Что значит тотал меньше 2: Please Wait… | Cloudflare

Азиатский тотал в спортивных ставках

Росписи букмекерских контор поражают завидным разнообразием. Тоталы занимают в них видное место и заслуженно пользуются популярностью у игроков. В этой статье речь пойдет об азиатском тотале, который является разновидностью тотала.

Что значит азиатский тотал

Новичок в ставках при виде сочетания слов и цифр тотал больше 1.25 или тотал больше 1.75 вряд ли поймет, что это значит. В росписях на матч, в частности в футболе, так обозначается азиатский тотал.

Почему азиатский тотал имеет такой вид и как он работает?

Показатель азиатского тотала представляет собой среднее арифметическое между смежными тоталами. Азиатский тотал применим ко многим событиям в матче (голы, угловые, желтые карточки…). Возьмем для примера тотал больше 2.25 (ТБ 2.25) и тотал меньше 2.75 (ТМ 2.75).

ТБ 2.25 = (ТБ 2.0 + ТБ 2.5) / 2; ТМ 2.75 = (ТМ 2.5 + ТМ 3.0) / 2

Путем простых расчетов получаем тотал больше 2.25 из тотала больше 2.0 и 2.5, а тотал меньше 2.75 – из тотала меньше 2.5 и 3.0.

Второе название азиатского тотала – четвертной. Поскольку его значение всегда является четвертой частью целого числа.

Расчет ставки на азиатский тотал проиллюстрируем на примерах реальных футбольных поединков:

Допустим, игрок поставил на ТБ 4.75 100 у.е. с коэффициентом 1.50. Сумма ставки автоматически делится на две по 50 у.е. и теперь одна половина приходится на ставку тотал больше 4.5 с котировкой 1.50, а вторая – на тотал больше 5 с тем же коэффициентом.

Далее давайте посмотрим на результаты некоторых матчей, чтобы понять, в каком случае наша ставка проиграет, а в каком — выиграет:

• квалификация Лиги Чемпионов. Мольде – Ференцварош 3:3. Забиты шесть мячей: выигрыш по первой ставке (6>4.5) и по второй (6>5). В деньгах получаем: 50*1.50 + 50*1.50 = 150 у.е;




• чемпионат РПЛ. ЦСКА – Зенит 2:3. Забиты пять мячей: выигрыш по первой ставке (5>4.5) и возврат по второй (5=5). Итого: 50*1.50 + 0 = 75 у.е;




• чемпионат Бундеслиги. Бавария – Штутгарт 4:0. Четыре взятия ворот: проигрыш по обеим ставкам (4

Чем отличается простой тотал от азиатского тотала

Чаще всего в росписях на матч простой и азиатский тотал располагаются рядом. В линии одного из известных букмекеров это выглядит так:

Возникает резонный вопрос, чем отличается обычный тотал от азиатского тотала. Во-первых, эти тоталы разнятся визуально. Обычный тотал обозначается целым или половинчатым числом. Например, тотал больше 3 или тотал меньше 2.5.

В азиатском же или в четвертном тотале после запятой идет две цифры – например, тотал больше 1.25, тотал больше 2.25.

Во-вторых, эти тоталы отличаются по методу расчета. Обычный тотал предполагает выигрыш или проигрыш ставки. Например, тотал больше 2.5 в матче Ла Лиги Реал Сосьедад – Барселона при счете 1:6 принес профит, поскольку (7>2/5). В поединке того же чемпионата Атлетико Мадрид – Алавес с итоговым счетом 1:0 прогноз на тотал больше 2.5 не прошел. Ведь, 1

Есть еще целочисленный тотал, который может принести возврат ставки. Например, если брать вышеупомянутые встречи Ла Лиги, то итог по ставке тотал больше 2.0 был бы следующим:

в матче Рома – Наполи (0:2) – возврат. В игре Реал Сосьедад – Барселона – выигрыш, Атлетико Мадрид – Алавес – проигрыш.

Как вы видите, существует достаточно ощутимая разница между простым и азиатским тоталом.

Азиатский индивидуальный тотал

В росписях букмекерских контор предлагается не только общий азиатский тотал, но и индивидуальный азиатский тотал. В футболе, хоккее, баскетболе и некоторых других видах спорта можно поставить на азиатский индивидуальный тотал той или иной команды.

Например, в матче Кубка Англии Манчестер Сити – Тоттенхэм азиатский индивидуальный тотал Манчестер Сити больше 0.75 оценивается в 1.16. Если поставить на это 100 у.е, при двух забитых мячах «горожанами» — выигрыш по обеим ставкам составит 100*1.16 = 116 у.е. Поскольку 2>0.5 и 2>1.

Один гол МанСити принесет выигрыш 58 у.е. по первой ставке и возврат по второй. 1>0.5 и 1=1. В случае, если Манчестер Сити не забьет, ставка ИТ1 Б(0.75) проигрышная. 0

Как рассчитывается азиатский тотал в экспрессах

Расчет азиатского тотала в экспрессе производится следующим образом. В качестве примера возьмем экспресс из двух событий со ставкой 100 у.е.: П1 в матче Манчестер Сити – Тоттенхэм с коэффициентом 1.55 и азиатский тотал меньше 2.25 в матче Франция – Украина с коэффициентом 1.65.

Ставка в 100 у.е. делится пополам. Получаем 50 у.е. на П1 и ТМ 2, а также 50 у.е. на П1 и ТМ 2.5. Далее рассмотрим возможные варианты развития событий:

1. при трех и более голах в поединке Франция – Украина. 3>2 и 3>2.5 ставка на азиатский тотал не сыграла, и не сыграл экспресс;
2. при двух голах в матче Франция – Украина. 2
3. при одном голе или их отсутствии в матче Франция – Украина. 1

По данному примеру с азиатским тоталом наглядно видно, как он рассчитывается в экспрессе.

Преимущества и недостатки

Минусы азиатского тотала:

• относительно невысокие коэффициенты по сравнению с половинчатым тоталом;
• сложное восприятие новыми игроками.

Плюсы азиатского тотала:

• снижение рисков путем дополнительной подстраховки второй ставкой;
• возможность получить возврат половины суммы при определенном исходе встречи

Рекомендуем вам ознакомиться с понятием «валуйные ставки». Возможно вам эта стратегия подойдет больше :). Всем удачных ставок и до следующей встречи!

Понравилась эта статья?

0

0

прогнозы, ставки и коэффициенты букмекеров на матч Ла Лиги на стадионе «Эстадио де ла Керамика»

28 ноября 2021 года в рамках 15-го тура чемпионата Испании уже ставший легендой Унаи Эмери и «подводная лодка» на своем поле будут принимать «Барселону», терпящую серьезное бедствие в этом сезоне: командой гостей будет руководить легенда клуба по имени Хави.

Испытай удачу – крути колесо фортуны и получи бесплатную ставку до 10 000₽! 🤩

Футбольный клуб «Вильярреал»

Унаи Эмери, выигравший четыре раза Лигу Европы, в этом сезоне снова борется за успех в Лиге чемпионов. «Вильярреал» после 4-го тура Лиги чемпионов уступает «Манчестеру Юнайтед» только по личным встречам (поражение 1:2) и идет на втором месте в групповом этапе, имея при этом разницу мячей «+4». Могли быть и первыми, не сравняй Криштиану Роналду в компенсированное время счет с «Аталантой».

А вот что касается Ла Лиги, то там дела у «желтой субмарины» плохи. На относительно опасной глубине она находится: на момент публикации после 13-го тура команда Эмери идет на 12-м месте в турнирной таблице. В 12-м туре она потерпела поражение от «Валенсии» со счетом 0:2 при том, что «подводная лодка» превзошла «летучих мышей» по проценту владения мячом в три раза. В 13-м туре она уже взяла верх над «Хетафе» благодаря единственному голу Тригероса на 10-й минуте. Возможно, что Ла Лигой Эмери жертвует ради борьбы за плей-офф Лиги чемпионов, но выход туда еще не оформлен.

Перед 15-м туром «Вильярреалу» предстоит сыграть еще против «Сельты», и кто знает, как там будут развиваться события. Возможно, что к 5-му туру Лиги чемпионов и к игре с «Барселоной» команда Эмери будет подходить на опасной глубине из нижней части турнирной таблицы. А может, и не утонет.

Футбольный клуб «Барселона»

С одной стороны, свершилось то, чего все давно ждали – после поражения в Эль-Класико Рональд Куман наконец-то убрался восвояси. Пост тренера формально принял наставник молодежного состава Серхи Бархуан. С другой стороны, легче пока «Барселоне» не стало. В 4-м туре группового этапа Лиги чемпионов каталонский клуб с большим трудом сумел переиграть в гостях киевское «Динамо» благодаря голу Ансу Фати («динамовцы» могли и отыграться пару раз). А вот в Ла Лиге кошмар продолжается.

Выбраться из ямы в Ла Лиге, в которую свалилась «Барселона», Бархуану так и не удалось. Ничьи против «Алавеса» 1:1 в 12-м туре и против «Сельты» 3:3 в 13-м туре (причем в последнем случае «Барселона» вела 3:0 после первого тайма, но дружно прыгнула на известные всем «миланские» грабли) откидывают «Барсу» на 9-е место, лишая ее места даже в Лиге Европы (страшно даже про Лигу конференций заикаться). Есть ли у «Барсы» надежда не только не вылететь раньше срока из еврокубков, но и не остаться вообще без них на следующий сезон? Трудно сказать.

У каталонцев переполнен лазарет, да еще в игре с «Алавесом» Агуэро на 41-й минуте унесли с поля (у него диагностировали тахикардию). Ситуация у клуба крайне сложная: Ансу Фати хоть и забивает, но пока что он не дорос до лидерского уровня. В 14-м туре каталонцам играть против «Эспаньола», и вот в этом туре команду как раз и потащит Хави, который ради родного клуба покинул катарский «Аль-Садд». Возможно ли, что чемпион мира 2010 года и дважды чемпион Европы сможет спасти сезон?

Прогноз на матч

25 апреля 2021 года состоялась предыдущая очная встреча двух этих команд, в которой на гол Саму Чуквезе каталонцы ответили дуплетом в исполнении Антуана Гризманна. А вообще они сходились в боях 48 раз: 29 побед у «Барселоны», 9 у «Вильярреала» и 10 ничейных исходов. Причем последний раз «Вильярреал» одержал победу 9 марта 2008 года со счетом 2:1.

Останься Куман в «Барселоне», и можно было бы отдать уже сейчас Эмери безоговорочную победу при всех проблемах «субмарины». Здесь же придется чуток пообсуждать, опираясь на кэфы от БК «Лига Ставок»:

• У «Барселоны» крохотное преимущество перед «Вильярреалом» в плане кэфов на победу: 2.49 против 2.85. Ничья выглядит еще менее вероятным событием: кэф 3.6. Двойной исход опять же отдает преимущество в пользу «Барселоны» (1.31 на то, что ничьи не будет, и 1.43 на то, что «Барса» не проиграет).
• На тотал можно зарядить с разными кэфами. Можно поставить на тотал больше 3 с кэфом 2.15, можно на тотал меньше 3 с кэфом 1.76. Тем более что сине-гранатовые уже «порадовали» своих болельщиков упущенной форой в три мяча и порадовали без иронии бетторов, заряжавших на крупный тотал. На тотал больше 3.5 дается кэф 2.77, на тотал меньше 2.5 будет кэф 2.18.
• На форы ставки котируются следующим образом: на победу «Барселоны» с форой (-0.5) можно зарядить с кэфом 2.49, что является вполне неплохим кэфом. Но вот кэф на победу «Вильярреала» с форой (0) еще ниже: 2.02. В общем, моральные козыри команды Эмери игнорировать никак нельзя. У «Барселоны» на фору (0) дается кэф 1.82, но так ли все безоблачно?
• Есть и другие ставки. К примеру, можно попытаться поставить на то, что счет откроют в первые 10 минут: кэф на подобный быстрый гол будет 3.96 (соответственно, кэф на то, что счет не откроют, будет 1.21).

Итак, на что же можно поставить? Есть несколько вариантов, один из которых можно выбрать:

• Тотал больше 3: 2.15
• Тотал меньше 2.5: 2.18
• Победа «Вильярреала» с форой (0): 2.02

Этот матч, возможно, станет поворотным моментом для «Барселоны». Если Хави в дебютном матче не совладает с нервами, то, возможно, «сине-гранатовых» ждет самый ужасный за последнее время сезон. Если же Хави справится, то у каталонцев есть шанс вклиниться обратно в Топ-4 (хотя о чемпионском титуле, скорее всего, придется забыть).

Испытай удачу – крути колесо фортуны и получи бесплатную ставку до 10 000₽! 🤩

Где смотреть Вильярреал – Барселона

Россия – Финляндия: прогноз на матч Кубка Карьяла. Финны будут играть первым номером?

