДеньПасмурно, небольшой снег-5777
Ю-З
187
ВечерПасмурно, небольшой снег-4740
Ю-З
175

👇 Нажмите на блок, чтобы получить подробную погоду на сутки 👇

12 февраля, субботаночьдень
Пасмурно, снег-8Пасмурно, снег-6

12 февраля, субботаХарактеристика погоды,
атмосферные явления
Tемпература
воздуха, °C
Атм. давл.,
мм рт. ст.
Ветер,
м/с
Влажность
воздуха, %
НочьПасмурно, снег-8744
Ю-З
570
УтроОблачно, снег-7749
Ю
479
ДеньПасмурно, снег-6778
Ю-З
571
ВечерПасмурно, снег-5741
Ю-З
374

Прогноз погоды за другие периоды

Погода в соседних населенных пунктах

границ | Погодные условия и заболеваемость COVID-19 в холодном климате: исследование временных рядов в Финляндии

Фон

В Финляндии первый случай COVID-19 был выявлен в столичном районе Хельсинки 29 января 2020 года. С тех пор пандемия SARS-CoV-2 распространилась на другие регионы страны через путешественников из Хельсинки или зарубежных стран. В дополнение к другим важным механизмам, обеспечивающим общественную безопасность во время пандемии, 12 марта правительство Финляндии приняло Закон о чрезвычайных полномочиях, который был одобрен парламентом и вступил в силу 16 марта.Этот закон позволил правительству принять решение по нескольким рекомендациям и распоряжениям, направленным на борьбу с пандемией SARS-CoV-2. Среди акций были закрыты школы и детские сады, провинция Уусимаа, включая столичный район Хельсинки, была изолирована от остальной части страны, и было сделано несколько ограничений и рекомендаций для ненужных поездок.

Несколько эпидемиологических исследований на ранней стадии пандемии показали, что погода может влиять на заболеваемость вирусной инфекцией SARS-CoV-2 (1–4).Первые результаты из Уханя показали связь смертности от COVID-19 с дневным диапазоном температур и низкой влажностью (2). В исследовании, проведенном в 17 китайских городах, заболеваемость COVID-19 была обратно пропорциональна повышению температуры и суточному диапазону температур (4). Два исследования, проведенные в субтропических городах Бразилии, предоставили доказательства того, что повышение температуры связано со снижением заболеваемости COVID-19 (1, 3). Это согласуется с предыдущими данными о связи между погодой и температурой per se для ряда других вирусных заболеваний, включая SARS-CoV (5), ч.вирусы гриппа (6) и носорога (7). Китайское исследование, основанное на данных из Ухани и Сяоганя с 26 января по 29 февраля, показало положительную корреляцию заболеваемости COVID-19 с ежедневным индексом качества воздуха, концентрациями PM 2,5 , NO 2 , но отрицательную корреляцию с температурой (8) . Имеются также недавние данные общенационального исследования в США о том, что длительное воздействие загрязнителей воздуха связано с повышенным риском заражения COVID-19 на уровне сообщества, что указывает на то, что загрязнение воздуха может повышать восприимчивость к инфекциям COVID-19 (8, 9). ).Факторы окружающей среды могут влиять на функцию самого вируса, но также вероятно, что эти факторы предрасполагают людей к инфекции за счет патофизиологических и иммунологических реакций на вызовы окружающей среды (6). Однако независимое влияние факторов окружающей среды на заболеваемость COVID-19 в Финляндии не изучалось.

На основании предыдущих данных о COVID-19 (1–4) и других вирусных патогенах (5–7), а также существенных данных о влиянии холодной погоды на здоровье человека и иммунологию (10, 11) мы предположили, что низкая температура и низкая относительная влажность увеличивает заболеваемость COVID-19 в холодном климате.Мы проверили эту гипотезу, оценив взаимосвязь между метеорологическими факторами, включая дневную температуру окружающей среды (T) и относительную влажность (RH), а также ежедневное количество случаев COVID-19 в Финляндии с поправкой на загрязнители воздуха (PM 10 и NO 2 ). ) в течение первых 5 месяцев пандемии.

Методы

Область исследования

Район исследования включал всю Финляндию, расположенную между 60° и 70° северной широты и 20° и 32° восточной долготы, с населением 5 человек. 5 миллионов (рис. 1А). Столица Хельсинки и близлежащие города составляют столичный регион Хельсинки с населением 1,1 миллиона человек. Финляндия расположена между Балтийским морем и Евразийским континентом и имеет характеристики как морского, так и континентального климата. Среднегодовая температура составляет 6,6°C, а среднегодовое и месячное количество осадков в июле соответственно 655 и 63 мм (Финский метеорологический институт; http://ilmatieteenlaitos.fi/).

Рис. 1.(A) Количество подтвержденных случаев COVID-19 в больничных округах. (B) График матрицы коэффициентов корреляции. Более темные синие цвета указывают на более высокую корреляцию между двумя переменными. (C) График временных рядов (a) случаев COVID-19, (b) температуры (T) и (c) относительной влажности (RH). Больничные округа: Хельсинки и Уусимаа (HU), Юго-Западная Финляндия (SF), Пирканмаа (PI), Лянси-Похья (LP), Северная Остроботния (NO), Северное Саво (NS), Центральная Финляндия (CF), Канта-Хяме. (KH), Пяйят-Хяме (PH), Лапландия (LA), Кайнуу (KA), Вааса (VA), Сатакунта (SA), Южное Саво (SS), Южная Остроботния (SO), Кюменлааксо (KY), Северная Карелия (NK), Южная Карелия (SK), Центральная Остроботния (CO), Восточное Саво (ES) и Ахвенанмаа (AL).

Данные о COVID-19

Национальный институт здоровья и социального обеспечения Финляндии (https://thl.fi/en/web/thlfi-en) ведет реестр инфекционных заболеваний в Финляндии, и закон требует, чтобы медицинский персонал сообщал обо всех случаях отдельных инфекционных заболеваний. заболеваний, в том числе COVID-19. Таким образом, систематическая ошибка отбора из-за занижения сведений минимальна. Мы получили данные ежедневного подсчета подтвержденных случаев заболевания коронавирусом (COVID-19) с 1 января по 31 мая 2020 года с официального сайта Национального института здоровья и социального обеспечения Финляндии (https://experience.arcgis.com/experience/92e9bb33fac744c9a084381fc35aa3c7).