11 ноября 2021 года сборная России сыграет против Финляндии в рамках Кубка Карьяла. «Плеймейкер» представляет расклад и прогноз на этот матч.

Россия — Финляндия

Евротур. Кубок Карьяла
Начало игры: 11 ноября, 19:30 (мск)
Трансляция: «Матч ТВ», «Лига Ставок» (регистрация)

Результаты в Евротуре-2020/21

Россия: 12 матчей, 10 побед (ВБ – 3), 2 поражения, шайбы 43-27, 27 очков, 1-е место
Финляндия: 12 матчей, 4 победы (ВБ – 1), 8 поражений, шайбы 23-36, 11 очков, 4-е место

Расклад

Россия в прошлом розыгрыше установила абсолютный рекорд Евротура, выиграв 10 первых матчей. Причем на Кубке Карьяла пропустила всего 3 шайбы – победы над Финляндией (6:2), Швецией (2:1 по буллитам) и Чехией (3:0). На трех первых этапах наша сборная неизменно забрасывала более 10 шайб, однако заключительный, в Чехии провалила. Выиграв первый матч у шведов со счетом 6:4, россияне завершили Евротур-2020/21 двумя поражениями – 1:4 от финнов и 0:4 от чехов. А на чемпионате мира в Риге, одержав в группе 6 побед в 7 встречах, выбыли из борьбы в четвертьфинале, уступив в овертайме Канаде (1:2).

Финляндия на мировом первенстве добралась до финала, в котором проиграла канадцам. И тоже в дополнительное время (2:3). А вот в Евротуре заняла последнее место. При этом на каждом из четырех этапов выигрывала строго по одному матчу. На домашнем – у шведов (3:2). Финны стали самой малорезультативной командой турнира, отличившись всего 23 раза (менее двух голов в среднем за игру). И лишь дважды забросили более трех шайб – чехам на Кубке Первого канала (4:3) и России на последнем этапе (4:1). В основное время выиграли еще лишь один раз – дома у Швеции (3:2).

Кадровые проблемы

Россия: —
Финляндия: —

Последние матчи в Евротуре

3 победы России, 1 победа Финляндии. Наша сборная выиграла у Суоми три первые встречи Евротура-2020/21 – 6:2, 5:1 и 3:2. Но именно финны прервали ее рекордную победную серию, обыграв в Чехии (4:1). Причем судьба той встречи решилась в заключительные 10 минут, в течение которых России пропустила 3 безответные шайбы.

Варианты ставок для рассмотрения

Тотал России в основное время меньше 2 (1,67)
Тотал в основное время меньше 5 (1,76)
Победа Финляндии в основное время (1,78)
Победа Финляндии в основное время и тотал меньше 5.5 (2,70)

прогноз и ставки на матч квалификации ЧМ-2022 12 ноября – Новости компаний – Коммерсантъ

В пятницу, 12 ноября, в матче отборочного турнира чемпионата мира 2022 года по футболу встретятся сборные Италии и Швейцарии. Расскажем, на что ставить в этой встрече.

В какой форме Италия

Итальянцы лидируют в турнирной таблице квалификации ЧМ-2022, набрав 14 очков и опережая швейцарцев по дополнительным показателям. На счету сборной Италии 4 победы, 2 ничьи и ни одного поражения.

Итальянцы в октябре провели два матча плей-офф Лиги наций: проиграли испанцам со счетом 1:2 и выиграли у бельгийцев со счетом 2:1, заняв третье место. Поражение от испанцев стало первым для команды с сентября 2018 года.

В последних пяти матчах после Евро-2020 итальянцы одержали только две победы, столько же раз сыграв вничью и один раз проиграв. В отборе ЧМ-2022 команда забуксовала, сыграв вничью с болгарами (1:1) и швейцарцами (0:0) и обыграв литовцев (5:0).

В какой форме Швейцария

Сборная Швейцарии занимает второе место с 14 очками, уступая итальянцам по дополнительным показателям. У команды такие же результаты: 4 победы, 2 ничьи и ни одного поражения.

Швейцарцы после чемпионата Европы не проигрывают: три победы и две ничьих. В четырех последних встречах отборочного турнира ЧМ-2022 команда сыграла вничью с одинаковым счетом 0:0 с итальянцами и североирландцами и выиграла у сборных Северной Ирландии (2:0) и Литвы (4:0). Швейцарцы не пропускают на протяжении четырех матчей.

Италия — Швейцария: статистика личных встреч

В последних 10 встречах команды чаще играли вничью: 6 раз. Трижды победили итальянцы, один раз — швейцарцы. Соперники до этого года в последний раз играли между собой 11 лет назад, а в 2021 году встретились сразу дважды. На групповом этапе чемпионата Европы итальянцы одержали разгромную победу со счетом 3:0. А в первом круге отборочного турнира ЧМ-2022 была зафиксирована нулевая ничья.

Прогноз экспертов на матч Италия — Швейцария 12 ноября

Тотал голов меньше 2,5 — 1.72

В матче лидеров группы, скорее всего, определится обладатель прямой путевки на чемпионат мира 2022 года. В заключительном туре соперники сыграют с командами, уже потерявшими шансы на выступление в Катаре: итальянцы — с североирландцами, швейцарцы — с болгарами.

Обе команды отлично играют в обороне и пропустили всего один гол в шести играх. При этом и забивают немного — в среднем не больше двух голов за игру (12 мячей у итальянцев, 10 — у швейцарцев). За весь отборочный турнир сборная Италии только однажды забила больше двух голов — худшей команде группы, Литве (5:0), а швейцарцы — дважды, но при этом в двух играх они не сумели отличиться ни разу.

Малорезультативно играют команды и между собой. За последние девять матчей ставка на тотал больше 2,5 прошла только два раза. В прошлой очной встрече, состоявшейся в сентябре, соперники и вовсе не забили друг другу ни одного гола.

Учитывая высокие ставки на кону этого матча, вряд ли зрители увидят в пятницу много голов.

Информация об организаторе основанных на риске игр, пари, о правилах их проведения, о призовом фонде таких игр, пари, о количестве призов или выигрышей, о сроках, месте, порядке получения призов или выигрышей размещена на сайте www.fonbet.ru. Розыгрыш призов происходит во время события.

Общие математические символы и терминология

Математические символы и терминология могут сбивать с толку и препятствовать изучению и пониманию основ математики.

Эта страница дополняет наши страницы, посвященные навыкам счета, и предоставляет краткий глоссарий общих математических символов и терминологии с краткими определениями.

Мы что-то упускаем? Дайте нам знать.

Общие математические символы

+ сложение, плюс, положительное

Символ сложения + обычно используется для обозначения того, что два или более числа должны быть сложены вместе, например, 2 + 2.

Символ + также может использоваться для обозначения положительного числа, хотя он встречается реже, например, +2. На нашей странице о положительных и отрицательных числах объясняется, что число без знака считается положительным, поэтому плюс обычно не требуется.

Подробнее см. На нашей странице Дополнение .

— вычитание, минус, минус

Этот символ имеет два основных применения в математике:

1. — используется, когда нужно вычесть одно или несколько чисел, например, 2 — 2.
2. Символ — также обычно используется для обозначения отрицательного или отрицательного числа, например −2.

См. Дополнительную информацию на нашей странице о Вычитание .

× или * или. Умножение

Эти символы имеют то же значение; обычно × используется для обозначения умножения, когда написано от руки или используется на калькуляторе, например, 2 × 2.

Символ * используется в электронных таблицах и других компьютерных приложениях для обозначения умножения, хотя * имеет другие, более сложные значения в математике.

Реже умножение также может быть обозначено точкой. или вообще без символа. Например, если вы видите число, написанное вне скобок без оператора (символа или знака), то его следует умножить на содержимое скобок: 2 (3 + 2) совпадает с 2 × (3 + 2).

Подробнее см. На нашей странице Умножение .

÷ или / Подразделение

Оба эти символа используются для обозначения деления в математике.÷ обычно используется в рукописных вычислениях и на калькуляторах, например, 2 ÷ 2.

/ используется в электронных таблицах и других компьютерных приложениях.

Более подробную информацию см. На нашей странице в разделе Division .

= равно

Символ = равно используется, чтобы показать, что значения по обе стороны от него одинаковы. Чаще всего используется для отображения результата вычисления, например 2 + 2 = 4, или в уравнениях, например 2 + 3 = 10-5.

Вы также можете встретить другие похожие символы, хотя они встречаются реже:

• ≠ означает не равно. Например, 2 + 2 ≠ 5 — 2. В компьютерных приложениях (например, Excel) символы <> означают не равно.
• ≡ означает идентично. Это похоже на, но не совсем то же самое, что на равно. Поэтому, если сомневаетесь, придерживайтесь =.
• ≈ означает примерно равно или почти равно.Две стороны отношения, обозначенные этим символом, будут не достаточно точными для математических манипуляций.

<Меньше и> Больше

Этот символ < означает меньше, например 2 <4 означает, что 2 меньше 4.

Этот символ > означает больше, например, 4> 2.

≤ ≥ Эти символы означают «меньше или равно» и «больше или равно» и обычно используются в алгебре.В компьютерных приложениях используются <= и> =.

≪ ≫ Эти символы встречаются реже и означают намного меньше или намного больше.

± плюс или минус

Этот символ ± означает «плюс» или «минус». Он используется, например, для обозначения доверительных интервалов вокруг числа.

Ответом считается «плюс-минус» другое число, или, другими словами, в пределах диапазона данного ответа.

Например, 5 ± 2 на практике может быть любым числом от 3 до 7.

∑ Сумма

Символ ∑ означает сумму.

∑ — заглавная греческая буква сигма. Он обычно используется в алгебраических функциях, и вы также можете заметить его в Excel — кнопка Автосумма имеет сигму в качестве значка.

° Степень

Градусы ° используются по-разному.

• В качестве меры поворота — угол между сторонами фигуры или поворот круга.Круг равен 360 °, а прямой угол — 90 °. Смотрите наш раздел о Geometry для получения дополнительной информации.
• Мера температуры. градусов по Цельсию или по Цельсию используются в большинстве стран мира (за исключением США). Вода замерзает при 0 ° C и закипает при 100 ° C. В США используется градус Фаренгейта. По шкале Фаренгейта вода замерзает при 32 ° F и закипает при 212 ° F. Смотрите нашу страницу: Системы измерения для получения дополнительной информации.

∠ Угол

Символ угла ∠ используется как сокращение в геометрии (изучении форм) для описания угла.

Выражение ∠ABC используется для описания угла в точке B (между точками A и C). Точно так же ∠BAC можно использовать для описания угла точки A (между точками B и C). Подробнее об углах и других геометрических терминах см. На наших страницах Geometry .

√ Квадратный корень

√ — символ квадратного корня. Квадратный корень — это число, которое при умножении на себя дает исходное число.

Например, квадратный корень из 4 равен 2, потому что 2 x 2 = 4.Квадратный корень из 9 равен 3, потому что 3 x 3 = 9.

См. Нашу страницу: Специальные числа и понятия для получения дополнительной информации о квадратных корнях.

ⁿ Мощность

Целое число с верхним индексом (любое целое число n ) — это символ, используемый для обозначения степени числа.

Например, 3 ² означает 3 в степени 2, что совпадает с 3 в квадрате (3 x 3).

4 ³ означает 4 в степени 3 или 4 в кубе, то есть 4 × 4 × 4.

См. Наши страницы Расчетная площадь и Расчет объема , где приведены примеры использования чисел в квадрате и кубе .

Степени также используются как сокращенный способ записи больших и малых чисел.

Большие числа

10 ⁶ — 1 000 000 (один миллион).

10 ⁹ — 1 000 000 000 (один миллиард).

10 ¹² — 1 000 000 000 000 (один триллион).6 = 10 ⁶ = 1000000 (один миллион).

. Десятичная точка

. — символ десятичной точки, часто называемый просто «точкой». См. Нашу страницу Decimals для примеров его использования.

, Разделитель тысяч

Запятую можно использовать для разделения больших чисел и облегчения их чтения.

Тысячу можно записать как 1000, так и 1000, а миллион — как 1000000 или 1000000.Запятая разделяет большие числа на блоки по три цифры.

В большинстве англоязычных стран, не имеет математической функции, он просто используется для облегчения чтения чисел.

В некоторых других странах, особенно в Европе, запятая может использоваться вместо десятичной точки, и действительно, десятичная точка может использоваться вместо запятой в качестве визуального разделителя. Это объясняется более подробно на нашей странице Introduction to Numbers .

[], () Скобки, круглые скобки

Скобки () используются для определения порядка вычислений в соответствии с правилом BODMAS.

Части расчета, заключенные в квадратные скобки, вычисляются первыми, например

• 5 + 3 × 2 = 11
• (5 + 3) × 2 = 16

% В процентах

Символ% означает процент или число из 100.