Метеорологические данные и данные о качестве воздуха

Ежедневные одновременные метеорологические данные, в том числе среднесуточная температура (T, °C), средняя относительная влажность (RH, %), точка росы (°C), скорость ветра (м/с) и давление (кПа) были получены из Финский метеорологический институт (https://en. ilmatieteenlaitos.fi/). Эти данные основаны на непрерывных измерениях метеостанций по всей стране. Для каждого больничного округа мы рассчитали среднее значение по ближайшим к провинциальной больнице станциям.Мы рассчитывали суточный диапазон температур как разницу между максимальной и минимальной суточной температурой. Данные о ежедневных концентрациях загрязнителей воздуха, включая NO 2 (мкг/м 3 ) и PM 10 (мкг/м 3 ), также были получены из Финского метеорологического института и рассматривались как потенциальные искажающие факторы в анализы чувствительности.

Статистический анализ

Методы временных рядов использовались для оценки связи между ежедневными метеорологическими факторами и ежедневным подсчетом случаев COVID-19.Стандартный двухэтапный подход был применен для получения коэффициентов заболеваемости (IRR) для конкретного региона и страны в качестве меры эффекта. На первом этапе была подобрана квазипуассоновская обобщенная дополнительная модель (GAM) для оценки связи между региональными метеорологическими факторами и уровнем заболеваемости COVID-19 (IR). Учитывая надежность моделей, в анализ были включены только регионы с >100 случаев ( N = 9), а 12 других районов были исключены из исследования.На девять регионов приходится 93% случаев заражения COVID-19. Матрица коэффициентов корреляции Спирмена была рассчитана для метеорологических факторов в каждом регионе, и матрицы корреляции были объединены путем усреднения коэффициентов корреляции для конкретных регионов. Во избежание мультиколлинеарности порог коэффициента корреляции был установлен равным 0,6. Мы применили алгоритм обратного исключения для выбора переменных к окончательной модели в каждом районе. Критерий Вальда использовался для проверки статистической значимости.Воздействие метеорологических факторов выражалось с помощью 14-дневной экспоненциальной скользящей средней (EMA) (12). Для управления краткосрочным временным трендом применялись естественные сплайны времени с 2 степенями свободы. Модель указана:

E(yt) = μtlog μt = β0 + β1×matem pt + β2×mahm dt

Где, y t — ежедневное количество COVID-19 в день t , μ t — ожидаемое значение ежедневного количества COVID-19 в день 9, 10 40 t t точка пересечения, β 1 и β 2 обозначают влияние скользящего среднего температуры и относительной влажности, а β 3 и β 4 — коэффициенты регрессии естественных сплайнов времени с двумя степенями свободы.

На втором этапе мета-регрессионная модель со случайными эффектами использовалась для получения средней по стране оценки эффекта между COVID-19 и метеорологическими факторами. I 2 статистические данные и Q-критерий Кокрана использовались для количественной оценки межрегиональной пространственной неоднородности. Чтобы оценить общую взаимосвязь связи между метеорологическими факторами и COVID-19, кривые экспозиция-реакция были построены с использованием GAM с настройкой узла естественного сплайна на его медиану ( df = 2).

Анализ чувствительности

Анализ чувствительности был проведен путем изменения параметра EMA с 14 дней до 10 и 12 дней, соответственно, и включения двух загрязнителей воздуха (PM 10 , NO 2 ) в приведенную выше модель в качестве потенциальных искажающих факторов для оценки их возможного воздействия. влияние на связи между метеорологическими факторами и заболеваемостью COVID-19. Программное обеспечение R4. 0.1 (R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия) использовалось для выполнения всех анализов.Программное обеспечение ArcGIS10.1 (Environmental Systems Research Institute Inc, Редлендс, Калифорния, США) использовалось для построения геопространственной карты.

Результаты

Характеристики пандемии COVID-19 в Финляндии

Всего за период исследования с 1 января по 31 мая 2020 г. в Финляндии был подтвержден 6831 случай COVID-19. Совокупное число подтвержденных случаев имеет тенденцию к постепенному снижению с юга на север (рис. 1А).

Региональный анализ

Регионы с более чем 100 случаями: Хельсинки и Уусимаа (HU), Юго-Западная Финляндия (SF), Пирканмаа (PI), Лянси-Похья (LP), Северная Остроботния (NO), Северное Саво (NS), Центральная Финляндия (CF), Районы Канта-Хяме (KH) и Пяйят-Хяме (PH) в нашем анализе показаны на рисунке 1.Точка росы была исключена из матрицы коэффициентов корреляции (рис. 1В), а диапазон температур, скорость ветра и давление были исключены из одномерной модели GAM. В окончательной модели были выбраны только средняя температура и относительная влажность, которые варьировались от -8,03 до 15,70 (°C) и от 45,31 до 95,16% соответственно (рис. 1C). Уровень заболеваемости COVID-19 постепенно увеличивался до пика около 6 апреля, а затем снижался до 31 мая (рис. 1С, а), в то время как температура имела заметно повышательную тенденцию (рис. 1С, б), а относительная влажность имела тенденцию к снижению в том же периоде. период времени (рис. 1C,c).

В целом не было обнаружено связи между температурой или относительной влажностью и общенациональным уровнем заболеваемости COVID-19, хотя в обоих случаях наблюдалась тенденция к отрицательной связи (таблица 1). Однако в связи между относительной влажностью и COVID-19 в разных регионах наблюдалась пространственная неоднородность ( I 2 65,11%). В Центральной Финляндии (CF) и Северном Саво (NS) относительная влажность отрицательно коррелировала с COVID-19, а в других регионах — нет. Ни в одном из регионов температура не была связана с COVID-19 (рис. 2).

Таблица 1 . Общенациональные связи между температурой и относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19 в Финляндии.

Рисунок 2. (A) Коэффициент заболеваемости (IRR) и 95% доверительный интервал (95% ДИ) для COVID-19 по температуре и (B) относительной влажности. * указывает на статистическую значимость.

Кривые экспозиция-реакция

Кривые «воздействие-реакция» отражали слегка снижающуюся линейную тенденцию связи относительной влажности с заболеваемостью COVID-19 (рис. 3).

Рисунок 3 . Кривая экспозиция-реакция IRR для COVID-19 в зависимости от относительной влажности. Заштрихован 95-процентный доверительный интервал.