Узнайте все о процентах на нашей странице: Введение в проценты

π Pi

π или пи — греческий символ звука «п».Это часто встречается в математике и является математической константой. Пи — это длина окружности круга, деленная на ее диаметр, и имеет значение 3,141592653. Это иррациональное число, что означает, что его десятичные разряды продолжаются до бесконечности.

∞ Бесконечность

Символ ∞ означает бесконечность — понятие, согласно которому числа существуют вечно.

Каким бы большим у вас ни было число, вы всегда можете выбрать номер побольше, потому что вы всегда можете добавить к нему единицу.

Бесконечность — это не число, а идея чисел, существующая вечно. Вы не можете прибавить единицу к бесконечности, как нельзя прибавить единицу к человеку, полюбить или ненавидеть.

\ (\ bar x \) (x-bar) Среднее значение

\ (\ bar x \) — среднее всех возможных значений x.

Чаще всего этот символ встречается в статистике.

Дополнительную информацию см. На нашей странице Средние значения .

! Факториал

! это символ факториала.

н! — произведение (умножение) всех чисел от n до 1 включительно, т.е. n × (n − 1) × (n − 2) ×… × 2 × 1.

Например:

5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120

10! = 10 × 9 × 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 3,628,800

| Труба

Труба ‘|’ также называется вертикальной чертой, vbar, pike и имеет множество применений в математике, физике и вычислениях.

Чаще всего в базовой математике он используется для обозначения абсолютного значения или модуля действительного числа, где \ (\ vert x \ vert \) — это абсолютное значение или модуль \ (x \) .

Математически это определяется как

$$ \ vert x \ vert = \ biggl \ {\ begin {eqnarray} -x, x \ lt 0 \\ x, x \ ge 0 \ end {eqnarray} $$

Проще говоря, \ (\ vert x \ vert \) — неотрицательное значение \ (x \). Например, модуль 6 равен 6, а модуль −6 также равен 6.

Он также используется в вероятности, где P (Z | Y) обозначает вероятность X при условии Y.

∝ Пропорциональный

∝ означает «пропорционально » и используется, чтобы показать что-то, что меняется по отношению к чему-то другому.

Например, если x = 2y, то x ∝ y.

∴ Следовательно

∴ — удобная сокращенная форма слова «поэтому», используемая в математике и естественных науках.

∵ Потому что

∵ — удобная сокращенная форма слова «потому что», не путать с «поэтому».

Математическая терминология (A-Z)

Амплитуда

Когда объект или точка движется циклически, или подвергается вибрации или колебаниям (например,грамм. маятник), амплитуда — это максимальное расстояние, на которое он перемещается от своей центральной точки. См. Введение в геометрию для получения дополнительной информации.

Апофема

Линия, соединяющая центр правильного многоугольника с одной из его сторон. Линия перпендикулярна (под прямым углом) к стороне.

Площадь

Геометрическая площадь определяется как пространство, занимаемое плоской формой или поверхностью объекта. Площадь измеряется в квадратных единицах, например в квадратных метрах ( ² м).Для получения дополнительной информации см. Нашу страницу о площади , площади поверхности и объеме .

Асимптота

Асимптота — это прямая линия или ось, которая конкретно связана с изогнутой линией. По мере того, как кривая линия расширяется (стремится) к бесконечности, она приближается к своей асимптоте (то есть расстояние между кривой и асимптотой стремится к нулю, но никогда не касается ее). Это происходит в геометрии и тригонометрии .

Ось

Опорная линия, вокруг которой нарисован, повернут или измерен объект, точка или линия.В симметричной форме ось обычно представляет собой линию симметрии.

Коэффициент

Коэффициент — это число или величина, умножающая другую величину. Обычно его ставят перед переменной . В выражении 6 x 6 — коэффициент, а x — переменная.

Окружность

Окружность — это длина расстояния по краю круга. Это тип периметра , который уникален для круглых форм.Для получения дополнительной информации см. Нашу страницу о изогнутых форм .

Данные

Данные представляют собой набор значений, информации или характеристик, которые часто имеют числовой характер. Они могут быть собраны с помощью научного эксперимента или других средств наблюдения. Это могут быть количественных или качественных переменных. Датум — это отдельное значение одной переменной. См. Нашу страницу Типы данных для получения дополнительной информации.

Диаметр

Диаметр — это термин, используемый в геометрии для обозначения прямой линии, которая проходит через центр круга или сферы, касаясь окружности или поверхности с обоих концов.Диаметр в два раза больше радиуса .

Экстраполировать

Экстраполяция — это термин, используемый при анализе данных. Это относится к расширению графика, кривой или диапазона значений в диапазон, для которого нет данных, с выводом значений неизвестных данных из тенденций в известных данных.

Фактор

Коэффициент — это число, которое мы умножаем на другое число. Фактор делится на другое число целое число раз. У большинства чисел есть четное количество факторов.Квадратное число имеет нечетное количество множителей. Простое число имеет два множителя — само себя и 1. Простой множитель — множитель, который является простым числом. Например, простые множители 21 равны 3 и 7 (потому что 3 × 7 = 21, а 3 и 7 — простые числа).

Среднее значение, медиана и мода

Среднее значение (среднее значение) набора данных вычисляется путем сложения всех чисел в наборе данных и последующего деления на количество значений в наборе.Когда набор данных упорядочен от наименьшего к наибольшему, среднее значение является средним значением. Режим — это число, которое встречается чаще всего.

Операция

Математическая операция — это шаг или этап в вычислении, или математическое «действие». Основные арифметические операции — это сложение, вычитание, умножение и деление. Порядок, в котором выполняются операции при вычислении, важен. Порядок действий известен как BODMAS .

Математические операции часто называют «суммами». Строго говоря, «сумма» — это операция сложения. В SYN мы имеем в виду операции и вычисления, но в повседневной речи вы часто можете услышать общий термин «суммы», который неверен.

Периметр

Периметр двумерной фигуры — это непрерывная линия (или длина линии), определяющая контур фигуры. Периметр круглой формы называется ее окружностью .Наша страница по периметру объясняет это более подробно.

Доля

Пропорция — это относительное отношение. Соотношения сравнивают одну часть с другой, а пропорции сравнивают одну часть с целым. Например, «3 из 10 взрослых в Англии имеют избыточный вес». Пропорция относится к фракциям .

Пифагор

Пифагор был греческим философом, которому приписывают ряд важных математических и научных открытий, возможно, наиболее значительное из которых стало известно как Теорема Пифагора .

Это важное правило применяется только к прямоугольным треугольникам. В нем говорится, что «квадрат гипотенузы равен сумме квадратов на двух других сторонах».

Количественный и качественный

Количественные данные — это числовые переменные или значения, которые могут быть выражены численно, то есть сколько, сколько, как часто, и получаются путем подсчета или измерения.

Качественные данные — это переменные типа, которые не имеют числового значения и могут быть выражены описательно, т.е.е. с использованием имени или символа и получаются путем наблюдения.

Подробнее см. Нашу страницу о типах данных .

Радиан

Радиан — это единица измерения угла в системе СИ. Один радиан эквивалентен углу, образуемому в центре окружности дугой, равной по длине радиусу. Один радиан чуть меньше 57,3 градуса. Полный оборот (360 градусов) составляет 2π радиан.

Радиус

Термин радиус используется в контексте кругов и других изогнутых форм.Это расстояние от центральной точки круга, сферы или дуги до его внешнего края, поверхности или окружности . Диаметр в два раза больше радиуса. Для получения дополнительной информации см. Нашу страницу о изогнутых форм .

Диапазон

В статистике диапазон данного набора данных — это разница между наибольшим и наименьшим значениями.

Коэффициент

Соотношение — это математический термин, используемый для сравнения размеров одной детали с другой.Соотношения обычно отображаются в виде двух или более чисел, разделенных двоеточием, например, 7: 5, 1: 8 или 5: 2: 1.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение набора данных измеряет, насколько данные отличаются от среднего значения, то есть это мера вариации или разброса набора значений. Если разброс данных невелик и все значения близки к среднему, стандартное отклонение будет низким. Высокое стандартное отклонение указывает на то, что данные разбросаны по более широкому диапазону

Срок

Термин — это отдельное математическое выражение.Это может быть одно число, одна переменная (например, x ) или несколько констант и переменных, умноженных вместе (например, 3 x 2). Термины обычно разделяются операциями сложения или вычитания. Термин может включать операции сложения или вычитания, но только в скобках, например 3 (2 -x3).

Переменная

Переменная — это коэффициент , в математическом выражении, арифметическом соотношении или научном эксперименте, которое может изменяться.В эксперименте обычно используются три типа переменных: независимые, зависимые и контролируемые. В выражении 6 x , 6 — это коэффициент , а x — переменная.

Разница

Дисперсия — это статистическое измерение, которое указывает разброс между элементами в наборе данных. Он измеряет, насколько далеко каждый член в наборе находится от среднего и, следовательно, от каждого другого члена в наборе.

Вектор

Векторы описывают математические величины, которые имеют как величину, так и направление.Векторы встречаются во многих математических и физических приложениях, например изучение движения, где скорость, ускорение, сила, смещение и импульс являются векторными величинами.

Объем

Объем — это трехмерное пространство, занимаемое твердой или полой формой. Он измеряется кубическими размерами пространства, ограниченного его поверхностями. Объем измеряется в кубических единицах, например м ³ .

Дополнительная литература по навыкам, которые вам нужны

Навыки, которые вам нужны. Руководство по счету

Это руководство из четырех частей познакомит вас с основами математики от арифметики до алгебры с остановками на дробях, десятичных дробях, геометрии и статистике.

Если вы хотите освежить в памяти основы или помочь своим детям в обучении, эта книга для вас.

Обучение абсолютному значению числа в математике

Урок 2: Разработка концепции

Материалы: Каталожные карточки или цифровые «карточки», которые могут быть распределены среди класса

.

Стандарты:

• Под абсолютным значением рационального числа понимается его расстояние от 0 на числовой прямой.(6.NS.C.7.C)

Подготовка: Сделайте карточки для У меня есть… У кого есть?

Итоговая и оценочная игра

• Попросите учащихся написать и поделиться своими определениями и реальными примерами ситуаций абсолютной ценности.
• Играть У меня есть … у кого есть? Составьте набор из 15 учетных карточек с уравнениями абсолютных значений и 15 учетных карточек, содержащих значения переменной. Если учетные карточки недоступны или вы адаптируете это для дистанционного обучения, создайте способ, чтобы 30 приведенных ниже уравнений были распределены среди ваших учеников как можно более равномерно.

Каждая указанная карта абсолютного значения имеет два значения: x .Эти значения перекрываются, так что каждая карта значений переменных удовлетворяет двум из заданных уравнений абсолютного значения (первое и второе значения удовлетворяют первому уравнению, второе и третье значения удовлетворяют второму уравнению и так далее, пока последнее и первое значения не удовлетворяют требованиям последнее уравнение).

Распределите карточки или уравнения поровну. Убедитесь, что все они были розданы. Выберите ученика, который скажет «У меня есть», а затем прочтите значение или уравнение на его карточке. Затем попросите учащегося сказать: «У кого есть совпадение для моей карты?» Любой ученик, у которого есть совпадение, должен сказать: «У меня есть… у кого есть…», и игра продолжается до тех пор, пока не будут прочитаны все карточки.Вы можете попросить учеников встать, когда игра начинается, и сесть, когда они предлагают ответ. Чтобы заинтересовать всех, предложите награду за успешное прохождение игры, поощряя вызовы к подозрительным ответам.

***

Ищете учебную программу по математике, которая повысит уверенность учащихся в математике и предоставит вам богатые уроки и занятия для учащихся средней школы? Изучите HMH Into Math , наше основное математическое решение для классов K – 8.

Что больше? [Определение, факты и пример]

Greater Than Games

Сравните числа

Сравните два целых числа до миллиона.Начните с использования диаграмм значений и числовых линий для сравнения, прежде чем переходить к прямому сравнению.

охватывает Common Core Curriculum 4.NBT.2Играть сейчасПосмотреть все игры с ощущением чисел >>

Учитесь с помощью полной программы обучения математике K-5

Что больше?

Больше, чем можно определить как неравенство, используемое для сравнения двух или более чисел, количеств или значений.

Используется, когда количество или число больше или больше второго или остальных количеств или чисел.

Символ> используется для сравнения чисел и значений. Широкая открытая сторона знака всегда обращена к большему числу, а маленький конец указывает на меньшее число.

Здесь 8 больше 5.

Иногда значения также могут быть «больше или равны». Например, сравнивая количество воды, которое могут вместить два контейнера, мы можем сказать, что вместимость контейнеров больше или равна 5 чашкам.