Анализ чувствительности

Анализ чувствительности показывает, что результаты являются надежными в ситуациях изменения параметра EMA или включения загрязнителей воздуха в качестве потенциальных помех (таблица 2).

Таблица 2 . Анализ чувствительности связи между температурой и относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19 в Финляндии [оценка (95% ДИ)].

Обсуждение

Основные выводы

На основании предыдущих знаний о погоде и заболеваемости COVID-19 (1–4) и рядом других вирусных заболеваний, включая SARS-CoV (5), ч. вирусов гриппа (6) и носорога (7), мы проверили гипотезу о том, что низкая температура и низкая относительная влажность увеличивают заболеваемость COVID-19. Мы оценили взаимосвязь между погодными условиями и ежедневным числом случаев COVID-19 в Финляндии в течение первых 5 месяцев пандемии.В общенациональном анализе температура и относительная влажность не были связаны с заболеваемостью COVID-19. Однако в двух больничных округах, расположенных внутри страны, наблюдалась отрицательная связь между относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19, т. е. в соответствии с нашей гипотезой уровень заболеваемости COVID-19 был выше в сухом воздухе.

Достоверность результатов

Использовались данные метеостанций, расположенных в одном городе с областной больницей. Этот подход предполагает, что пространственное распределение воздействия является однородным.Это допущение разумно для температуры и относительной влажности, но приводит к погрешности измерения концентраций загрязняющих веществ в воздухе. Оценка воздействия проводилась на уровне популяции, что означает отсутствие информации о воздействии на индивидуальном уровне.

Закон об инфекционных заболеваниях требует сообщать обо всех случаях COVID-19 в Национальный институт здравоохранения и социального обеспечения Финляндии. Выявление тяжелых случаев COVID-19, вероятно, было завершено, но процент невыявленных легких случаев неизвестен.Кроме того, процент может меняться с течением времени. В ходе пандемии менялась диагностическая практика, что вносило неопределенность в оценки заболеваемости. Однако неправильная классификация или недостаточный диагноз COVID-19 вряд ли были связаны с преобладающей погодой, и, следовательно, какая-либо систематическая ошибка была маловероятной. Существует вероятность того, что некоторые случаи были впервые выявлены за пределами их собственного больничного округа. Это вызвало бы предвзятость, если бы их воздействие было основано на условиях в их родном районе.Благодаря общедоступным информационным базам данных о пациентах информация в большинстве случаев могла быть доступна обоим больничным округам, что уменьшило бы потенциальную погрешность.

Популяция, вызывающая случаи COVID-19, оставалась относительно постоянной. Загрязнение воздуха было наиболее очевидным потенциальным источником помех, потому что погода, особенно температура, по нескольким причинам связаны с концентрацией загрязнения воздуха. Мы смогли скорректировать PM 10 и NO 2 , но, как указывалось ранее, концентрации на станциях мониторинга могут не отражать все районы больниц.Однако концентрации на станциях мониторинга дают разумные оценки относительных уровней загрязнения воздуха с течением времени. Включение PM 10 и NO 2 не повлияло на связь между погодными параметрами и заболеваемостью COVID-19.

Мы применили статистический подход, квазипуассоновскую обобщенную дополнительную модель, обычно используемую в эпидемиологии хронических заболеваний, где обосновано предположение о независимости отдельных наблюдений. Динамика пандемии COVID-19 является новой и неизвестной, что является источником неопределенности при оценке влияния погоды на заболеваемость.Например, возникновение пандемии COVID-19 произошло с ранней зимы до поздней весны, в течение которых наблюдается сильный временной тренд как температуры, так и относительной влажности. Тем не менее, мы считаем важным сделать быструю попытку смоделировать связи между основными погодными параметрами и уровнем заболеваемости COVID-19 в регионе и стране. На самом деле уровень заболеваемости COVID-19 быстро снизился после интенсивного вмешательства 16 марта, что определенно сыграло свою роль в снижении.Это вмешательство, возможно, замаскировало влияние повышения температуры окружающей среды в ходе смены сезона с зимы на лето. Кроме того, мы не смогли принять во внимание какие-либо перемещения населения, связанные с туризмом или иммиграцией, которые могли повлиять на заболеваемость COVID-19.

Синтез с существующими знаниями

Мы выявили несколько предыдущих исследований, в которых оценивалась роль погоды в заболеваемости COVID-19 (1–4, 12–23), но лишь немногие исследования проводились в холодном климате с большими колебаниями температуры.Таким образом, синтез настоящих и предыдущих результатов сталкивается с рядом проблем. Исследования проводились в разных климатических зонах, связи между погодными параметрами и заболеваемостью COVID-19 оценивались в разных диапазонах температуры и относительной или абсолютной влажности, и подходы к статистическому моделированию существенно различались.

Одно из исследований Bashir et al. (15) было проведено в Нью-Йорке с наиболее близкими к Финляндии климатом и температурным диапазоном, два китайских исследования охватили несколько климатических зон (16, 18), бразильское исследование Prata et al.(3) включал все 27 столиц штатов с субтропическим и тропическим климатом, а также исследование в Новом Южном Уэльсе, Австралия, проведенное Ward et al. проводилось в условиях субтропического климата (12). Другое исследование Pramanik et al. было проведено в российских климатических районах с аналогичным диапазоном климата и температур, что и в Финляндии, включающим в общей сложности 101 первично отобранный город, отнесенный к двум климатическим районам (79 городов влажного континентального и 22 города субарктического климата) ( 19).

Мы не обнаружили какой-либо общей или региональной связи между суточной температурой и уровнем заболеваемости COVID-19 в период исследования при диапазоне температур от -8.от 0 до 15,7°С. Башир и др. (15) сообщили о значительных корреляциях между среднесуточной и минимальной температурой и ежедневным количеством COVID-19 в Нью-Йорке. Диапазон температур составлял от -1,8 до 15,7°С, что частично совпадает с диапазоном температур в настоящем исследовании. Статистический анализ основан на расчете корреляции Кендалла и Спирмена между суточными параметрами качества воздуха и количеством случаев COVID-19 за период с 1 марта по 12 апреля 2020 года. В российском исследовании сезонность температуры (29.2 ± 0,9%) оказали наиболее сильное влияние на заболеваемость COVID-19 во влажном континентальном регионе. Авторы сообщили, что суточный диапазон температур (26,8 ± 0,4%) и сезонность температуры (14,6 ± 0,8%) внесли наибольший вклад в заболеваемость в субарктическом регионе (19). С другой стороны, влияние суточного диапазона температур, скорости ветра и относительной влажности на интенсивность заболеваемости COVID-19 наблюдалось в субарктическом регионе. Температура была относительно низкой (<2°C), что совпадает с диапазоном температур в нашем исследовании.Праманик и др. (19) сообщили, что риск заражения COVID-19 был ниже в регионах с умеренным и субтропическим климатом, когда температура остается ниже 10 °C.

Берумен и др. проанализировали влияние температуры и влажности на время удвоения числа случаев COVID-19 в 67 странах, сгруппированных по климатическим зонам (20). Это исследование показало, что поведение кривой роста и время удвоения на первом этапе эпидемии были связаны с температурой окружающей среды, но величина этого эффекта была различной в странах, расположенных в умеренных и тропических/субтропических районах (20). Два исследования в тропическом климате дали противоречивые результаты о связи между температурой и риском заражения COVID-19. В бразильском исследовании было отмечено снижение риска COVID-19 на 4,9% при повышении температуры на 1 °C в диапазоне от 16,8 до 27,4 °C, т. е. в другом диапазоне по сравнению с таковым в Финляндии (3). В исследовании, проведенном в Новом Южном Уэльсе, Австралия, не было обнаружено связи между температурой и COVID-19 в субтропическом климате с температурой от 16 до 24°C (9 утра) и от 16 до 34°C (15:00).м.) (12). В китайском исследовании 122 городов в разных климатических зонах сообщалось о нелинейной связи между температурой и заболеваемостью COVID-19 (21). Уровень заболеваемости COVID-19 увеличивался на 4,9% на 1°C повышения до -3°C, но не было никакой связи в более теплом диапазоне температур. В другом китайском исследовании 80 981 случая COVID-19 в 31 провинции с 344 городами уровень заболеваемости COVID-19 снизился за счет повышения температуры в диапазоне от −22 до 26 °C (22). Связь между температурой и заболеваемостью COVID-19 представляется нелинейной с самым высоким риском при температурах около нуля.Хотя в общефинском общенациональном анализе не было выявлено связи между относительной влажностью и COVID-19, были доказательства отрицательной связи в двух внутренних провинциях. Диапазон относительной влажности был от 45,31 до 95,16%. В соответствии с этим наблюдением исследование в Нью-Йорке показало отрицательную связь между относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19 (15). Интересно, что отрицательная связь между относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19 была отмечена также в субтропическом климате Нового Южного Уэльса с показателем 6.Увеличение риска на 11% при снижении относительной влажности на 1% (12). Крупное китайское исследование 31 провинции в разных климатических зонах не выявило связи между относительной влажностью и заболеваемостью COVID-19 (23).

Таким образом, существуют различия в передаче COVID-19 между различными климатическими зонами (22), и эти различия могут быть частично объяснены погодой. Однако существует несколько альтернативных объяснений на уровне населения наблюдаемой разницы в передаче COVID-19 между географическими регионами, включая климатические зоны.Потенциальными детерминантами являются плотность населения, распределение по возрасту, уровни и различия в социально-экономических условиях, а также любые культурные и поведенческие различия, которые могут изменить фактическое воздействие погодных условий, например, различия в жилом фонде, инфраструктуре отопления и восприятии риска. Кроме того, слишком рано говорить о роли самой сезонности в этом контексте, поскольку в пандемии COVID-19 еще не все сезоны испытаны. Связь между погодой и передачей COVID-19 требует дальнейших исследований.Наши собственные результаты предоставляют некоторые предварительные доказательства того, что низкая относительная влажность может играть роль в передаче COVID-19.

Выводы

Этот общенациональный анализ временных рядов случаев COVID-19 в Финляндии в первые месяцы пандемии не предоставил доказательств того, что температура и относительная влажность окружающего воздуха влияли на заболеваемость COVID-19 арктической и субарктической зимой и весной. Мы предоставляем убедительные доказательства того, что сухой воздух может увеличить заболеваемость COVID-19. Вывод основан на относительно небольшом количестве случаев и ограниченном периоде времени, охватывающем первую волну пандемии в Финляндии.Большинство предыдущих исследований проводились в очень разных климатических условиях и диапазонах температуры и относительной влажности. Однако доказательства роли температуры и относительной влажности противоречивы даже при исследованиях в сходных климатических условиях. Нелинейная связь между температурой и риском COVID-19 может частично объяснить противоречивые наблюдения, тогда как сложная динамика пандемии COVD-19 и радикальных социальных вмешательств может усложнить вывод. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы уточнить сложные связи между погодой и COVID-19 в различных климатических условиях и сезонах.Возникающая вторая волна пандемии в Финляндии предоставит возможность для дальнейшей оценки этих отношений.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок.

Заявление об этике

Это исследование было основано на данных анонимного реестра.

Вклад авторов

BH: сбор данных, написание — первоначальный проект, написание — просмотр и редактирование.WW: концептуализация, методология и формальный анализ. NR: написание — обзор и редактирование. AD и FD: просмотр и редактирование. ZZ: просмотр, редактирование и контроль. JJ: надзор, написание — обзор и редактирование. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

BH финансировался Биоцентром Оулу. JJ поддержан Академией Финляндии (грант № 310372). ZZ был поддержан Национальным проектом по основным инфекционным заболеваниям Министерства науки и технологий Китая (грант №.2017ZX10305501002), Ключевые проекты Научно-исследовательской программы логистики НОАК (грант № BHJ17J013) и Национального фонда естественных наук Китая (гранты № 81673239, 81973102), а также Поддержка FD была предоставлена ​​Star-Friedman Challenge в Гарварде. Университет.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Финский метеорологический институт и Национальный институт здоровья и социального обеспечения Финляндии за предоставление данных.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2020.605128/full#supplementary-material

.