Мы используем знак ≥ для обозначения «больше или равно», причем большее количество находится на широко открытой стороне символа.

Давайте споем!

При сравнении цифр и сомневаюсь,

Подумайте о мистереШироко открытая морда аллигатора.

От больших сочных цифр рот широко раскрывается.

Маленькие цифры заставляют его повернуться в сторону.

Давай сделаем это!

Вместо того, чтобы раздавать детям листы сравнения, попросите их сравнить количества, которые вы им показываете. Покажите им разные вещи, например, полный стакан молока и полстакана молока, банку, наполовину заполненную печеньем, и банку, полную чипсов, 20 мелков и 12 карандашей.

Попросите их провести воздушную трассировку символа, чтобы показать, какое количество больше, и используйте «больше чем» при изложении своих наблюдений.

Связанный математический словарь

Менее.

Приложения | CDC

Как только в штатах будет наблюдаться более низкий уровень заболеваемости COVID-19 в течение как минимум 14 дней, широко доступное тестирование и адекватные медицинские / больничные ресурсы, отслеживание контактов становится важной стратегией для устранения передачи SARS-CoV-2, вируса, вызывающего COVID. -19.Отслеживание контактов включает несколько этапов, в том числе расследование дела клиентов COVID-19, уведомление о близких контактах и ​​ежедневный мониторинг близких контактов. Этот процесс может быть трудоемким, и различные обстоятельства в сообществах влияют на деятельность по отслеживанию контактов. Эти факторы включают количество людей, которым ежедневно ставится диагноз COVID-19, количество близких контактов в каждом индексном случае, а также количество времени и ресурсов, необходимых для достижения и отслеживания клиентов и контактов. Количество необходимых средств отслеживания контактов велико и будет варьироваться в зависимости от сообщества.Каждому сообществу необходимо будет изучить местную нагрузку и другие факторы, чтобы оценить, сколько средств отслеживания контактов потребуется.

Инструменты математического моделирования могут использоваться для оценки количества необходимых средств отслеживания контактов. Эти модели требуют данных для количественной оценки каждой части процесса. Используемые данные могут различаться между сообществами и в течение пандемии, что может привести к большим различиям в оценках, полученных по разным моделям — или по одной и той же модели, если используются разные значения. Каждому сообществу необходимо будет определить некоторые ключевые параметры, которые будут включены в модель.Местные специалисты по отслеживанию контактов с туберкулезом / болезнями, передаваемыми половым путем, вероятно, знакомы с «исходными данными» для конкретных сообществ, касающимися среднего количества контактов на один случай и того, насколько сложно найти контакты.

CDC не поддерживает использование определенной модели; однако эти инструменты могут использоваться для планирования и расчета ресурсов, необходимых при различных сценариях. Каждое сообщество должно тщательно использовать как можно больше знаний о своей ситуации, чтобы оценить количество необходимых средств отслеживания контактов.

Содержимое, описывающее инструменты, не относящиеся к CDC, в этом документе предоставляется только для информационных целей и не предназначено для обозначения поддержки , фактической или подразумеваемой, этих инструментов. Кроме того, информация на этом сайте предоставляется «как есть», чтобы пользователи могли оценить ее эффективность и сделать собственное определение.

Пример использования доступного инструмента: Инструмент поиска контактов с персоналом — Решить, чтобы спасти жизни внешний значок

Эта модель встроена в книгу Excel и требует ввода следующих значений:

• # новых клиентов COVID-19 / день
• # близкие контакты / случай COVID-19
• Доля людей, с которыми легко / трудно / труднее всего связаться (и никогда не достигала).Время, необходимое для организации и проведения первоначального собеседования с указателем, заболевшим COVID-19, может варьироваться.
  • Среднее время, необходимое для расследования случая для каждой категории пациентов
• Доля контактов, которые являются домашними / легкими / трудными / труднодоступными (и никогда не достигаемыми). Некоторые близкие контакты могут жить с человеком с COVID-19; у других контактов может отсутствовать контактная информация, и для их идентификации потребуется работа на местах.
  • Среднее время, затрачиваемое на уведомление контакта для каждой категории контактов
• Доля людей, за которыми можно следить в основном автоматически, по сравнению с теми, кому требуется больше рабочего времени.Например, контакты, которые самостоятельно сообщают о своих симптомах по электронной почте или в текстовых сообщениях, требуют гораздо меньше времени, чем контакты, которым требуется ежедневный телефонный звонок.
  • Среднее количество времени, затрачиваемого на контакты за каждый день в каждой категории
• Дней, проведенных после контакта (например, 14 дней после контакта)
• Кадровые вопросы:
  • Часы ежедневной продуктивной работы на контакт-трассировщик
  • Количество рабочих дней в неделю на один контакт-трейсер
  • Количество отслеживающих на одного менеджера

Изменение параметров в модели приведет к изменению предполагаемой общей необходимой численности персонала, даже если количество новых случаев COVID-19 будет оставаться постоянным.(Обратите внимание, что в этой модели не указывается общая численность населения. Общий объем работы пропорционален количеству клиентов и контактов COVID-19, выявленных в каждом сообществе, а не общему количеству людей, живущих в сообществе.)

* В период с 15 по 23 апреля 2020 г. ежедневная заболеваемость COVID-19 в Соединенных Штатах составляла примерно от 8 до 9 на 100 000 (от 25 858 до 29 916 новых случаев COVID-19 в день; предположим, что население США составляет 328 млн).

** Приблизительная пиковая ежедневная заболеваемость COVID-19 в Нью-Йорке (около 11400 новых случаев на 15.04.2020, при условии, что население Нью-Йорка составляет 8,4 млн).

Дополнительные соображения при оценке ресурсов для отслеживания контактов

Существует множество факторов, которые могут повлиять на кадровые потребности в средствах отслеживания контактов, которые следует учитывать при оценке потребностей в средствах отслеживания контактов:

• Эти оценки не обязательно включают все необходимые менеджеры или дополнительные профессии.
• Усиление усилий по выявлению случаев заболевания и тестированию, а также ослабление ограничений на передвижение могут привести к увеличению числа ежедневно регистрируемых случаев COVID-19 и / или к более тесным контактам, что потребует ресурсов для отслеживания.
• Эффективное отслеживание контактов может со временем сократить количество новых людей с COVID-19 и контактов.
• Время от постановки диагноза до изоляции основного пациента с COVID-19 повлияет на количество людей, подвергшихся воздействию COVID-19 и нуждающихся в последующем наблюдении.
• Использование инструментов цифрового отслеживания контактов pdf icon [391 КБ, 2 страницы] может повысить эффективность рабочего процесса или позволить автоматические сообщения / самоотчеты контактов для экономии усилий по отслеживанию контактов.
• Эти модели не обязательно применимы к особым группам населения, таким как люди в тюрьмах или учреждениях длительного ухода.

Эта информация будет обновляться по мере появления дополнительных инструментов.

Нормальное распределение — Социология 3112 — Кафедра социологии

Цели обучения

1. Понимать свойства нормального распределения и его важность для вывода
   статистика
2. Преобразование исходной оценки в оценку z и наоборот
3. Ознакомьтесь со стандартным нормальным столом
4. Преобразовать показатель z в пропорцию (или процент) и наоборот

Ключевые термины

Нормальное распределение: колоколообразное симметричное распределение, в котором среднее, медианное
и режим равны
Z-баллам (также называемым стандартными баллами): количество стандартных отклонений, которые
данная необработанная оценка падает выше или ниже среднего значения
Стандартное нормальное распределение: нормальное распределение, представленное в z-баллах.Стандарт
нормальное распределение всегда имеет среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице.

Обзор

Что такое раздача? Распределение — это набор значений переменной, показывающий
их наблюдаемая или теоретическая частота появления. Кривая колокола, показывающая, как
класс, сделанный на нашем последнем экзамене, будет примером распределения.Все раздачи
можно охарактеризовать следующими двумя измерениями:

1. Центральная тенденция — каковы среднее значение, медиана и режим (ы) распределения?

2. Вариабельность — все распределения имеют дисперсию и стандартное отклонение (они также
имеют диапазон и IQR, но они менее важны в статистике вывода).

Нормальное распределение

Нормальное распределение — это симметричное распределение в форме колокола, в котором среднее,
медиана и мода равны.Если среднее значение, медиана и мода не равны, распределение
будет либо положительно, либо отрицательно смещено. Рассмотрим иллюстрацию ниже:

Нормальное распределение и стандартное отклонение

Говоря о нормальном распределении, полезно иметь в виду стандартное отклонение.
как в шагах от среднего. Один шаг вправо или один шаг влево — это
считается одним стандартным отклонением от среднего.Два шага влево или два
шаги вправо считаются двумя стандартными отклонениями от среднего. Так же,
три шага влево или три шага вправо считаются тремя стандартными
отклонения от среднего. Стандартное отклонение набора данных — это просто число
(или расстояние), составляющее полный шаг от среднего. Сложение или вычитание
стандартное отклонение от среднего говорит нам о результатах, которые составляют полную
шаг.Ниже я собрал распределение со средним значением 58 и стандартным отклонением.
из 5. Например, если я добавлю стандартное отклонение к среднему, я получу оценку
из 63 (58 + 5 = 63). Используя терминологию статистики, мы бы сказали, что результат в 63 балла падает точно.
«одно стандартное отклонение выше среднего». Точно так же мы могли бы вычесть стандартную
отклонение от среднего (58-5 = 53), чтобы найти оценку, которая падает на одно стандартное отклонение
ниже среднего.

Нормальные распределения важны из-за теоремы Чебышева, которая утверждает, что для
нормальное распределение данное стандартное отклонение выше и / или ниже среднего будет
всегда учитывайте одинаковую площадь под кривой. Позволь мне объяснить. Взять
посмотрите на картинку ниже. Заштрихованная область представляет собой общую площадь, находящуюся между
одно стандартное отклонение выше и одно стандартное отклонение ниже среднего.Эти греческие
буквы — это просто статистическое обозначение среднего и стандартного отклонения
численность населения. Независимо от того, как выглядит нормальное распределение, насколько оно велико или мало
стандартное отклонение составляет примерно 68 процентов наблюдений (или 68 процентов
площади под кривой) всегда будет находиться в пределах двух стандартных отклонений (одно
вверху и один внизу) среднего.Вы можете угадать, какая пропорция приходится на
среднее и всего на одно стандартное отклонение выше него? Если вы угадали 34, вы, должно быть, знакомы
с делением (0,68 / 2 = 0,34).

Теперь посмотрим на следующую картинку. Это в основном то же самое, что и в первом случае,
только на этот раз мы смотрим на два стандартных отклонения выше и ниже среднего.
При любом нормальном распределении примерно 95 процентов наблюдений будут ошибочными.
в этой области.

То же самое верно и для нашего распределения со средним значением 58 и стандартным отклонением.
из 5; 68% данных находятся между 53 и 63. В этом диапазоне все
значений данных, находящихся в пределах одного стандартного отклонения (выше или ниже) от среднего.
Кроме того, 95% данных будут находиться в пределах двух стандартных отклонений от среднего значения,
или в данном случае от 48 до 68.Наконец, 99,7% значений данных будут находиться между
43 и 73, или в пределах трех стандартных отклонений от среднего. Упомянутые проценты
здесь составлено то, что некоторые статистики называют правилом 68% -95% -99,7%. Эти проценты
остаются неизменными для всех нормально распределенных данных. Я проиллюстрировал этот принцип
на графике ниже.

Интересный факт: процент нашего распределения, который попадает в данную область, точно равен
такая же, как вероятность того, что любое отдельное наблюдение попадет в эту область.В
другими словами, мы знаем, что примерно 34 процента наших данных будут находиться между
среднее и одно стандартное отклонение выше среднего. Мы также можем сказать, что данное наблюдение
имеет шанс 34% оказаться между средним значением и одним стандартным отклонением выше
Значение. Или, говоря другими словами, если бы вы выбрали случайное наблюдение
из нашей раздачи, с вероятностью 34% он поступит из этого района.
между средним значением и одним стандартным отклонением выше среднего.

Z Результаты

Z-баллов, которые иногда называют стандартными, представляют собой количество стандартных
отклонения данный исходный балл выше или ниже среднего. Иногда полезно
Считайте z-баллы еще одной единицей измерения. Если, например, мы измеряли
время, мы могли бы выразить время в секундах, минутах, часах или днях.сходным образом
мы могли измерять расстояние в дюймах, футах, ярдах или милях. Мы могли бы иметь
сделать небольшую математику, чтобы преобразовать наши данные из одной единицы измерения в другую, но
то, что мы измеряем, остается неизменным.