Ссылки

1. Росарио Д.К., Мутц Ю.С., Бернардес П.К., Конте-Джуниор К.А. Связь между COVID-19 и погодой: тематическое исследование в тропической стране. Int J Hyg Environ Health. (2020) 229:113587. doi: 10.1016/j.ijheh.2020.113587

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

2.Ma Y, Zhao Y, Liu J, He X, Wang B, Fu S и др. Влияние колебаний температуры и влажности на смерть от COVID-19 в Ухане, Китай. Sci Total Environment. (2020) 724:138226. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138226

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

3. Prata DN, Rodrigues W, Bermejo PH. Температура значительно меняет передачу COVID-19 в (суб)тропических городах Бразилии. Sci Total Environment. (2020) 729:138862. дои: 10.1016/j.scitotenv.2020.138862

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

4. Liu J, Zhou J, Yao J, Zhang X, Li L, Xu X, et al. Влияние метеорологических факторов на передачу COVID-19: исследование в нескольких городах Китая. Sci Total Environment. (2020) 726:138513. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138513

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

5. Tan J, Verschueren KH, Anand K, Shen J, Yang M, Xu Y, et al. pH-зависимая конформационная гибкость димера основной протеиназы (Mpro) SARS-CoV: моделирование молекулярной динамики и множественный анализ рентгеновской структуры. Дж Мол Биол. (2005) 354: 25–40. doi: 10.1016/j.jmb.2005.09.012

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

6. Яаккола К., Сауккориипи А., Йокелайнен Дж., Ювонен Р., Кауппила Дж., Вайнио О. и соавт. Снижение температуры и влажности увеличивает заболеваемость гриппом в холодном климате. Здоровье окружающей среды. (2014) 13:1–22. дои: 10.1186/1476-069X-13-22

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

7. Ikäheimo TM, Jaakkola K, Jokelainen J, Saukkoriipi A, Roivainen M, Juvonen R, et al.Заражению человека риновирусом в условиях холодного климата предшествует понижение температуры и влажности. Вирусы. (2016) 8:244. дои: 10.3390/v80

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

8. Li H, Xu X-L, Dai D-W, Huang Z-Y, Ma Z, Guan Y-J. Загрязнение воздуха и температура связаны с увеличением заболеваемости COVID-19: исследование временных рядов. Int J Infect Dis. (2020) 97: 278–82. doi: 10.1016/j.ijid.2020.05.076

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

9.Wu X, Braun X, Schwartz J, Kioumourtzoglou MA, Dominici F. Оценка влияния длительного воздействия мелкодисперсных твердых частиц на смертность среди пожилых людей. Научный доп. (2020) 6:eaba5692 doi: 10.1126/sciadv.aba5692

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

12. Член парламента Уорда, Сяо С., Чжан З. Роль климата во время эпидемии COVID-19 в Новом Южном Уэльсе, Австралия. Transbound Emerg Dis. (2020). doi: 10.1111/tbed.13631. [Epub перед печатью].

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

13. Гупта С., Рагхуванши Г.С., Чанда А. Влияние погоды на распространение COVID-19 в США: модель прогноза для Индии в 2020 году. Sci Total Environ. (2020) 728:138860. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138860

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

14. Саджади М.М., Хабибзаде П., Винтцилеос А., Шокоуи С., Мираллес-Вильгельм Ф., Аморосо А. Анализ температуры и широты для прогнозирования потенциального распространения и сезонности COVID-19. Сеть JAMA открыта. (2020) 3:e2011834. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.11834

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

15. Башир М.Ф., Ма Б., Комал Б., Башир М.А., Тан Д., Башир М. Корреляция между климатическими показателями и пандемией COVID-19 в Нью-Йорке, США. Sci Total Environment. (2020) 728:138835. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138835

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

16. Shi P, Dong Y, Yan H, Li X, Zhao C, Liu W, et al.Влияние температуры и абсолютной влажности на вспышку коронавирусной болезни 2019 (COVID-19) из Китая. MedRxiv [Препринт]. (2020). дои: 10.1101/2020.03.22.20038919

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

17. Zhou Z, Jiang C. Влияние факторов окружающей среды и профессиональной гигиены больничной инфекции на вспышку атипичной пневмонии. Чжунхуа Лао Дун Вэй Шэн Чжи Е Бин За Чжи. (2004) 22:261–3.

Реферат PubMed | Академия Google

18.Ву И, Цзин В, Лю Дж, Ма Кью, Юань Дж, Ван Ю и др. Влияние температуры и влажности на ежедневные новые случаи и новые случаи смерти от COVID-19 в 166 странах. Sci Total Environment. (2020) 729:139051. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139051

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

19. Праманик М., Удмале П., Бишт П., Чоудхури К., Сабо С., Пал И. Климатические факторы влияют на распространение COVID-19 в России. Int J Environ Health Res. (2020) 1–16.дои: 10.1080/09603123.2020.1793921. [Epub перед печатью].

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

20. Берумен Дж., Шмульсон М., Герреро Г., Баррера Э., Ларрива-Сахд Дж., Олайз Г. и соавт. Тенденции заражения SARS-Cov-2 в 67 странах: роль климатической зоны, температуры, влажности и поведение кривой кумулятивной частоты в зависимости от времени дублирования. medRxiv [Препринт]. (2020). дои: 10.1101/2020.04.18.20070920

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

21.Се Дж., Чжу Ю. Связь между температурой окружающей среды и инфекцией COVID-19 в 122 городах Китая. Sci Total Environment. (2020) 724:138201. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138201

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

22. Shi P, Dong Y, Yan H, Zhao C, Li X, Liu W, et al. Влияние температуры на динамику вспышки COVID-19 в Китае. Sci Total Environment. (2020) 728:138890. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138890

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

23.Ци Х, Сяо С, Ши Р, Уорд М.П., ​​Чен Ю, Ту В и др. Передача COVID-19 в материковом Китае связана с температурой и влажностью: анализ временных рядов. Sci Total Environment. (2020) 728:138778. дои: 10.1101/2020.03.30.20044099

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Как погодные явления влияют на дороги?

Погодные явления

Смягчение последствий

Ресурсы

Погода действует через ухудшение видимости, осадки, сильный ветер, и экстремальные температуры, которые влияют на возможности водителя, производительность автомобиля (я.д., сцепление с дорогой, устойчивость и маневренность), сцепление с дорожным покрытием, проезжей частью инфраструктура, риск аварий, транспортный поток и производительность агентства. Таблица ниже обобщает воздействие различных погодных явлений на дороги, поток и оперативные решения.


«>
Таблица: Погодные воздействия на дороги, движение и эксплуатационные решения
Переменные дорожной погоды Удары проезжей части Воздействие на транспортный поток Эксплуатационные воздействия
Температура и влажность воздуха Н/Д Н/Д
  • Стратегия обработки дорог (напр.г., борьба со снегом и льдом)
  • Планирование строительства        (например, мощение и разметка)
Скорость ветра
  • Расстояние видимости (из-за метели, пыли)
  • Загромождение полосы движения (из-за наносимого ветром снега, мусора)
  • Скорость движения
  • Задержка времени в пути
  • Риск несчастного случая
  • Характеристики автомобиля (например,г. , стабильность)       
  • Контроль доступа (например, ограничение типа транспортного средства, перекрытие дороги)       
  • Поддержка принятия решений об эвакуации
Осадки
(тип, скорость, время начала/окончания)
  • Расстояние видимости
  • Трение о дорожное покрытие
  • Заграждение полосы движения
  • Пропускная способность
  • Скорость движения
  • Задержка времени в пути
  • Риск несчастного случая
  • Характеристики автомобиля (например,г., тяга)
  • Возможности/поведение драйвера
  • Стратегия обработки дорог
  • Время сигнала светофора
  • Контроль ограничения скорости
  • Поддержка принятия решений об эвакуации
  • Институциональная координация
Туман
  • Скорость движения
  • Отклонение скорости
  • Задержка времени в пути
  • Риск несчастного случая
  • Возможности/поведение драйвера
  • Стратегия обработки дорог
  • Контроль доступа
  • Контроль ограничения скорости
Температура покрытия Н/Д
Состояние покрытия
  • Трение о дорожное покрытие
  • Повреждение инфраструктуры
  • Пропускная способность
  • Скорость движения
  • Задержка времени в пути
  • Риск несчастного случая
  • Характеристики автомобиля
  • Возможности/поведение драйвера (например,г. , выбор маршрута)
  • Стратегия обработки дорог
  • Время сигнала светофора
  • Контроль ограничения скорости
Уровень воды
  • Скорость движения
  • Задержка времени в пути
  • Риск несчастного случая
  • Контроль доступа
  • Поддержка принятия решений об эвакуации
  • Институциональная координация

Влияние погодных условий на безопасность

  • В среднем ежегодно происходит более 5 891 000 автомобильных аварий.Приблизительно 21% этих аварий — почти 1 235 000 — связаны с погодными условиями. Аварии, связанные с погодными условиями, определяются как аварии, которые происходят при неблагоприятных погодных условиях (т. е. дождь, мокрый снег, снег, туман, сильный боковой ветер или метель/песок/мусор) или на скользком дорожном покрытии (т. е. мокрое дорожное покрытие, снежное/слякотное дорожное покрытие или обледенелое покрытие). В среднем ежегодно в авариях, связанных с погодными условиями, погибает около 5000 человек и более 418 000 человек получают травмы. (Источник: средние значения за десять лет с 2007 по 2016 год, проанализированные Booz Allen Hamilton на основе данных NHTSA).
  • Подавляющее большинство аварий, связанных с погодными условиями, происходит на мокром асфальте и во время дождя: 70% на мокром асфальте и 46% во время дождя. Гораздо меньший процент аварий, связанных с погодными условиями, происходит в зимних условиях: 18% во время снега или мокрого снега, 13% — на обледенелой дороге и 16% — на заснеженной или слякотной дороге. Только 3% случаются в присутствии тумана. (Источник: средние значения за десять лет с 2007 по 2016 год, проанализированные Booz Allen Hamilton на основе данных NHTSA).

    Таблица: Статистика дорожно-транспортных происшествий, связанных с погодными условиями (среднегодовые значения)
     

    Погодозависимые Статистика аварий

    Среднее за 10 лет (2007-2016)

    10-летние проценты

    Аварии, травмы и смертельные случаи, связанные с погодными условиями* 1 235 145 сбоев 21% автомобильных аварий
    418 005 раненых 19% аварийных травм
    5 376 убитых 16% аварий со смертельным исходом

    «>
    * Аварии, связанные с погодными условиями, — это аварии, которые происходят при неблагоприятных погодных условиях и/или при скользком дорожном покрытии.Таблица

    : Статистика аварий, связанных с погодными условиями (среднегодовые значения)

    Дорожные погодные условия

    Погодозависимые Статистика аварий

    Среднее за 10 лет (2007–2016)

    10-летние проценты

    Мокрое дорожное покрытие 860 286 аварий 15% автомобильных аварий 70% аварий, связанных с погодой
    324 394 раненых 15% травм при авариях 78% травм, связанных с погодой
    4050 убитых 12% аварий со смертельным исходом 76% смертельных случаев, связанных с погодой
    Дождь 556 151 аварий 10% автомобильных аварий 46% аварий, связанных с погодными условиями
    212 647 раненых 10% травм при авариях 51% травм, связанных с погодой
    2 473 убитых 8% аварий со смертельным исходом 46% смертельных случаев, связанных с погодой
    Снег/мокрый снег 219 942 аварий 4% автомобильных аварий 18% аварий, связанных с погодой
    54 839 раненых 3% аварийных травм 14% травм, связанных с погодой
    688 убитых 2% аварий со смертельным исходом 13% смертельных случаев, связанных с погодой
    Ледяной тротуар 156 164 аварий 3% автомобильных аварий 13% аварий, связанных с погодными условиями
    41 860 раненых 2% аварийных травм 11% травм, связанных с погодой
    521 убитых 2% аварий со смертельным исходом 10% смертельных случаев, связанных с погодой
    Снег/слякотный тротуар 186 076 аварий 4% автомобильных аварий 16% аварий, связанных с погодными условиями
    42 036 раненых 2% аварийных травм 11% травм, связанных с погодой
    496 убитых 2% аварий со смертельным исходом 10% смертельных случаев, связанных с погодой
    Туман 25 451 сбой 1% автомобильных аварий 3% аварий, связанных с погодой
    8902 раненых 1% аварийных травм 3% травм, связанных с погодой
    464 убитых 2% аварий со смертельным исходом 9% смертельных случаев, связанных с погодой
  • По типам аварий (не показаны в таблице выше) в среднем за год примерно 15 % аварий со смертельным исходом, 19 % аварий с травмами и 22 % аварий с повреждением имущества (PDO) происходят при наличии неблагоприятных погодных условий и /или скользкое покрытие. То есть ежегодно происходит около 4 900 аварий со смертельным исходом, более 301 100 аварий с травмами и почти 919 700 аварий с PDO в неблагоприятных погодных условиях или на скользком дорожном покрытии. (Источник: средние значения за десять лет с 2007 по 2016 год, проанализированные Booz Allen Hamilton на основе данных NHTSA).