Когда мы работаем с z-оценками, мы в основном конвертируем наши существующие данные в новые
единица измерения: единицы стандартного отклонения.Все данные интервала / отношения могут быть выражены
как z баллов. Мы можем преобразовать любую исходную оценку в z-оценку, используя следующую формулу:

Другими словами, нам просто нужно вычесть среднее значение из исходной оценки и разделить на
стандартное отклонение. Вернемся к нашему распределению со средним значением 58 и
стандартное отклонение 5. Мы можем преобразовать 63 (грубая оценка) в единицы стандартного отклонения.
(z баллов) довольно легко:

63–58 / 5 = 5/5 = 1

Так же, как один час равен 60 минутам, необработанная оценка 63 в этом распределении
равняется одному стандартному отклонению.То же самое верно и для наблюдений ниже среднего:

53-58 / 5 = -5/5 = -1

В этом случае, поскольку наш ответ отрицательный, мы знаем, что 53 соответствует ровно одному стандарту.
отклонение ниже среднего. Теперь предположим, что мы хотим преобразовать наше среднее значение (58) в z
счет:

58-58 / 5 = 0/5 = 0

Когда мы конвертируем наши данные в z-значения, среднее всегда будет равно нулю (оно
в конце концов, находится на нулевом расстоянии от себя), и стандартное отклонение всегда будет
Будь один.Данные, выраженные через z-баллы, известны как стандартное нормальное распределение,
показано ниже во всей красе.

Мы также можем преобразовать z-оценки обратно в необработанные оценки по следующей формуле:

Мы просто умножаем показатель z на стандартное отклонение и добавляем его к среднему значению.
Итак, если мы подставим числа из нашего примера в формулу, мы получим:

Исходный балл = 58 + 1 (5) = 63

Как только мы разобрались с нормальным распределением, теоремой Куйбышева и z
оценки, мы можем использовать их для определения процента наших данных, попадающих в заданный
область нашего распространения.Для этого нам понадобится кумулятивная таблица z, которая
Я разместил на Canvas. Кумулятивная таблица z сообщает нам, какой процент распределения
падает слева от заданного значения z. Я знаю, что стол выглядит устрашающе,
так что мы потратим значительное количество времени на изучение этого в классе.

Основные моменты

Нормальное распределение — это симметричное колоколообразное распределение, в котором среднее,
медиана и мода равны.Это центральный компонент статистических выводов.
Стандартное нормальное распределение — это нормальное распределение, представленное в z-баллах.
Среднее значение всегда равно нулю, а стандартное отклонение равно единице.
Мы можем использовать стандартную таблицу нормалей для расчета площади под кривой между
любые две точки

Расчет Z-баллов в SPSS

В SPSS мы можем вычислить z-оценки для любой переменной интервала / отношения с помощью «Описательных»
команда.Щелкните «Анализировать», затем «Описательная статистика», а затем «Описательные».
Должно появиться диалоговое окно для описательной статистики. В левом нижнем углу
вы увидите флажок «Сохранить стандартизованные значения как переменные». Проверь это
поле и переместите переменную интервала / отношения по вашему выбору в пустое поле справа.
Затем нажмите ОК. На этом этапе SPSS вычислит среднее значение для выбранной вами переменной,
вычтите значение каждого случая из указанного среднего, затем разделите полученное число на
стандартное отклонение выбранной вами переменной.В случае мировых ценностей
Survey, он пройдет через этот процесс для всех 50 000+ наблюдений. Примечание: вы не будете
увидеть z-оценки, перечисленные в окне вывода, потому что SPSS вставляет их в данные
Просмотреть окно как новую переменную (скорее всего, она будет помечена Z [вставьте сюда имя переменной]).
Поздравляю! Вы только что подсчитали тысячи z-оценок за то время, которое потребовалось бы
Вы можете рассчитать один вручную.Вот видео-пошаговое руководство:

Упражнения

1. Используя данные опроса новых иммигрантов, рассчитайте z-баллы (также известные как стандартизованные значения)
   для переменной «ОБРАЗОВАНИЕ». Какое значение? Что такое стандартное отклонение? Теперь
   Перечислите И ИНТЕРПРЕТАЙТЕ стандартизованные значения для первых пяти случаев.Например,
   если бы стандартизованное значение для первого случая было -1,75, я бы сказал что-то вроде
   «С точки зрения образовательного уровня это наблюдение составляет примерно 1,75 стандартного
   отклонения ниже общего среднего по выборке «.
2. Теперь повторите процесс из Вопроса № 1, используя переменную «ВОЗРАСТ» из World Values.
   Опрос. Опять же, вы должны указать среднее значение и стандартное отклонение перед включением в список.
   и интерпретация стандартизированных значений первых пяти случаев.

Обзор парниковых газов | Агентство по охране окружающей среды США

На этой странице:

Общие выбросы в США в 2019 году = 6,558 миллионов метрических тонн эквивалента CO2 (без учета земельного сектора). Сумма процентов может не составлять 100% из-за независимого округления.

Изображение большего размера для сохранения или печати

Газы, улавливающие тепло в атмосфере, называются парниковыми газами. В этом разделе представлена ​​информация о выбросах и удалении основных парниковых газов в атмосферу и из нее.Для получения дополнительной информации о других факторах воздействия климата, таких как черный углерод, посетите страницу «Индикаторы изменения климата: воздействие на климат».

6,457 миллионов метрических тонн CO

₂ : Что это означает?

Объяснение единиц:

Один миллион метрических тонн равен примерно 2,2 миллиардам фунтов или 1 триллиону граммов. Для сравнения: небольшой автомобиль, вероятно, будет весить чуть больше 1 метрической тонны. Таким образом, миллион метрических тонн примерно равен массе 1 миллиона небольших автомобилей!

The U.S. В инвентаризации используются метрические единицы для согласованности и сопоставимости с другими странами. Для справки: метрическая тонна немного больше (примерно на 10%), чем американская «короткая» тонна.

Выбросы парниковых газов часто измеряются в эквиваленте двуокиси углерода (CO ₂ ). Чтобы преобразовать выбросы газа в эквивалент CO ₂ , его выбросы умножаются на потенциал глобального потепления (GWP) газа. ПГП учитывает тот факт, что многие газы более эффективно нагревают Землю, чем CO ₂ на единицу массы.

Значения GWP, отображаемые на веб-страницах по выбросам, отражают значения, используемые в реестре США, которые взяты из Четвертого оценочного отчета МГЭИК (AR4). Для дальнейшего обсуждения ПГП и оценки выбросов ПГ с использованием обновленных ПГП см. Приложение 6 Реестра США и обсуждение ПГП МГЭИК (PDF) (106 стр., 7,7 МБ).

• Двуокись углерода (CO ₂ ) : Двуокись углерода попадает в атмосферу в результате сжигания ископаемого топлива (угля, природного газа и нефти), твердых отходов, деревьев и других биологических материалов, а также в результате определенных химических реакций. (е.г., производство цемента). Углекислый газ удаляется из атмосферы (или «улавливается»), когда он поглощается растениями в рамках биологического цикла углерода.
• Метан (CH ₄ ) : Метан выделяется при добыче и транспортировке угля, природного газа и нефти. Выбросы метана также возникают в результате животноводства и других методов ведения сельского хозяйства, землепользования и разложения органических отходов на полигонах твердых бытовых отходов.
• Закись азота (N ₂ O) : Закись азота выделяется во время сельского хозяйства, землепользования, промышленной деятельности, сжигания ископаемого топлива и твердых отходов, а также при очистке сточных вод.
• Фторированные газы : Гидрофторуглероды, перфторуглероды, гексафторид серы и трифторид азота являются синтетическими мощными парниковыми газами, которые выделяются в результате различных промышленных процессов. Фторированные газы иногда используются в качестве заменителей стратосферных озоноразрушающих веществ (например, хлорфторуглеродов, гидрохлорфторуглеродов и галонов). Эти газы обычно выбрасываются в меньших количествах, но, поскольку они являются мощными парниковыми газами, их иногда называют газами с высоким потенциалом глобального потепления («газы с высоким ПГП»).

Воздействие каждого газа на изменение климата зависит от трех основных факторов:

Сколько находится в атмосфере?

Концентрация или содержание — это количество определенного газа в воздухе. Более высокие выбросы парниковых газов приводят к более высоким концентрациям в атмосфере. Концентрации парниковых газов измеряются в частях на миллион, частях на миллиард и даже частях на триллион. Одна часть на миллион эквивалентна одной капле воды, растворенной примерно в 13 галлонах жидкости (примерно в топливном баке компактного автомобиля).Чтобы узнать больше о возрастающих концентрациях парниковых газов в атмосфере, посетите страницу «Индикаторы изменения климата: атмосферные концентрации парниковых газов».

Как долго они остаются в атмосфере?

Каждый из этих газов может оставаться в атмосфере в течение разного времени, от нескольких до тысяч лет. Все эти газы остаются в атмосфере достаточно долго, чтобы хорошо перемешаться, а это означает, что количество, измеряемое в атмосфере, примерно одинаково во всем мире, независимо от источника выбросов.

Насколько сильно они влияют на атмосферу?

Некоторые газы более эффективны, чем другие, согревая планету и «сгущают земное покрывало».

Для каждого парникового газа был рассчитан потенциал глобального потепления (ПГП), отражающий, как долго он в среднем остается в атмосфере и насколько сильно он поглощает энергию. Газы с более высоким ПГП поглощают больше энергии на фунт, чем газы с более низким ПГП, и, таким образом, вносят больший вклад в нагревание Земли.

Примечание. Все оценки выбросов взяты из Реестра выбросов и стоков парниковых газов США: 1990–2019 гг.

Выбросы двуокиси углерода

Двуокись углерода (CO ₂ ) является основным парниковым газом, выбрасываемым в результате деятельности человека. В 2019 году на CO ₂ приходилось около 80 процентов всех выбросов парниковых газов в США в результате деятельности человека. Углекислый газ естественным образом присутствует в атмосфере как часть углеродного цикла Земли (естественная циркуляция углерода в атмосфере, океанах, почве, растениях и животных).Деятельность человека изменяет углеродный цикл — как путем добавления в атмосферу большего количества CO ₂ , так и путем воздействия на способность естественных поглотителей, таких как леса и почвы, удалять и накапливать CO ₂ из атмосферы. В то время как выбросы CO ₂ происходят из различных естественных источников, выбросы, связанные с деятельностью человека, являются причиной увеличения выбросов в атмосферу после промышленной революции. ²

Примечание: все оценки выбросов из Реестра U.S. Выбросы и сток парниковых газов: 1990–2019 гг. (Без земельного сектора).

Изображение большего размера для сохранения или печати

Основным видом деятельности человека, который выделяет CO ₂ , является сжигание ископаемого топлива (уголь, природный газ и нефть) для производства энергии и транспорта, хотя некоторые промышленные процессы и изменения в землепользовании также выделяют CO ₂ . Основные источники выбросов CO ₂ в США описаны ниже.

• Транспорт . Сжигание ископаемых видов топлива, таких как бензин и дизельное топливо, для перевозки людей и грузов было крупнейшим источником выбросов CO ₂ в 2019 году, что составляет около 35 процентов от общего количества U.S. CO ₂ выбросов и 28 процентов от общих выбросов парниковых газов в США. В эту категорию входят такие источники транспорта, как автомобильные и пассажирские транспортные средства, авиаперелеты, морские перевозки и железнодорожный транспорт.
• Электроэнергия . Электричество является важным источником энергии в Соединенных Штатах и ​​используется для питания домов, бизнеса и промышленности. В 2019 году сжигание ископаемого топлива для производства электроэнергии было вторым по величине источником выбросов CO ₂ в стране, что составляет около 31 процента от общего количества U.S. CO ₂ выбросов и 24 процента от общих выбросов парниковых газов в США. Типы ископаемого топлива, используемого для производства электроэнергии, выделяют разное количество CO ₂ . Для производства определенного количества электроэнергии при сжигании угля будет выделяться больше CO ₂ , чем природного газа или нефти.
• Промышленность . Многие промышленные процессы выделяют CO ₂ в результате потребления ископаемого топлива. Некоторые процессы также производят выбросы CO ₂ в результате химических реакций, не связанных с горением, и примеры включают производство минеральных продуктов, таких как цемент, производство металлов, таких как железо и сталь, и производство химикатов.На сжигание ископаемого топлива в различных промышленных процессах приходилось около 16 процентов от общих выбросов CO ₂ в США и 13 процентов от общих выбросов парниковых газов в США в 2019 году. Многие промышленные процессы также используют электричество и, следовательно, косвенно приводят к выбросам CO ₂ от электричества. поколение.

Углекислый газ постоянно обменивается между атмосферой, океаном и поверхностью суши, поскольку он продуцируется и поглощается многими микроорганизмами, растениями и животными.Однако выбросы и удаление CO ₂ в результате этих естественных процессов имеют тенденцию к уравновешиванию, без антропогенного воздействия. С тех пор, как примерно в 1750 году началась промышленная революция, деятельность человека внесла существенный вклад в изменение климата, добавив в атмосферу CO ₂ и другие улавливающие тепло газы.

В Соединенных Штатах с 1990 года управление лесами и другими землями (например, пахотные земли, луга и т. Д.) Действовало как чистый сток CO ₂ , что означает, что больше CO ₂ удаляется из атмосфере и хранится в растениях и деревьях, чем выбрасывается.Это компенсация поглотителя углерода составляет около 12 процентов от общего объема выбросов в 2019 году и более подробно обсуждается в разделе «Землепользование, изменения в землепользовании и лесное хозяйство».

Чтобы узнать больше о роли CO ₂ в потеплении атмосферы и его источниках, посетите страницу «Индикаторы изменения климата».

Выбросы и тенденции

Выбросы углекислого газа в США увеличились примерно на 3 процента в период с 1990 по 2019 год. Поскольку сжигание ископаемого топлива является крупнейшим источником выбросов парниковых газов в Соединенных Штатах, изменения в выбросах от сжигания ископаемого топлива исторически были доминирующим фактором. влияющие на общий U.Тенденции выбросов S. Изменения выбросов CO ₂ в результате сжигания ископаемого топлива зависят от многих долгосрочных и краткосрочных факторов, включая рост населения, экономический рост, изменение цен на энергоносители, новые технологии, изменение поведения и сезонные температуры. В период с 1990 по 2019 год увеличение выбросов CO ₂ соответствовало увеличению использования энергии растущей экономикой и населением, включая общий рост выбросов в результате увеличения спроса на поездки.

Примечание: все оценки выбросов из Реестра U.S. Выбросы и стоки парниковых газов: 1990–2019 гг.

Изображение большего размера для сохранения или печати

Снижение выбросов углекислого газа

Самый эффективный способ сократить выбросы CO ₂ — снизить потребление ископаемого топлива. Многие стратегии сокращения выбросов CO ₂ от энергетики являются сквозными и применимы к домам, предприятиям, промышленности и транспорту.

EPA принимает разумные регулирующие меры для сокращения выбросов парниковых газов.

¹ Атмосферный CO ₂ является частью глобального углеродного цикла, и поэтому его судьба является сложной функцией геохимических и биологических процессов. Часть избыточного углекислого газа будет быстро поглощаться (например, поверхностью океана), но часть останется в атмосфере в течение тысяч лет, отчасти из-за очень медленного процесса, посредством которого углерод переносится в океанические отложения.

² МГЭИК (2013).Изменение климата 2013: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. [Stocker, T. F., D. Qin, G.-K. Платтнер, М. Тиньор, С. К. Аллен, Дж. Бошунг, А. Науэльс, Ю. Ся, В. Бекс и П. М. Мидгли (ред.)]. Cambridge University Press, Кембридж, Соединенное Королевство и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1585 стр.

Выбросы метана

В 2019 году на метан (CH ₄ ) приходилось около 10 процентов всего U.S. Выбросы парниковых газов в результате деятельности человека. Деятельность человека с выбросом метана включает утечки из систем природного газа и разведение домашнего скота. Метан также выделяется из природных источников, таких как естественные водно-болотные угодья. Кроме того, естественные процессы в почве и химические реакции в атмосфере помогают удалить CH ₄ из атмосферы. Время жизни метана в атмосфере намного короче, чем у углекислого газа (CO ₂ ), но CH ₄ более эффективно улавливает излучение, чем CO ₂ .Фунт за фунт, сравнительное влияние CH ₄ в 25 раз больше, чем CO ₂ за 100-летний период. ¹

В глобальном масштабе 50-65 процентов общих выбросов CH ₄ приходится на деятельность человека. ^{2, 3} Метан выделяется в результате деятельности в сфере энергетики, промышленности, сельского хозяйства, землепользования и обращения с отходами, описанных ниже.

• Сельское хозяйство . Домашний скот, такой как крупный рогатый скот, свиньи, овцы и козы, вырабатывает CH ₄ как часть нормального процесса пищеварения.Кроме того, при хранении или обработке навоза в лагунах или резервуарах для хранения образуется CH ₄ . Поскольку люди выращивают этих животных для еды и других продуктов, выбросы считаются связанными с деятельностью человека. Если объединить выбросы домашнего скота и навоза, сельскохозяйственный сектор является крупнейшим источником выбросов CH ₄ в Соединенных Штатах. Для получения дополнительной информации см. Главу «Реестр выбросов и стоков парниковых газов в США» «Сельское хозяйство». Хотя это не показано и менее значимо, выбросы CH ₄ также происходят в результате землепользования и деятельности по управлению земельными ресурсами в секторе землепользования, изменений в землепользовании и лесного хозяйства (e.грамм. лесные и пастбищные пожары, разложение органических веществ на прибрежных заболоченных территориях и т. д.).
• Энергетика и промышленность . Системы природного газа и нефти являются вторым по величине источником выбросов CH ₄ в США. Метан — это основной компонент природного газа. Метан выбрасывается в атмосферу при добыче, переработке, хранении, транспортировке и распределении природного газа, а также при производстве, переработке, транспортировке и хранении сырой нефти.Добыча угля также является источником выбросов CH ₄ . Для получения дополнительной информации см. Раздел «Реестр выбросов и стоков парниковых газов в США» по системам природного газа и нефтяным системам.
• Домашние и деловые отходы . Метан образуется на свалках при разложении отходов и при очистке сточных вод. Свалки являются третьим по величине источником выбросов CH ₄ в США. Метан также образуется при очистке бытовых и промышленных сточных вод, при компостировании и анэробном сбраживании.Для получения дополнительной информации см. Главу «Реестр выбросов парниковых газов и сточных вод США Отходы».

Метан также выделяется из ряда природных источников. Природные водно-болотные угодья являются крупнейшим источником выбросов CH ₄ от бактерий, разлагающих органические материалы в отсутствие кислорода. Меньшие источники включают термиты, океаны, отложения, вулканы и лесные пожары.

Чтобы узнать больше о роли CH ₄ в потеплении атмосферы и его источниках, посетите страницу «Индикаторы изменения климата».

Выбросы и тенденции

Выбросы метана в США сократились на 15 процентов в период с 1990 по 2019 год. В течение этого периода выбросы увеличились из источников, связанных с сельскохозяйственной деятельностью, в то время как выбросы снизились из источников, связанных со свалками, добычей угля, а также из систем природного газа и нефти.

Примечание: все оценки выбросов из Реестра выбросов и стоков парниковых газов США: 1990-2019 . В этих оценках используется потенциал глобального потепления для метана, равный 25, на основе требований к отчетности в соответствии с Рамочной конвенцией Организации Объединенных Наций об изменении климата.

Изображение большего размера для сохранения или печати

Сокращение выбросов метана

Есть несколько способов уменьшить выбросы CH ₄ . Некоторые примеры обсуждаются ниже. EPA имеет ряд добровольных программ по сокращению выбросов CH ₄ в дополнение к нормативным инициативам. EPA также поддерживает Глобальную инициативу по метану, международное партнерство, поощряющее глобальные стратегии сокращения выбросов метана.

Список литературы

¹ МГЭИК (2007). Изменение климата 2007: основы физических наук . Вклад Рабочей группы I в Четвертый доклад об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата . [С. Соломон, Д. Цинь, М. Мэннинг, З. Чен, М. Маркиз, К.Б. Аверит, М. Тиньор и Х. Л. Миллер (ред.)]. Издательство Кембриджского университета.Кембридж, Соединенное Королевство 996 стр.
² IPCC (2013). Изменение климата 2013: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. [Stocker, T. F., D. Qin, G.-K. Платтнер, М. Тиньор, С. К. Аллен, Дж. Бошунг, А. Науэльс, Ю. Ся, В. Бекс и П. М. Мидгли (ред.)]. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Соединенное Королевство и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1585 стр.
³ Глобальный углеродный проект (2019).

Выбросы оксида азота

В 2019 году на закись азота (N ₂ O) приходилось около 7 процентов всех выбросов парниковых газов в США в результате деятельности человека. Человеческая деятельность, такая как сельское хозяйство, сжигание топлива, удаление сточных вод и промышленные процессы, увеличивает количество N ₂ O в атмосфере. Закись азота также естественным образом присутствует в атмосфере как часть круговорота азота Земли и имеет множество природных источников. Молекулы закиси азота остаются в атмосфере в среднем 114 лет, прежде чем удаляются стоком или разрушаются в результате химических реакций.Воздействие 1 фунта N ₂ O на нагревание атмосферы почти в 300 раз превышает воздействие 1 фунта углекислого газа. ¹

Примечание. Все оценки выбросов из Реестра выбросов и стоков парниковых газов США: 1990–2019 гг. (Без учета земельного сектора).

Изображение большего размера для сохранения или печати

В глобальном масштабе около 40 процентов общих выбросов N ₂ O приходится на деятельность человека. ² Закись азота выбрасывается в результате сельского хозяйства, землепользования, транспорта, промышленности и других видов деятельности, описанных ниже.

• Сельское хозяйство . Закись азота может образовываться в результате различных мероприятий по управлению сельскохозяйственными почвами, таких как внесение синтетических и органических удобрений и другие методы земледелия, обработка навоза или сжигание сельскохозяйственных остатков. Обработка сельскохозяйственных земель является крупнейшим источником выбросов N ₂ O в Соединенных Штатах, составляя около 75 процентов от общих выбросов N ₂ O в США в 2019 году. Хотя это не показано и менее значимо, выбросы N ₂ O также происходят в результате землепользования и деятельности по управлению земельными ресурсами в секторе землепользования, изменений в землепользовании и лесного хозяйства (например,грамм. лесные пожары и пожары на пастбищах, внесение синтетических азотных удобрений в городские почвы (например, газоны, поля для гольфа) и лесные угодья и т. д.).
• Сгорание топлива. Закись азота выделяется при сжигании топлива. Количество N ₂ O, выделяемое при сжигании топлива, зависит от типа топлива и технологии сжигания, технического обслуживания и методов эксплуатации.
• Промышленность. Закись азота образуется как побочный продукт при производстве химических веществ, таких как азотная кислота, которая используется для производства синтетических коммерческих удобрений, и при производстве адипиновой кислоты, которая используется для производства волокон, таких как нейлон, и других синтетических продуктов.
• Отходы. Закись азота также образуется при очистке бытовых сточных вод во время нитрификации и денитрификации присутствующего азота, обычно в форме мочевины, аммиака и белков.

Выбросы закиси азота происходят естественным образом из многих источников, связанных с круговоротом азота, который представляет собой естественную циркуляцию азота в атмосфере, среди растений, животных и микроорганизмов, обитающих в почве и воде. Азот принимает различные химические формы на протяжении всего азотного цикла, в том числе N ₂ O.Естественные выбросы N ₂ O в основном связаны с бактериями, расщепляющими азот в почвах и океанах. Закись азота удаляется из атмосферы, когда она поглощается определенными типами бактерий или разрушается ультрафиолетовым излучением или химическими реакциями.

Чтобы узнать больше об источниках N ₂ O и его роли в потеплении атмосферы, посетите страницу «Индикаторы изменения климата».

Выбросы и тенденции

Выбросы закиси азота в США в период с 1990 по 2019 год оставались относительно неизменными.Выбросы закиси азота от мобильных устройств сгорания снизились на 60 процентов с 1990 по 2019 год в результате введения стандартов контроля выбросов для дорожных транспортных средств. Выбросы закиси азота из сельскохозяйственных земель в этот период варьировались и в 2019 году были примерно на 9 процентов выше, чем в 1990 году, в основном за счет увеличения использования азотных удобрений.

Примечание: все оценки выбросов из Реестра выбросов и стоков парниковых газов США: 1990–2019 гг.

Изображение большего размера для сохранения или печати

Снижение выбросов оксида азота

Существует несколько способов снижения выбросов N ₂ O, которые обсуждаются ниже.

Список литературы

¹ IPCC (2007) Изменение климата 2007: основы физических наук . Вклад Рабочей группы I в Четвертый доклад об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата . [С. Соломон, Д. Цинь, М. Мэннинг, З. Чен, М. Маркиз, К.Б. Аверит, М. Тиньор и Х. Л. Миллер (ред.)]. Издательство Кембриджского университета. Кембридж, Соединенное Королевство 996 стр.
² IPCC (2013). Изменение климата 2013: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. [Stocker, T.Ф., Цинь Д., Г.-К. Платтнер, М. Тиньор, С. К. Аллен, Дж. Бошунг, А. Науэльс, Ю. Ся, В. Бекс и П. М. Мидгли (ред.)]. Cambridge University Press, Кембридж, Соединенное Королевство и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1585 стр.
³ EPA (2005). Потенциал снижения выбросов парниковых газов в лесном и сельском хозяйстве США . Агентство по охране окружающей среды США, Вашингтон, округ Колумбия, США.

Выбросы фторированных газов

В отличие от многих других парниковых газов, фторсодержащие газы не имеют естественных источников и образуются только в результате деятельности человека.Они выбрасываются в атмосферу при их использовании в качестве заменителей озоноразрушающих веществ (например, в качестве хладагентов) и при различных промышленных процессах, таких как производство алюминия и полупроводников. Многие фторированные газы имеют очень высокий потенциал глобального потепления (ПГП) по сравнению с другими парниковыми газами, поэтому небольшие атмосферные концентрации могут иметь непропорционально большое влияние на глобальную температуру. Они также могут иметь долгую жизнь в атмосфере — в некоторых случаях — тысячи лет. Как и другие долгоживущие парниковые газы, большинство фторированных газов хорошо перемешано в атмосфере и после выброса распространяется по всему миру.Многие фторированные газы удаляются из атмосферы только тогда, когда они разрушаются солнечным светом в дальних верхних слоях атмосферы. В целом, фторированные газы являются наиболее мощным и долговременным типом парниковых газов, выделяемых в результате деятельности человека.

Существует четыре основных категории фторированных газов: гидрофторуглероды (HFC), перфторуглероды (PFC), гексафторид серы (SF ₆ ) и трифторид азота (NF ₃ ). Ниже описаны крупнейшие источники выбросов фторированного газа.

• Замена озоноразрушающих веществ. Гидрофторуглероды используются в качестве хладагентов, аэрозольных пропеллентов, пенообразователей, растворителей и антипиренов. Основным источником выбросов этих соединений является их использование в качестве хладагентов, например, в системах кондиционирования воздуха как в транспортных средствах, так и в зданиях. Эти химические вещества были разработаны для замены хлорфторуглеродов (CFC) и гидрохлорфторуглеродов (HCFC), поскольку они не разрушают стратосферный озоновый слой.Хлорфторуглероды и ГХФУ постепенно сокращаются в соответствии с международным соглашением, называемым Монреальским протоколом. ГФУ — это мощные парниковые газы с высоким ПГП, и они выбрасываются в атмосферу во время производственных процессов, а также в результате утечек, обслуживания и утилизации оборудования, в котором они используются. Недавно разработанные гидрофторолефины (ГФО) представляют собой подгруппу ГФУ и характеризуются коротким временем жизни в атмосфере и более низкими ПГП. HFO в настоящее время вводятся в качестве хладагентов, аэрозольных пропеллентов и пенообразователей.Закон об инновациях и производстве в США (AIM) 2020 года предписывает EPA решать проблемы ГФУ путем предоставления новых полномочий в трех основных областях: поэтапное сокращение производства и потребления перечисленных ГФУ в Соединенных Штатах на 85 процентов в течение следующих 15 лет, управление этими факторами. ГФУ и их заменители, а также способствуют переходу к технологиям следующего поколения, которые не зависят от ГФУ.
• Промышленность. Перфторуглероды производятся как побочный продукт при производстве алюминия и используются в производстве полупроводников.ПФУ обычно имеют длительный срок службы в атмосфере и ПГП около 10 000. Гексафторид серы используется при обработке магния и производстве полупроводников, а также в качестве индикаторного газа для обнаружения утечек. ГФУ-23 производится как побочный продукт производства ГХФУ-22 и используется в производстве полупроводников.
• Передача и распределение электроэнергии. Гексафторид серы используется в качестве изоляционного газа в оборудовании для передачи электроэнергии, включая автоматические выключатели. ПГП SF ₆ составляет 22 800, что делает его самым сильным парниковым газом, оцененным Межправительственной группой экспертов по изменению климата.

Чтобы узнать больше о роли фторированных газов в нагревании атмосферы и их источниках, посетите страницу «Выбросы фторированных парниковых газов».

Выбросы и тенденции

В целом выбросы фторсодержащих газов в США увеличились примерно на 86 процентов в период с 1990 по 2019 год. Это увеличение было вызвано увеличением на 275 процентов выбросов гидрофторуглеродов (ГФУ) с 1990 года, поскольку они широко использовались в качестве заменителей. для озоноразрушающих веществ.Выбросы перфторуглеродов (ПФУ) и гексафторида серы (SF ₆ ) фактически снизились за это время благодаря усилиям по сокращению выбросов в промышленности по производству алюминия (ПФУ) и в сфере передачи и распределения электроэнергии (SF ₆ ).

Примечание: все оценки выбросов из Реестра выбросов и стоков парниковых газов США: 1990–2019 гг.

Изображение большего размера для сохранения или печати

Сокращение выбросов фторированных газов

Поскольку большинство фторированных газов имеют очень долгое время жизни в атмосфере, потребуется много лет, чтобы увидеть заметное снижение текущих концентраций.Однако существует ряд способов уменьшить выбросы фторсодержащих газов, описанных ниже.

Список литературы

¹ IPCC (2007) Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Вклад Рабочей группы I в Четвертый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. [С. Соломон, Д. Цинь, М. Мэннинг, З. Чен, М. Маркиз, К.Б. Аверит, М. Тиньор и Х. Л. Миллер (ред.)]. Издательство Кембриджского университета. Кембридж, Великобритания 996 с.

Новые данные о высоте тройные оценки глобальной уязвимости к повышению уровня моря и прибрежным наводнениям

Глобальный

Учитывая каждый проанализированный сценарий уровня моря (дополнительная таблица 1) и попеременно используя SRTM и CoastalDEM, мы оцениваем количество людей на суше, которые могут подвергнуться прибрежному затоплению — либо из-за постоянного падения ниже MHHW, либо из-за временного падения ниже местной годовой высоты паводка (Таблица 1, Дополнительные данные 1).Прибрежные защитные сооружения не рассматриваются, но гидрологическая связь с океаном в противном случае обеспечивается с помощью анализа связанных компонентов. На рисунке 1 представлены поверхности постоянного затопления в выбранных местах для медианы K17 / RCP 8.5 / 2100. Также не рассматриваются будущий рост населения и миграция; скорее, мы используем данные о плотности населения 2010 г. (в основном текущие) из Landscan ¹³ , чтобы указать на угрозы, связанные с нынешними моделями развития.

Таблица 1 Глобальные популяции на суше, подверженной риску Рис.1

Постоянные поверхности затопления, спрогнозированные CoastalDEM и SRTM с учетом медианы проекции уровня моря K17 / RCP 8.5 / 2100. Местоположение включает (–) дельту Жемчужной реки, Китай; ( b ) Бангладеш; ( c ) Джакарта, Индонезия; и ( d ) Бангкок, Таиланд. Низколежащие области, изолированные от океана, удаляются с поверхности затопления с помощью анализа связанных компонентов. Текущие водные объекты взяты из набора данных SRTM Water Body Dataset. Серые области представляют сушу.Метки на осях обозначают широту и долготу

Подверженность населения прогнозируемому уровню моря или прибрежному наводнению чаще всего выражается как общее расчетное воздействие ниже определенного уровня воды (общее воздействие) ^{14,16,17,19,21,36} , но все чаще также представляется как разница в экспозиции выше современного исходного уровня (предельная экспозиция) ^16,21,37 . У каждого подхода есть дополнительные сильные стороны и ограничения, которые обсуждаются позже. Здесь мы включаем значения предельного воздействия для основных выводов, уделяя больше внимания общему воздействию.Последний является более простым и поддерживает более широкий и легко интерпретируемый набор сравнений между результатами, полученными на основе CoastalDEM, и результатами, полученными с помощью SRTM.

На сегодняшний день CoastalDEM оценивает глобальное общее количество людей в 110 млн. Человек на суше ниже линии текущего прилива и на 250 млн. Человек на суше ниже годового уровня паводков, в отличие от соответствующих оценок на основе SRTM в 28 млн и 65 млн человек. значения составляют основу разницы между оценками общего и предельного риска.

Согласно одному сценарию умеренного будущего, уровень моря, прогнозируемый к 2050 году, будет достаточно высоким, чтобы угрожать земле, на которой в настоящее время проживают в общей сложности 150 (140–170) миллионов человек, в будущем, постоянно ниже линии прилива, или незначительное повышение на 40 ( 30–60) миллионов.К концу столетия общее и предельное воздействие увеличится еще на 50 (20–90) миллионов человек. В общей сложности 360 (310–420) миллионов человек находятся на суше, которым угрожают ежегодные наводнения в 2100 году, или еще на 110 (60–170) миллионов человек сверх современного исходного уровня. Этот случай отражает сокращение выбросов парниковых газов, примерно соответствующее потеплению на 2 ° C (сценарий выбросов RCP 4.5), и предполагает в основном стабильную Антарктику (модель уровня моря K14).

В случае нестабильности в Антарктике, в общей сложности 300 (270–340) миллионов человек сегодня живут на суше, которая к середине века будет считаться уязвимой к ежегодным наводнениям, а к середине столетия их число увеличится до 480 (380–630) миллионов человек. 2100.Эти значения представляют собой незначительное увеличение на 50 (20–90) и 230 (130–380) миллионов по сравнению с настоящим моментом, соответственно. Все приведенные 90% доверительные интервалы возникают из-за неопределенности прогнозов уровня моря.

В более широком смысле, влияние на расчетное воздействие ECWL от изменения используемых данных о высоте превышает комбинированные эффекты уровня выбросов, поведения Антарктики и учета ежегодных наводнений, оцененных с помощью SRTM. Например, на основе CoastalDEM, общая медианная текущая численность населения на суше, опускающаяся ниже прогнозируемой средней отметки высокого уровня воды в 2100 году при низких выбросах и достаточно стабильной Антарктиде (RCP 2.6 и К14) составляет 190 миллионов. Эта цифра вдвое превышает среднюю оценку, основанную на SRTM, в 94 миллиона при высоких выбросах и нестабильности Антарктики (RCP 8.5 и K17), и даже превышает основанные на SRTM цифры при том же сценарии после добавления площадей ниже годового уровня паводков (170 миллионов). .

Говоря проще, дополнительные данные 2 и 3 содержат данные о людях, которые в настоящее время занимают землю на высоте от 0 до 10 м MHHW с интервалом 1 м, согласно CoastalDEM и SRTM, соответственно. В предыдущей работе с использованием SRTM ¹⁸ было подсчитано, что около 640 млн человек проживают в прибрежной зоне с низкой высотой (LECZ), определяемой как районы ниже 10 м.Определяя LECZ для ссылки на MHHW вместо EGM96, мы находим, что SRTM предсказывает, что 780 миллионов человек ниже этого порога, а с CoastalDEM оценка возрастает до чуть более одного миллиарда человек. Примечательно, что этот последний прогноз включает 770 M ниже 5 м по сравнению с 230 M с высоты 5–10 м, что свидетельствует о высокой концентрации в самых нижних областях. Самая плотная 1-метровая вертикальная полоса среди первых десяти составляет от 1 до 2 метров, с 170 миллионами жителей (или 1,7 миллиона на вертикальный сантиметр), что указывает на рискованную глобальную модель развития в свете повышения уровня моря.

Национальный

При использовании SRTM и CoastalDEM, независимо от сценария выбросов или модели уровня моря, мы обнаруживаем, что более 70% от общего числа людей во всем мире, в настоящее время проживающих на затронутых землях, проживают в восьми азиатских странах: Китае, Бангладеш , Индия, Вьетнам, Индонезия, Таиланд, Филиппины и Япония (рис. 2, дополнительные данные 1). На один только Китай приходится 18–32% глобального воздействия ECWL по DEM, в зависимости от сценария, но CoastalDEM увеличивает абсолютные оценки для Китая примерно в три раза по сравнению с SRTM.Согласно K14 / RCP 4.5, Китай мог бы увидеть землю, в которой сейчас проживают в общей сложности 43 (29–64) миллиона человек ниже MHHW к концу века, или 57 (30–100) миллионов в случае антарктической нестабильности (K17 / RCP 4.5 ). Предельное увеличение воздействия по сравнению с исходным уровнем составляет 20 (6–41) миллионов и 34 (7–77 миллионов), соответственно. Согласно одному и тому же сценарию выбросов и любой модели уровня моря, ежегодные паводки, по крайней мере, вдвое превышают соответствующие оценки, угрожая землям, на которых проживает еще более 60 миллионов человек.

Фиг.2

Всего населения уязвимых земель. a Текущая численность населения на суше ниже прогнозируемого среднего более высокого уровня воды в 2100 году при условии промежуточных выбросов углерода (RCP 4.5) и относительно стабильных антарктических ледниковых щитов (модель уровня моря K14). Оценки основаны на CoastalDEM. b Фактор, с помощью которого CoastalDEM увеличивает оценки людей на уязвимых землях по сравнению с SRTM в каждой стране согласно K14 / RCP 4.5. Страны, расположенные полностью к северу от 60 градусов северной широты, исключаются, потому что CoastalDEM на этих широтах не определена.Исходные данные представлены в виде файла исходных данных. Национальные границы, основанные на данных векторных карт общественного достояния от Natural Earth (naturalearthdata.com)

В нескольких развивающихся странах к югу от Китая воздействие ECWL может быть на порядок более серьезным, чем предполагалось ранее на основе SRTM. Как указывает CoastalDEM, Бангладеш, Индия и Вьетнам конкурируют с Китаем по среднему количеству людей, живущих на суше, затронутых к 2100 году, в сумме 21-30 миллионов даже при сценарии с низким уровнем выбросов (K14 / RCP 2.6) по сравнению с 9–19 млн. Сегодня и еще 7–20 млн. На суше, которым угрожает ежегодный штормовой нагон. Бангладеш, Индия, Индонезия и Филиппины видят 5-10-кратное изменение расчетной численности населения ниже прогнозируемой линии прилива после применения CoastalDEM. В глобальном масштабе применение CoastalDEM приводит к увеличению оценок воздействия для подавляющего большинства стран (рис. 3).

Рис. 3

CoastalDEM в сравнении с SRTM по странам. Каждая точка представляет страну, и ее положение соответствует расчетной общей численности населения на суше ниже прогнозируемого среднего более высокого уровня воды в 2100 году (K14 / RCP 4.5) с использованием CoastalDEM (ось x ) по сравнению с SRTM (ось x ). Общее глобальное значение обозначено красной точкой. Очень большие различия обычно указывают на большие низменные области, гидрологически связанные с океаном под CoastalDEM, но не на SRTM. Исходные данные находятся в дополнительных данных 1

Процентное, а не абсолютное воздействие служит нормализованной метрикой угрозы (дополнительные данные 4). В Азии CoastalDEM указывает, что даже при значительном сокращении выбросов углерода (K14 / RCP 2.6), Бангладеш, Вьетнам и Таиланд могут к концу века столкнуться с уровнем прилива выше, чем на суше, где сейчас проживает 19 (15–25)%, 26 (23–31)% и 17 (15–18)%. )% их людей, соответственно, до учета эпизодических наводнений. Эти цифры соответствуют предельному увеличению воздействия на 13 (9–19)%, 5 (2–10)% и 15 (13–16)% населения страны. Сохранение высоких выбросов в условиях нестабильности Антарктики (K17 / RCP 8.5) может привести к тому, что земля, на которой в настоящее время проживает примерно одна треть населения Бангладеш и Вьетнама, навсегда упадет ниже линии прилива.Отсюда следует, что некоторые прибрежные муниципалитеты в этих странах столкнутся с угрозой перемещения еще большей части населения.

За пределами Азии и за исключением Нидерландов, где обширная сеть борьбы с наводнениями не охвачена ни одной из изученных моделей высот, CoastalDEM указывает, что ожидается, что в 19 других странах земли, на которых в настоящее время проживает 10% или более их общего населения, упадут. ниже линии прилива в конце века (на основе медианных оценок), даже при значительном сокращении выбросов согласно RCP 2.6. Это количество увеличилось по сравнению с двумя при использовании SRTM. За исключением Джибути и Гайаны, все они являются островными государствами, а тринадцать классифицируются Организацией Объединенных Наций как малые островные развивающиеся государства (МОРАГ).

Дополнительные данные 1 и 4 предоставляют результаты для настоящего, середины века и 2100 года.

Подтверждение

Желаемый результат применения CoastalDEM к анализу подверженности ECWL состоит в том, чтобы как можно точнее оценить такую ​​же степень уязвимости прибрежных районов что ЦМР, полученная на основе данных бортового лидара, будет.Мы проверяем наши результаты, сначала выполнив три репрезентативных анализа воздействия ECWL с использованием данных, полученных с помощью лидаров в США и Австралии. На рис. 4 мы наносим на график относительные различия прогнозируемого текущего воздействия на население между лидаром и каждой глобальной ЦМР на разных высотах воды. Значения, близкие к нулю, означают близкое соответствие между воздействием, вычисленным с использованием как лидара, так и целевой DEM, в то время как более высокие абсолютные значения предполагают недооценку или переоценку уязвимости. В дополнение к CoastalDEM и SRTM, мы также включаем альтернативные модели высот AW3D30 и MERITDEM, более подробно обсуждаемые ниже.

Рис. 4

Относительная разница рассчитанной экспозиции ECWL населения между лидаром и четырьмя глобальными ЦМР. Население, живущее на земле ниже 1, 2 и 3 м, рассчитывается в США и Австралии для каждой DEM. Нулевые относительные различия указывают на то, что и лидар, и данная глобальная матрица высот прогнозируют одинаковое количество людей ниже порога возвышения, тогда как, например, -0,5 и 0,5 указывают на то, что глобальная матрица высот занижена или завышена на 50% соответственно. Результаты приведены для каждого штата США, а также в национальном масштабе в США и Австралии.Исходные данные представлены в виде файла исходных данных

Мы обнаружили, что CoastalDEM сильно и стабильно превосходит SRTM (а также другие глобальные DEM) по этому показателю. На высоте 1 м над MHHW CoastalDEM улучшает линейную относительную разницу во всех штатах, кроме Нью-Йорка. Ошибка снижена с -69% (SRTM) до -43% (CoastalDEM) в США и с -77% (SRTM) до -23% (CoastalDEM) в Австралии. Еще большие улучшения наблюдаются при более высоких уровнях воды, а на высоте 3 м относительные ошибки в США и Австралии меньше -29 и 7% соответственно.Мы отмечаем, что в то время как нейронная сеть, которая генерировала CoastalDEM, была обучена на данных, полученных с помощью лидаров в США, данные австралийских лидаров используются только для проверки результатов, а это означает, что сильные результаты, представленные здесь, смягчают опасения, что модель была переоборудована.

Ошибка в США преобладает во Флориде, где исключительно большая популяция занимает прибрежную равнину, а вертикальная ошибка SRTM в южной половине штата необычно высока (превышает 4-10 м). Нейронная сеть, сгенерировавшая CoastalDEM, не полностью исправила эту большую ошибку.Не считая Флориды, относительная погрешность в США на 1 м падает с -62% (SRTM) до -30% (CoastalDEM) — улучшение, сравнимое с тем, что наблюдается в Австралии.

Анализ чувствительности

Пространственная автокорреляция обычно характеризует ошибку матрицы высот, включая ошибку в SRTM ³⁸ . Ошибка SRTM сильно коррелирует с такими факторами, как уклон суши ³⁹ , густая растительность ²⁴ и высокая плотность населения ⁴⁰ , которые сами по себе демонстрируют естественную пространственную автокорреляцию.Эти особенности могут проявляться в любом количестве пространственных масштабов (некоторые города могут иметь ширину всего несколько километров, в то время как некоторые городские агломерации и леса намного больше). Кроме того, существуют хорошо известные артефакты полосатости, присутствующие в SRTM, вызванные микронастройками спутников ⁴¹ , что в некоторых случаях приводит к многометровому смещению вверх или вниз по регионам, которые могут достигать порядка 100 км в ширину.

Хотя CoastalDEM вносит существенные улучшения в SRTM и включает в свою конструкцию входные данные, предназначенные для уменьшения или устранения полос, мы ожидаем, что CoastalDEM также страдает от автокоррелированной ошибки.Поэтому мы проводим анализ чувствительности, чтобы изучить потенциальное влияние ошибки в CoastalDEM на наши оценки воздействия на население, включая эффекты автокоррелированной ошибки.

Моделирование методом Монте-Карло регулярно используется для моделирования ошибки ЦМР и генерации распределений оценок подверженности наводнениям, на основании которых может быть оценена неопределенность ^38,42,43 . Такие подходы обычно предполагают нулевую пространственную автокорреляцию, используя задокументированное среднеквадратичное значение матрицы высот для создания поверхностей случайных ошибок ^42,44 ; или используйте фильтры нижних частот по полям ошибок для имитации мелкомасштабной автокорреляции ⁴⁵ ; или используйте последовательное моделирование по Гауссу, которое требует широко разбросанных данных наземных контрольных точек для точного измерения статистики ошибок по DEM ^43,46 .Широкий диапазон шкалы автокорреляции, представленный здесь, делает второй вариант непригодным, а при отсутствии данных о наземных контрольных точках, доступных во всем мире, третий вариант невозможен.

Исходя из наших ожиданий относительно важности пространственной автокорреляции, мы применяем модифицированный многомасштабный подход к первому из этих трех методов. Предполагая нормальное распределение ошибки с центром в нуле и используя фиксированное глобальное стандартное отклонение, мы генерируем 100 полей ошибок, используя каждый из 6 различных размеров блоков, в пределах которых применяется равномерная ошибка, в диапазоне от 1 пикселя (3 угловых секунды) до 1 градуса.Мы добавляем заблокированные ошибки в исходную модель CoastalDEM, чтобы создать новую смоделированную ЦМР с 3 угловыми секундами для расчета экспозиции; затем полученные распределения экспозиции оцениваются отдельно для каждого разрешения блока. Мы используем RMSE CoastalDEM в Австралии (2,46 м), определенную с помощью лидара, чтобы служить в качестве глобального стандартного отклонения для наших распределений ошибок. Мы выбрали RMSE из Австралии по сравнению с в США (RMSE 2,39 м), потому что модель CoastalDEM была обучена в США (хотя и на только 1% прибрежной выборке).Хотя вертикальная ошибка неизбежно будет варьироваться от места к месту, схожесть ошибок между США и Австралией увеличивает нашу уверенность в ценности, которую мы используем.

Мы решили использовать высоту воды 2 м над MHHW (примерно и обычно соответствующую сильному наводнению в ближайшем будущем или сценарию экстремального уровня моря в 2100 году) в качестве примера. Как и в основном исследовании, анализ связанных компонентов используется для удаления изолированных участков под поверхностью затопления перед расчетом воздействия.По неизменным оценкам CoastalDEM, 400 миллионов человек во всем мире живут ниже этого порога. В таблице 2 и дополнительных данных 5, соответственно, представлены результаты этого анализа чувствительности на глобальном и страновом уровнях.

Таблица 2 Глобальные результаты оценки смоделированных ошибок

Меньшие размеры блоков ошибок (разрешение от 1 пикселя до 1/10 градуса, примерно размер небольшого города) дают очень согласованные оценки воздействия в глобальном масштабе, хотя до 400 M, прогнозируемых без смоделированной ошибки.Это смещение может быть вызвано изменениями ЦМР с более высокой пространственной частотой, отсекающими некоторые низменные внутренние районы, связанные с океаном узкими проходами в исходной ЦМР CoastalDEM. В соответствии с этим механизмом смещение рассеивается при больших размерах блока ошибок. Также по мере роста шкалы автокорреляции мы видим, что 90% доверительные интервалы расширяются. При крайнем разрешении в 1 градус, примерно в масштабе полосатости SRTM, глобальный 90% ДИ достигает плюс-минус 10% от медианы 400 М.

Страны также сталкиваются с расширением CI при устранении ошибок, хотя и значительно быстрее, чем в глобальном масштабе.В странах, где минимум 1 млн человек ниже порога 2 м, 90% доверительные интервалы в среднем составляют плюс-минус 2% от медианы на 1 пиксель, 5% на 1 км, 23% на 1/10 градуса 32. % на 1/4 градуса, 41% на 1/2 градуса и 49% на 1 градус. Например, при разрешении ошибки в 1 градус Бангладеш, Индия и Вьетнам имеют ДИ (от -43 до 54%), (от -40 до 27%) и (от -29 до 23%) относительно их соответствующих медиан, в то время как Китай предсказуемо менее чувствителен (от -21 до 21%). В целом, большие области анализа и меньшие блоки ошибок приводят к меньшей чувствительности оценок воздействия ECWL, потому что каждый из этих факторов приводит к более крупным случайным выборкам, что повышает вероятность устранения ошибок.И наоборот, меньшие области и большие блоки приводят к меньшим выборкам и большей чувствительности.

Эти результаты показывают, что ошибка CoastalDEM мало влияет на наши глобальные оценки, но следует проявлять разумную осторожность при интерпретации оценок в национальном масштабе, особенно для небольших стран, таких как СИДС. Тем не менее, мы отмечаем, что 1-градусное моделирование представляет собой наихудший сценарий, поскольку они предполагают, что RMSE CoastalDEM основывается исключительно на самом большом рассматриваемом пространственном масштабе.Учитывая известные факторы во многих пространственных масштабах, которые вносят вклад в ошибку DEM, это предположение нереалистично. Оценка шкал автокорреляции характеристической ошибки выходит за рамки данного исследования, но реалистичные доверительные интервалы будут значительно уже, чем предполагает шкала в 1 градус.