Влияние погодных условий на мобильность

  • Снижение пропускной способности может быть вызвано затоплением полосы движения из-за затопления а также загромождением полосы движения из-за скопления снега и разносимого ветром мусора.Перекрытие дорог и ограничение доступа из-за опасных условий (например, большие грузовики при сильном ветре) также снижают пропускную способность проезжей части.
  • Погодные явления могут снизить подвижность артерий и снизить эффективность планов синхронизации сигналов светофора. На сигнальных магистралях снижение скорости может составлять от 10 до 25 процентов на мокром асфальте и от 30 до 40 процентов на заснеженном или слякотном асфальте. Средние объемы артериального трафика могут уменьшиться на 15-30 процентов в зависимости от дорожных погодных условий и времени суток.Снижение скорости потока при насыщении может составлять от 2 до 21 процента. Путешествовать задержка по времени на артериях может увеличиться на 11-50 процентов, а задержка запуска может увеличиться на 5-50 процентов в зависимости от серьезности погодного явления. (Источники: «Влияние погодных условий на транспортный поток (PDF, 92 КБ)» и « Реакция на погодные условия». Управление светофором (DOC 399KB)»)
  • На автострадах небольшой дождь или снег могут снизить среднюю скорость на 3–13 процентов.Сильный дождь может снизить среднюю скорость на 3–16 процентов. В сильный снег, средняя скорость на автомагистралях может снизиться на 5–40 процентов. Плохая видимость может вызвать снижение скорости на 10-12 процентов. Скорость свободного потока может быть уменьшена от 2 до 13 процентов при слабом дожде и от 6 до 17 процентов при сильном дожде. Снег может снизить скорость свободного потока на 5–64 процента. Разница в скорости может упасть на 25 процентов во время дождя. Небольшой дождь может снизить пропускную способность автомагистралей с 4:00 до 11:00, а сильный дождь может привести к сокращению пропускной способности на 10–30 процентов.Емкость может быть снижена на 12–27 процентов в условиях сильного снегопада и на 12 процентов. в условиях плохой видимости. Небольшой снег может снизить скорость потока на 5–10 процентов. Максимальная скорость потока может снизиться на 14 процентов в сильный дождь и на 30 процентов в 44 процента в сильный снегопад. (Источники: «Руководство по пропускной способности шоссе ». 2000 «Глава 22», « Случаи уменьшения емкости «, « Драйвер Реакция на дождь на городской скоростной автомагистрали «, » Impact погоды о характеристиках транспортного потока на городских автомагистралях и пропускной способности объектов «, Эмпирические исследования транспортных потоков в ненастную погоду: сводный отчет «.
    Таблица: Сокращение транспортного потока на автомагистралях из-за погодных условий
    Погодные условия

    Автострада Сокращение транспортного потока

    Средняя скорость Скорость свободного потока Объем Вместимость
    Небольшой дождь/снег 3% — 13% 2% — 13% 5% — 10% 4% — 11%
    Сильный дождь 3% — 16% 6% — 17% 14% 10% — 30%
    Сильный снегопад 5% — 40% 5% — 64% 30% — 44% 12% — 27%
    Низкая видимость 10% — 12% 12%
  • Подсчитано, что 23 процента разовых задержек на автомагистралях по всей стране из-за снега, льда и тумана. Это составляет примерно 544 миллиона машино-часов задержки в год. Дождь, который бывает чаще чаще, чем снег, лед и туман, — приводит к большей задержке. В течение средняя задержка в пути в неблагоприятных погодных условиях увеличивается на 14 процентов в Вашингтоне, округ Колумбия и на 21 процент в Сиэтле, штат Вашингтон. В часы пик в Вашингтоне При наличии осадков время в пути по округу Колумбия увеличивается примерно на 24 процента. (Источники: «Руководство по пропускной способности шоссе 2000 г.», глава 22, « Временный Потери пропускной способности автомобильных дорог и влияние на производительность» , » Исследование влияния осадков на движение по автостраде Поток » и Анализ воздействия погоды на транспортный поток в столичном Вашингтоне, округ Колумбия» (PDF 1.4МБ))

Влияние погодных условий на производительность

  • Неблагоприятные погодные условия могут увеличить затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание агентства по содержанию зимних дорог, органы управления дорожным движением, аварийные органы управления, правоохранительные органы и коммерческий транспорт операторы (CVO).
  • На содержание зимних дорог приходится примерно 20 процентов государственного DOT. бюджеты на содержание. Ежегодно государственные и местные агентства тратят более 2.3 миллиарда долларов на операции по борьбе со снегом и льдом. (Источники: «Шоссе Статистические публикации, Таблицы финансирования дорожного движения SF-4C и LGF-2, 1997 г. по 2005 г., https://www.fhwa.dot.gov/policy/ohpi/hss/hsspubs.cfm )
  • Каждый год автотранспортные компании или CVO теряют примерно 32,6 миллиарда автомобилей. часов из-за пробок из-за погодных условий в 281 агломерации страны. области. Почти 12% от общего числа задержек грузовиков связано с погодными условиями. в 20 городах с наибольшим объемом грузовых перевозок.Оценивается стоимость задержки, связанной с погодой, для автотранспортных компаний колеблется от 2,2 млрд. долларов до 3,5 миллиардов долларов в год. (Источник: « Анализ Влияние погодных происшествий на мобильность коммерческого транспорта в крупных городах США, » Mitretek Системы ).

Для просмотра PDF-файлов необходима программа Adobe Acrobat Reader.

Для просмотра файлов DOC требуется программа Microsoft Word Viewer.

Голоценовое распространение Picea abies (L.) Карст. в Фенноскандии и прилегающих районах на JSTOR

Абстрактный

Цель Голоценовое распространение Picea abies в Фенноскандии хорошо известно по многим участкам и, таким образом, дает возможность для детального изучения динамики распространения деревьев и роста популяции. Свидетельства макроископаемого раннего и среднего голоцена о присутствии P. abies в Фенноскандии ставят под сомнение традиционные интерпретации времени и направления его распространения. Эта статья направлена ​​на определение того, когда, откуда и какими путями P.abies распространились в Фенноскандии. Понимание характера и динамики этого распространения может дать представление об общем понимании распространения голоценовых деревьев. Местонахождение Северо-западное распространение P. abies в Европе, включая Норвегию, Швецию, Финляндию, Эстонию, Латвию, Литву, северо-запад России, часть Белоруссии и Польшу. Методы В этом регионе были собраны диаграммы пыльцы голоцена с независимым контролем датирования. Время начала непрерывной кривой, время подъема кривой, первое появление частот 1%, 3%, 5% и 10%, а также время и максимальное количество P.abies, была получена из этих пыльцевых диаграмм. Анализ ГИС использовался для отображения данных и интерполяции возраста по исследуемой территории. Результаты Представлены карты, показывающие четкую тенденцию распространения P. abies с ВЮВ на ЗСЗ для всех интерполированных признаков. Время подъема кривой было трудно использовать, поскольку на участках к востоку от Балтийского моря частота P. abies растет медленно, в то время как на западных участках часто наблюдается быстрый рост. Основные выводы Распространение P. abies в Фенноскандии и прилегающих районах можно разделить на две фазы: (i) Быстрое раннеголоценовое распространение за пределы Белоруссии и северной России при низкой плотности населения, дающее начало небольшим аванпостным популяциям, возможно, далеко на запад до Скандинавские горы. (ii) Средне-позднеголоценовое фронтообразное распространение с высокой плотностью населения, перемещающееся с востока на запад в Прибалтику и Финляндию, в северную Скандинавию, а затем перемещающееся на юг и запад к современным границам распространения.

Информация о журнале

Предметы биогеографии, экологии и биоразнообразия в настоящее время являются поистине глобальными важность. Признавая это возросшее значение, тематика Журнала биогеографии и ее дочерних публикаций, глобальной экологии и Биогеография и разнообразие и распространение, продолжают быть разработан под руководством доктора Роберта Уиттакера и доктора Дэвида Ричардсона соответственно, действуя в команде с профессором Филипом Стоттом, редактором журнала биогеографии.Все три журнала имеют широкий охват – от «расширенного глобальное потепление» к распространению тресковых рыб, от разнообразия беспозвоночных в тропических лесах на индивидуальные реакции видов, так что все могут быть рассмотрены ключевые биогеографические и экологические вопросы дня. Темы включают «что такое естественность?», дебаты как о философии, так и о методах, последствия фрагментации экосистемы, воздействие антропогенных изменений, а также экологическое и экономическое значение биоразнообразия.Все систематические группы также охвачены, от теории к практике, от растений до животных. Журнал биогеографии является обязательным чтением для всех экологов, биогеографы, экологи, биологи, ботаники и зоологи. JSTOR предоставляет цифровой архив печатной версии Journal of Биогеография. Электронная версия журнала «Биогеография» доступен на http://www.interscience.wiley.com. Авторизованные пользователи могут иметь доступ к полным текстам статей на этом сайте.

Информация об издателе

Wiley — глобальный поставщик контента и решений для рабочих процессов на основе контента в областях научных, технических, медицинских и научных исследований; профессиональное развитие; и образование. Наши основные виды деятельности выпускают научные, технические, медицинские и научные журналы, справочники, книги, услуги баз данных и рекламу; профессиональные книги, продукты по подписке, услуги по сертификации и обучению, а также онлайн-приложения; а также образовательный контент и услуги, включая интегрированные онлайн-ресурсы для преподавания и обучения для студентов, аспирантов и учащихся на протяжении всей жизни. Компания John Wiley & Sons, Inc., основанная в 1807 году, уже более 200 лет является ценным источником информации и понимания, помогая людям во всем мире удовлетворять свои потребности и воплощать в жизнь свои стремления. Wiley опубликовал работы более 450 нобелевских лауреатов во всех категориях: литература, экономика, физиология и медицина, физика, химия и мир. Wiley сотрудничает со многими ведущими мировыми обществами и ежегодно публикует более 1500 рецензируемых журналов и более 1500 новых книг в печатном и онлайн-формате, а также базы данных, основные справочные работы и лабораторные протоколы по предметам STMS.С растущим предложением открытого доступа Wiley стремится к максимально широкому распространению и доступу к контенту, который мы публикуем, и поддерживает все устойчивые модели доступа. Наша онлайн-платформа Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com) — одна из самых обширных в мире многопрофильных коллекций онлайн-ресурсов, охватывающих жизнь, здоровье, социальные и физические науки, а также гуманитарные науки.

5 способов, которыми изменение климата повлияет на вас: дикая погода

Как с этим жить

Проливные ураганы, разрушительные засухи, разрушительные ледяные бури и бушующая жара — все это экстремальные погодные явления, которые могут унести жизни и причинить неисчислимый ущерб.Климатические изменения влияют на суровую погоду, вызывая более длительные засухи и более высокие температуры в одних регионах и более интенсивные наводнения в других, говорят климатологи. К числу наиболее уязвимых относятся общины в незащищенных горных и прибрежных районах. В этих условиях по всему миру граждане приспосабливаются к новым погодным реалиям, укрепляя системы оповещения, укрытия и защиты.

Катастрофы нарастают

Метеорологические данные свидетельствуют о росте числа стихийных бедствий, связанных с погодой, с 1980 года.Изменение климата влияет на некоторые погодные условия, но эксперты предостерегают от обвинений во всех экстремальных явлениях.

ПЕРЕЖИВАНИЕ В ШТОРМАХ

Сильный циклон обрушивается на Бангладеш примерно каждые три года. В 1991 году циклон Мариан унес жизни 140 000 человек. В 2007 году циклон Сидр сровнял с землей 565 000 домов, но система оповещения и укрепленные убежища помогли сократить число погибших до 3500 человек. Сегодня восстановление прибрежных мангровых зарослей и лесов на склонах холмов направлено на предотвращение волнения моря, оползней и наводнений во время будущих штормов.

ПОДДАЛИСЬ ТЕПЛУ

Средняя глобальная температура в мае 2015 года была самой высокой за всю историю наблюдений.В Индии около 2200 человек погибли во время десятидневной жары, когда, по сообщениям, максимальная температура достигла 113 ° F (45 ° C). Чтобы справиться с этим, город Ахмадабад предложил центры питьевой воды и охлаждения в районах повышенного риска, а также подготовил медработников для лечения заболеваний, связанных с жарой.

ПОВЫШЕНИЕ МОРЯ, ПОВЫШЕНИЕ ПРОБЛЕМ

Изменение климата может и не вызвать какой-либо конкретный шторм, но повышение уровня моря может усугубить его последствия.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *