Экспозицией: Недопустимое название — Викисловарь

| Книга Роберта Билотта | Официальный издатель Страница

Вашингтон, Западная Вирджиния

Никто ему не поможет.

Фермер стоял на берегу ручья, прорезавшего залитую солнцем лощину. Позади него на холмистых лугах паслись белолицые герефорды. Дед его матери купил эту землю, и это был единственный дом, который он когда-либо знал. Мальчиком он охладил свои босые ноги в этом ручье. Как мужчина, он ходил по берегам вместе со своей женой. Как отец, он наблюдал, как его маленькие девочки плещутся в мелкой ряби. Его скот теперь пил из луж.

Ручей был похож на многие другие ручьи, протекающие через его обширную ферму.Он был маленьким и эфемерным, подпитываемым дождями, которые собирались в складках древних гор, которые сминали Западную Вирджинию и открывали ей туманные голубые, почти небесные виды. Временами грозы раздували ручей так сильно, что он не мог перейти его вброд. Заклинания засухи уменьшили его до ожерелья бассейнов, мерцающих серебряными пескарей. Иногда он был настолько сухим, что он находил их мертвыми, мерцающими в грязи. Вот почему они назвали это Dry Run.

Dry Run используется для очистки потока джина. Теперь это было похоже на грязную воду для мытья посуды.Пузыри образовывались, когда он падал на камни в мыльной пленке. Более густая пена собиралась вихрями, дрожа, как яичные белки, взбитые в твердые пики, такие высокие, что иногда они уносились ветром. Вы можете проткнуть его палкой и оставить отверстие. Пахло гнилым.

«Это вода прямо там, под пеной», — сказал фермер.

Он говорил в видеокамеру, прижатую к глазу. Никто не поверил ему, когда он рассказал им о том, что, как он видел, происходило с его землей. Может быть, если он снимет это, они сами увидят и поймут, что он не просто какой-то сумасшедший старый фермер.Птицы пели сквозь раскаленную добела сырость, пока он водил камерой через ручей. Его рука дрожала, когда он нажимал кнопку масштабирования, нацеливаясь на застойный бассейн. Его поверхность была матовой с коркой, которая морщилась о берег.

«Хотели бы вы, чтобы ваш скот пил что-то подобное?» — спросил он свою воображаемую аудиторию.

Фермера звали Уилбур Эрл Теннант. Люди, которые его не очень хорошо знали, называли его Уилбуром, но друзья и родственники называли его Эрлом.В свои пятьдесят четыре года Эрл был внушительной фигурой, шести футов ростом, худощавым, с воловьими плечами, с наждачной бумагой руками и постоянным косоглазием. Он часто ходил по лесу без рубашки и обуви, его брюки были закатаны, и он двигался с проворной силой, выработанной за всю жизнь, выполняя такие вещи, как подъем телят через заборы.

Тяжелый труд был его правом по рождению. Он заплатил за 150 акров земли, купленные его прадедом, и за двухэтажный четырехкомнатный фермерский дом, собранный из деревьев, вырубленных в лесу, перетащенных через поля и выращенных вручную.Фермерский дом стоял у подножия пологого луга, переходившего в лысину.

Dry Run находился менее чем в миле от дома, через Ли-Крик, через открытое поле и по паре следов от покрышек. Он протекал через угол фермы площадью в триста акров в месте, которое граф назвал «криком». Небольшая долина, прорезанная между склонами холмов, крик был там, где он пас стадо все лето. Он ходил туда каждый день, чтобы пересчитать головы и проверить заборы. Коровы паслись на пастбище с белым голландским клевером, мятликом, овсяницей, красным клевером… «Просто смесь всего герцога.«До недавнего времени скот всегда хорошо откармливался на этом, плюс кукуруза, которую он выращивал, чтобы закончить их, и зерновую смесь, которую он покупал в кормовом магазине. Теперь он кормил их вдвое больше и смотрел, как они тают.

Проблема, подумал он, не в том, что они ели, а в том, что они пили. Иногда скот поил из кормушки с подпиткой на дальнем конце поля, но в основном они пили из «Сухого бега». Эрл пришел к выводу, что его вода теперь отравлена ​​- чем, он не знал.

«Вот куда они должны прийти сюда и взять образцы воды, чтобы посмотреть, что в этой воде». Он направил камеру на застойный бассейн с водой, окруженный травой по колено. У оливково-зеленой воды была зеленовато-коричневая пена, покрывающая травянистый берег. «Разве это не мило?»

В его голосе звучал гнев. Его скот умирал необъяснимым образом и в массовом порядке. Менее чем за два года он потерял не менее ста телят и более пятидесяти коров. Каждую из них он отмечал в календаре простой косой чертой для каждой гротескной смерти.Стадо, которое когда-то составляло почти триста голов, сократилось примерно до половины.

Эрл обратился за помощью, но никто не подошел. После обращения в Отдел природных ресурсов Западной Вирджинии и Департамент охраны окружающей среды Западной Вирджинии он почувствовал себя обескураженным. Государственный ветеринар даже на ферму не выходил. Он знал людей в ДНР, потому что они дали ему специальное разрешение на охоту на его земле вне сезона. Но теперь казалось, что они игнорировали его.

«Вам не стоит обращаться по этому поводу в ДНР.Они просто поворачиваются спиной и идут дальше », — сказал он в камеру. «Но вы просто дайте мне время. Я что-нибудь с этим сделаю.

Дело было, время поджимало. Умирал не только его скот. Олени, птицы, рыбы и другие дикие животные оказывались мертвыми в Драй-Ран и его окрестностях. Он перестал кормить свою семью олениной, которую подстрелил на своей земле. Их внутренности пахли забавно и иногда были пронизаны тем, что казалось ему опухолями. Туши лежали там, где упали. Их не съели даже канюки и падальщики.

Охота была одним из величайших удовольствий графа. Он ходил по ферме с ружьем, всегда готовый перестрелять обед. Он был отличным стрелком, и у его семьи всегда было достаточно мяса. Его морозильная камера была заполнена олениной, дикой индейкой, белкой и кроликом.

Теперь он был заполнен образцами, которые можно найти в лаборатории патологии.

«Проблема должна быть в пробеге всухую», — подумал он. Он почти никогда не видел, чтобы в ручье плавали гольяны, за исключением тех, которые плыли брюхом вверх.

Он увеличил масштаб и переместился на промышленную трубу, извергающую пену в ручей.

«Но то, что я хочу высказать и прояснить по-настоящему, — сказал он, увеличивая масштаб, — это устья Dry Run».

Труба выходит из пруда-коллектора на нижнем конце полигона. По другую сторону от границы его владений, свалка Dry Run заполняла небольшую долину, которая когда-то принадлежала его семье. Свалки ямы не имели облицовки и были предназначены для захоронения неопасных отходов — офисной бумаги и бытового мусора.По крайней мере, так его семье тринадцать лет назад рассказала компания, купившая их землю.

Он больше не верил в это. Каждый мог видеть, что что-то ужасно не так, не только с самой свалкой, но и с агентствами, ответственными за ее мониторинг. Они думали, что никто не заметит? Неужели они думали, что он просто посидит?

«Кто-то не выполняет свой долг», — сказал он в камеру всем, кто хотел бы слушать. «И однажды они узнают, что кому-то это надоело.

Через две недели после съемки пенистой воды Эрл направил видеокамеру на одну из своих коров. В чистом поле стоял опоясанный герефорд — рыжий, с белым лицом и висячими ушами.

Он повернул камеру на несколько градусов. Ее черно-белый теленок лежал мертвым на боку в кругу спутанной травы. Он выглядел, самое большее, несколькими днями давности. Его голова была запрокинута под неудобным углом. От туши начался запах.

«Прямо как тот другой теленок вон там», — сказал он, глядя на спутанную траву.«Видишь, как все это устроено? Этот теленок умер несчастным. Он пинал, колотил и носился там, как вы не поверите ».

Теленок окутал гудящий черный туман. Он увеличил масштаб. Мухи.

Он снова панорамировал: костер на травянистом склоне, костер из поленьев, толстых, как мусорные баки. В огне лежал теленок, пылающий. Черный дым клубился в дневном свете.

«Это сто седьмой теленок, который столкнулся с этой проблемой прямо здесь. И я их всех сжигаю.Пятьдесят шесть коров были сожжены именно так.

На другом поле лежала мертвая взрослая корова. Ее белая шкура была покрыта коркой от поноса, а бедренные кости сковывали ее шкуру. Ее глаза глубоко запали ей в голову.

«Эта корова умерла около двадцати-тридцати минут назад», — сказал Эрл. «Я кормил ее не менее галлона зерна в день. У нее там был теленок. Теленок родился мертвым.

Эрл любил своих коров, а коровы любили Эрла. Они прижимались к нему, когда он чесал им в затылках.Весной он бегал и ловил телят, чтобы дочери могли их погладить. Несмотря на то, что он продал их, чтобы они были разделаны и зарезаны на мясо, у него не хватило духу убить одного из них, если только у него не была сломана нога и ему не нужно было положить конец его страданиям. Недавно коровы бросились в атаку, пытались пнуть его и бодать головой, как эта корова перед смертью.

Она провела лето в дупле, попивая «Сухой бег», пока не начала вести себя странно. Поскольку никто из правительства или даже местных ветеринаров не хотел этого делать, Эрл решил провести вскрытие сам.Это не было его первым. Все его предыдущие усилия преподнесли неприятные сюрпризы: опухоли, аномальные органы, неестественные запахи. Он не был экспертом, но болезнь казалась достаточно очевидной, поэтому он собрал вещественные доказательства и оставил их в морозилке на тот день, когда он сможет найти кого-нибудь, обладающего достаточными полномочиями, чтобы взглянуть на него. Этот день так и не наступил, поэтому он решил заставить их посмотреть видео.

«Она бедна как козодой. И я разрежу ее и выясню, что заставило ее умереть.Потому что я кормил ее достаточным количеством корма, чтобы она набирала вес, а не худела. Первое, что я собираюсь сделать, это разрезать эту голову, проверить эти зубы ».

Эрл надел белые перчатки и открыл пасть коровы, прощупывая ее десны и зубы. Язык выглядел нормально, но некоторые зубы были угольно-черными, с вкраплениями белых, как клавиши пианино. У одного зуба был абсцесс настолько большой, что он подумал, что может воткнуть под него ледоруб. Мухи жужжали, как пчелы.Он разрезал грудную клетку, вытащил легкое и снова включил камеру. Запах был странным. Он не мог точно определить это. Он отличался от обычного запаха мертвой коровы, с которым он сталкивался всю свою жизнь.

«Я не понимаю, какие там большие темно-красные места. Совершенно не понимаю этого. Я не помню, чтобы видел такое раньше ».

Он вырезал сердце и разрезал его. Мышца выглядела нормально, но тонкая желтая жидкость собралась в полости, где она когда-то билась.«Там примерно чайная чашка или около того — это настоящий мрачный вопль. Это то, с чем я никогда раньше не сталкивался «.

Он снова потянулся к корове и вытащил печень, которая выглядела примерно вправо. К нему был прикреплен желчный пузырь, которого не было. «Это самая большая желчь, которую я когда-либо видел в своей жизни! Тут что-то не так. Эта штука примерно … на две трети больше, чем должна быть.

Почки тоже выглядели ненормально. Там, где они должны были быть гладкими, они выглядели тянутыми, покрытыми гребнями.Селезенка была тоньше и белее любой селезенки, которую он пересекал. Когда он вырезал другое легкое, он заметил темно-фиолетовые пятна там, где они должны были быть пушистыми и розовыми. «Вы замечаете там темное место, насквозь? Даже на кончиках. Это очень необычно. Для меня это немного похоже на рак ».

Что бы ни убило эту корову, Эрлу казалось, что она съела ее изнутри.

Департамент здравоохранения штата Вашингтон

WA Notify (также известный как Washington Exposure Notifications) — это бесплатный инструмент, который работает на смартфонах и предупреждает пользователей, если они могли подвергнуться воздействию COVID-19, без предоставления какой-либо личной информации.Он полностью конфиденциальный и не знает, кто вы, и не отслеживает, куда вы идете.

Как добавить на телефон уведомление WA?

На iPhone включите уведомления об экспозиции в настройках:

• Перейти в настройки
• Прокрутите вниз до Уведомления о воздействии
• Нажмите «Включить уведомления о воздействии».
• Выбрать США
• Выберите Вашингтон

На телефоне Android:

Для Android или iPhone отсканируйте QR-код:

Как это работает?

Когда вы включаете WA Notify, ваш телефон обменивается случайными анонимными кодами с телефонами людей, находящихся рядом с вами, которые также включили WA Notify.Приложение использует сохраняющую конфиденциальность технологию Bluetooth с низким энергопотреблением для обмена этими случайными кодами, не раскрывая никакой информации о вас. Если другой пользователь WA Notify, с которым вы были рядом в последние две недели, даст положительный результат на COVID-19 и сделает анонимное уведомление другим, вы получите анонимное уведомление о возможном контакте с вами. Это позволяет вам быстро получить необходимую помощь и предотвратить распространение COVID-19 среди окружающих вас людей.

Алгоритм выполняет математические вычисления для определения событий, которые потенциально могут передавать COVID-19, от событий, которые были на безопасном расстоянии или достаточно короткими, чтобы вас не нужно было предупреждать.WA Notify предупредит вас, только если вы потенциально подверглись разоблачению. Так что отсутствие предупреждения — хорошая новость.

WA Notify доступен более чем на 30 языках, поэтому как можно больше жителей Вашингтона могут получить доступ к этому инструменту.

Как сообщить о положительных результатах домашних тестов

Люди, которые покупают безрецептурные тест-наборы и получают положительный результат, должны позвонить на горячую линию штата по COVID-19, 1-800-525-0127, затем нажать # (нажмите 7 для испанского), как только они получат результаты.Горячая линия работает с понедельника с 6:00 до 22:00 и со вторника по воскресенье (и в праздничные дни) с 6:00 до 18:00. Доступна языковая помощь.

Когда вы звоните, обязательно сообщите им, что вы являетесь пользователем WA Notify. Сотрудники горячей линии могут предоставить вам ссылку для подтверждения, которую вы можете использовать, чтобы предупредить других пользователей WA. Уведомить о том, что они могли быть раскрыты.

Обратите внимание: WA Notify — это инструмент уведомления о подверженности риску.Он не был предназначен для ввода пользователями результатов своих тестов.

Как защищена моя конфиденциальность?

WA Notify основан на технологии Google Apple Exposure Notification, которая предназначена для защиты вашей конфиденциальности. Он работает в фоновом режиме, не собирая и не раскрывая какое-либо местоположение или личные данные, и ему не нужно знать, кто или где вы должны работать эффективно. Использование только крошечных импульсов Bluetooth не повлияет на вашу батарею.

Участие полностью добровольное.Пользователи могут зарегистрироваться или отказаться от участия в любое время. Дополнительные сведения о защите конфиденциальности пользователей см. В политике конфиденциальности WA Exposure Notifications.

Как выглядят уведомления?

Есть два типа уведомлений, которые вы можете получать. Те, у кого результат теста положительный, получат текстовое сообщение со ссылкой для подтверждения и / или всплывающее уведомление. Пользователи WA Notify, которые могли быть подвергнуты риску, получат уведомление об обнаружении. Узнайте больше об этих уведомлениях и посмотрите, как они выглядят.

Как это поможет?

Недавнее исследование Вашингтонского университета показало, что чем больше людей используют уведомление о воздействии, тем больше выгода. Результаты показали, что WA Notify спас примерно 40-115 жизней и, вероятно, предотвратил около 5500 случаев COVID-19 в течение первых четырех месяцев использования. Модели данных показывают, что даже небольшое количество людей, использующих WA Notify, сократит количество заражений и смертей от COVID-19, доказывая, что WA Notify — отличный инструмент для предотвращения распространения COVID-19.

Хотите рассказать о WA Notify?

Ознакомьтесь с нашим набором инструментов WA Notify для обмена сообщениями в социальных сетях, плакатов, примеров рекламы на радио и телевидении и многого другого.

Воздействие экстремальной жары на городское население во всем мире

Значимость

Повышенное воздействие экстремальной жары как в результате изменения климата, так и эффекта городского острова тепла угрожает быстрорастущим городским поселениям во всем мире. Тем не менее, поскольку мы не знаем, где пересекаются рост городского населения и экстремальная жара, у нас ограниченные возможности для уменьшения воздействия экстремальной жары в городах.Здесь мы используем данные о температуре и населении с высоким разрешением для измерения экстремального теплового воздействия в 13 115 городах с 1983 по 2016 год. В глобальном масштабе воздействие городской среды увеличилось почти на 200%, затронув 1,7 миллиарда человек. Общее потепление в городах повысило уровень воздействия на 52% по сравнению с одним только ростом населения. Однако пространственно неоднородные модели воздействия подчеркивают острую необходимость в адаптированных к местным условиям адаптациях и системах раннего предупреждения для уменьшения вреда от воздействия экстремальной жары в городах в различных городских поселениях планеты.

Abstract

Повышенное воздействие экстремальной жары как из-за изменения климата, так и из-за эффекта городского теплового острова — полного городского потепления — угрожает устойчивости быстрорастущих городских поселений во всем мире. Чрезмерное тепловое воздействие крайне неравномерно и серьезно сказывается на городской бедноте. В то время как предыдущие исследования количественно оценивали глобальное воздействие экстремальной жары, отсутствие глобально точного временного анализа городского воздействия с высоким разрешением существенно ограничивает наши возможности по адаптации.Здесь мы оцениваем ежедневное воздействие экстремальной жары на городское население 13 115 городских поселений с 1983 по 2016 годы. Мы согласовываем глобальные оценки дневных максимумов температуры и относительной влажности с высоким разрешением (0,05 °) и относительной влажностью с геолокационными и продольными данными о глобальном городском населении. Мы измеряем среднегодовые темпы увеличения экспозиции (человеко-дни / год ^-1 ) на глобальном, региональном, национальном и муниципальном уровнях, отделяя вклад в траектории экспозиции от роста городского населения и от общего городского потепления.При максимальном пороговом значении дневной максимальной температуры земного шара по влажному термометру 30 ° C глобальное воздействие увеличилось почти на 200% с 1983 по 2016 год. Общее потепление в городах увеличило годовое увеличение воздействия на 52% по сравнению с одним только ростом городского населения. Траектории воздействия увеличились для 46% городских поселений, которые в совокупности в 2016 году составляли 23% населения планеты (1,7 миллиарда человек). Однако то, как общее потепление в городах и рост населения повлияли на траектории экспозиции, пространственно неоднородно. Это исследование подчеркивает важность использования нескольких показателей экстремального теплового воздействия для определения местных закономерностей и сравнения тенденций воздействия в разных регионах.Наши результаты показывают, что предыдущие исследования недооценивают экстремальное тепловое воздействие, подчеркивая безотлагательность целевых адаптаций и систем раннего предупреждения для снижения вреда от экстремального теплового воздействия в городах.

Повышенное воздействие экстремальной жары как в результате изменения климата (1⇓⇓⇓ – 5), так и эффекта городского теплового острова (UHI) (6⇓⇓ – 9) угрожает устойчивости быстрорастущих городских поселений во всем мире. Воздействие опасно высоких температур ставит под угрозу здоровье и развитие городов, приводя к снижению производительности труда и экономического производства (10, 11) и увеличению заболеваемости (1) и смертности (2, 3, 12).В городских поселениях экстремальное тепловое воздействие крайне неравномерно и сильнее всего сказывается на городской бедноте (13, 14). Несмотря на вредные и несправедливые риски, в настоящее время у нас отсутствует глобальное всеобъемлющее понимание с высоким разрешением того, где рост городского населения пересекается с увеличением экстремальной жары (2, 6, 15). Без этих знаний у нас ограниченные возможности адаптации для снижения экстремального теплового воздействия в различных городских поселениях планеты (6, 15, 16).

Снижение воздействия экстремальной жары на городское население требует глобально согласованных, точных и высокоразрешающих измерений как климатических, так и демографических условий, влияющих на экспозицию (5, 15, 17).Такой анализ предоставляет лицам, принимающим решения, информацию для разработки мероприятий, адаптированных к местным условиям (7, 18, 19), а также является достаточно широким по пространственному охвату для передачи знаний между городскими географическими и климатическими условиями (6). Информация о воздействии и вмешательствах в различных контекстах имеет жизненно важное значение для разработки функциональных систем раннего предупреждения (20) и может помочь в проведении оценок рисков и информировании при планировании будущих сценариев (21). Однако существующие глобальные оценки экстремального теплового воздействия (1, 2) не соответствуют этим критериям ( SI Приложение , таблица S1) и недостаточны для лиц, принимающих решения.Эти исследования являются крупнозернистыми (пространственное разрешение> 0,5 °), используют разрозненные или единые показатели, которые не отражают сложность последствий для здоровья и жары (22), не разделяют воздействие на городское и сельское воздействие (19) и полагаются на продукты реанализа климата. которые могут быть существенно (на ~ 1–3 ° C) холоднее, чем данные наблюдений на месте (5, 23, 24). Фактически, широко цитируемые эталонные тесты (25), которые оценивают экстремальную жару с помощью версии 5 Реанализа Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ERA5) (26), могут сильно недооценивать общее глобальное воздействие экстремальной жары (5, 23, 24). .Используя суточный максимум 2-метрового порога температуры воздуха 40,6 ° C (T _max ), недавний анализ показал, что ERA5 T _max резко занижает количество дней с экстремальной жарой в году по сравнению с наблюдениями на месте (23). Наконец, в нескольких исследованиях (2, 18) была проведена оценка воздействия экстремальной жары в городах в малоизвестных (23) быстро урбанизирующихся регионах, таких как Африка к югу от Сахары, Ближний Восток и Южная Азия (27), которые могут быть наиболее подвержены влиянию учащение случаев экстремальной жары из-за изменения климата (3, 5, 28).

Здесь мы представляем глобальную всестороннюю, с высоким разрешением и продольную оценку подверженности городского населения воздействию экстремальной жары — далее именуемой экспозицией — для 13 115 городских поселений с 1983 по 2016 год. Для достижения этой цели мы согласовываем глобальные, мелкозернистые (пространственное разрешение 0,05 °) T _max оценок (23) с глобальными данными о городском населении и пространственной протяженности (29). Для каждого городского поселения мы рассчитываем среднюю по площади дневную глобальную температуру по влажному термометру (WBGT _max ) (30) и максимальные значения индекса тепла (HI _max ) (31) с использованием инфракрасной температуры Центра климатических опасностей со станциями ежедневно (CHIRTS-daily ) T _max (23) и уменьшенные суточные оценки минимальной относительной влажности (RH _min ) (32).CHIRTS-daily лучше подходит для измерения воздействия экстремальной жары в городах, чем другие наборы данных о температуре с привязкой к сетке, используемые в недавних глобальных исследованиях экстремальной жары ( SI Приложение , Таблица S1) по двум причинам. Во-первых, он более точен, особенно на больших расстояниях (см. Рисунок 3 в ссылке 23), чем широко используемые наборы данных температуры с координатной привязкой для оценки сигналов городской температуры во всем мире ( SI Приложение , рисунки S1 и S2). Во-вторых, он лучше отражает пространственную неоднородность T _max в различных городских условиях ( SI Приложение , рис.S3). Эти факторы являются ключевыми для измерения экстремального теплового воздействия в быстро урбанизирующихся регионах с дефицитом данных.

Как описано в исх. 23 и 24, количество наблюдений за температурой на месте слишком мало в быстро урбанизирующихся (27) регионах, чтобы разрешить пространственные и временные колебания экстремальной жары в городах, которые могут резко меняться на небольших расстояниях и в периоды времени. Например, из более чем 3000 городских поселений в Индии (29) только 111 имеют надежные станционные наблюдения ( SI Приложение , рис.S3). Хотя повторный анализ климата может помочь преодолеть эти ограничения, он является крупнозернистым ( SI Приложение , таблица S1) и страдает от среднего смещения и, в меньшей степени, от точности во времени. Было показано, что ERA5 существенно недооценивает увеличивающуюся частоту экстремальных температурных явлений (рис. 4 в ссылке 23), в то время как ретроспективный анализ современной эпохи для исследований и приложений, версия 2 (MERRA2) не отражает существенного увеличения ежемесячных T _max за последнее время. значения (рисунок 8 в исх.24). Эти наборы данных резко недооценивают рост потепления. CHIRTS-daily преодолевает эти ограничения за счет последовательного суммирования информации из полученной климатологией температуры приземных выбросов с высоким разрешением (0,05 °) (24), интерполированных наблюдений на месте и повторного анализа ERA5 для получения продукта, который был специально разработан для мониторинга и оценки опасные факторы, связанные с температурой (23). Таким образом, CHIRTS-daily лучше всего подходит для регистрации изменений экспозиции в городских поселениях в быстро урбанизирующихся (27) регионах с недостаточным объемом данных, таких как Африка к югу от Сахары, Ближний Восток и Южная Азия ( SI Приложение , рис.S3) (24).

Мы измеряем экспозицию в человеко-днях в год ⁻¹ — количество дней в году, которые превышают пороговое значение теплового воздействия, умноженное на общую экспозицию городского населения (5). Затем мы оцениваем годовые темпы увеличения воздействия на глобальном (рис.1), региональном ( SI, приложение , таблица S2), национальном ( SI, приложение , таблица S3) и муниципальном уровне с 1983 по 2016 ( SI, приложение , таблица S3). Приложение , Таблица S4). В каждом пространственном масштабе мы отделяем вклад в траектории экспозиции от общего потепления в городах и прироста населения (5).Для ясности, полное городское потепление относится к комбинированному увеличению экстремальной жары в городских поселениях как из-за эффекта UHI, так и из-за антропогенного изменения климата. Мы не разделяем эти два форсирующих агента (33, 34). Однако мы определяем, какие городские поселения нагреваются быстрее всего, измеряя скорость увеличения количества дней в году, которые превышают два пороговых значения экстремальной жары, описанные ниже (15). Наши основные результаты используют порог экстремального теплового воздействия, определенный как WBGT _max > 30 ° C, пороговое значение профессионального теплового стресса Международной организации по стандартизации (ISO) для риска тепловых заболеваний среди акклиматизированных лиц с низким уровнем метаболизма (от 100 до 115 Вт. ) (30).WBGT _max — широко используемый показатель теплового стресса (35), который фиксирует биофизическую реакцию (36) на комбинации высокой температуры и влажности (3, 17), которые снижают производительность труда (36), приводят к заболеваниям, связанным с жарой (36) , и может вызвать смерть (23). Используя пороговое значение WBGT _max > 30 ° C, которое было связано с более высоким уровнем смертности среди уязвимых групп населения (37), мы стремимся выявить действительно чрезвычайно жаркие комбинации температуры и влажности (17), которые могут нанести вред здоровью человека и благополучию. существование.Однако мы признаем, что строгие пороговые значения воздействия не учитывают индивидуальные риски и уязвимости, связанные с акклиматизацией, социально-экономическим статусом или состоянием здоровья или местной инфраструктурой (18, 19, 38). Мы также отмечаем, что существует ряд определений воздействия, и мы предоставляем дальнейший анализ, определяющий двухдневные или более длительные периоды, в течение которых максимальный тепловой индекс (HI _max ) (31) превышал 40,6 ° C ( SI Приложение , Рис. S4 – S6) в соответствии с определением Национальной метеорологической службы США для предупреждения о чрезмерной жаре (39).

Воздействие экстремальной жары на глобальное городское население, определяемое 1-дневным или более длительным периодом, когда WBGT _max > 30 ° C, с 1983 по 2016 год ( A ), с вкладом от роста населения ( B ), и полное городское потепление ( C ) без привязки.

Результаты и обсуждение

Глобальное воздействие увеличилось на 199% за 34 года, с 40 миллиардов человеко-дней в 1983 году до 119 миллиардов человеко-дней в 2016 году, увеличившись на 2,1 миллиарда человеко-дней в год ⁻¹ (Рис.1 А ). На рост населения (рис. 1 B ) и общее потепление в городах (рис. 1 C ) пришлось 66% (1,5 миллиарда человеко-дней в год ^-1 ) и 34% (0,7 миллиарда человеко-дней в год ⁻¹ ) к годовой скорости увеличения экспозиции соответственно. То есть общее потепление в городах повысило глобальные ежегодные темпы увеличения воздействия на 52% по сравнению с одним только ростом городского населения. Этот результат не может быть напрямую сопоставлен с недавними глобальными контрольными показателями и прогнозами воздействия экстремальной жары на население в целом из-за использованных несопоставимых определений воздействия ( SI Приложение , Таблица S1).Однако наши результаты указывают на гораздо более высокие уровни воздействия по сравнению с недавними контрольными показателями в континентальном масштабе. Определяя воздействие как общее население, умноженное на количество дней в году, когда HI _max > 40,6 ° C, недавнее исследование показало, что общее среднегодовое воздействие с 1986 по 2005 год для 173 африканских городов составляло 4,2 миллиарда человеко-дней в год. ^-1 (40). Когда мы применяем те же критерии воздействия к нашим данным, включая параметризацию HI _max со среднесуточной относительной влажностью вместо RH _min , мы находим в шесть раз больше среднего общего воздействия для Африки, или 27.5 миллиардов человеко-дней в год ^-1 за тот же период времени. Эта контрастирующая оценка воздействия демонстрирует, как повышенная пространственная и временная точность CHIRTS-daily T _max ( SI Приложение , рис. S1 – S3) в сочетании с повышенной детализацией данных о городских поселениях, которые мы используем (29), может улучшить фиксировать тенденции воздействия в регионах с недостаточным объемом данных, например в Африке.

Хотя всего 25 городских поселений внесли почти 25% глобального годового увеличения экспозиции ( SI Приложение , Таблица S3), мы определяем статистически значимые ( P <0.05) с 1983 по 2016 годы для 46% (5 985) муниципальных образований во всем мире (рис. 2 A ). В совокупности эти городские поселения составляли 23% от общей численности населения планеты (27), или 1,7 миллиарда человек, в 2016 году (27). Большинство из них сосредоточено в низких широтах, но охватывает широкий диапазон климатов. Кроме того, 17% (2252) городских поселений прибавляли по крайней мере один день в год, когда WBGT _max превышал 30 ° C (рис. 2 B ). Другими словами, эти городские поселения испытали дополнительный месяц экстремальной жары в 2016 году по сравнению с 1983 годом.Примечательно, что в 2016 году 21 городское поселение с населением более 1 миллиона человек добавляло более 1,5 дней экстремальной жары в год. Сюда входит Индия, Калькутта, столица штата Западная Бенгалия, в которой в 2016 г. проживало 22 миллиона человек (29). Эти данные свидетельствуют о том, что усиление экстремальной жары потенциально повышает уровень смертности во многих городских поселениях планеты, особенно среди наиболее социально и экономически маргинализованных (37). Во всем мире за каждый дополнительный день, когда T _max превышает 35 ° C по сравнению с 20 ° C, смертность увеличивается на 0.45 на 100 000 человек, с увеличением на 4,7 дополнительных смертей на 100 000 человек для лиц старше 64 лет (12).

( A ) Увеличение на уровне муниципалитета степени подверженности городского населения экстремальной жаре с 1983 по 2016 год и ( B ) скорость увеличения общего количества дней в году, когда WBGT _макс > 30 ° C. ( C ) Доля населения по сравнению с общим потеплением в городах в скорости увеличения общего воздействия на население с использованием WBGT _max > 30 ° C. SI Приложение , рис. S4 увеличивает изображение Южной Индии, дельты Ганга, долины и дельты реки Нил, а также долины реки Тигр – Евфрат. Обратите внимание, что наибольшее увеличение экспозиции ( A ) и дней в году WBGT> 30 ° C ( B ) показаны последними для выделения. В C городские поселения с большим вкладом от общего городского потепления (например, розовые) выделяются последними для выделения.

Разделение вклада в траектории экспозиции от роста городского населения и общего городского потепления подчеркивает, как уровень анализа влияет на наше понимание пространственного распределения и величины экспозиции.Используемый уровень анализа может либо замаскировать, либо выделить пространственные и временные закономерности, которые являются ключевыми для выделения ограниченных ресурсов на адаптацию и обмен знаниями в городских условиях (2, 5–7). В целом, мы обнаруживаем, что траектории воздействия на уровне муниципалитетов (рис. 2 C ) отражают тенденции урбанизации на национальном и региональном уровнях (27). В регионах с более медленным ростом городского населения (27), таких как Латинская Америка и Карибский бассейн (Рис.3 A ) (27), вклад общего городского потепления в увеличение траекторий воздействия по сравнению с ростом городского населения в значительной степени ответственен за увеличение подверженность риску для большинства муниципалитетов по сравнению с регионами с более быстрым ростом городского населения.По мере того как темпы прироста городского населения увеличиваются по регионам, сигнал от общего городского потепления ослабевает для большинства муниципалитетов, как видно из Западной Азии (рис. 3 B ), Южной Азии (рис. 3 C ) и Африки к югу от Сахары. (Рис.3 D ).

В разбивке по регионам сравнительный вклад в увеличение степени воздействия сильной жары в городах из-за роста населения по сравнению с общим потеплением в городах в значительной степени соответствует темпам роста городского населения на региональном уровне, как показано на примерах ( A ) Латинская Америка и Карибский бассейн, ( B ) Западная Азия, ( C ) Южная Азия и ( D ) Африка к югу от Сахары.

Тем не менее, мы подробно описываем поразительную пространственную неоднородность в том, как демографические сигналы в городах и общее городское потепление определяют траектории воздействия для отдельных муниципалитетов (рис. 2 C ), даже тех, которые имеют сходную численность населения и в пределах одной страны. Таким образом, оценки на региональном и национальном уровнях, предназначенные для информирования о реализации политики (1, 41), могут не улавливать нюансы на уровне муниципалитета (и в более мелком масштабе), которые являются ключевыми для адаптации (7, 15) и планирования будущих сценариев изменения климата. (21) ( SI Приложение, дополнительный текст и рис.S7 и S8). Например, в Западной Африке, хотя мы обнаруживаем, что траектории экспозиции увеличились для 88% городских поселений Нигерии, разрозненное влияние общего городского потепления на городские поселения может быть продиктовано местным климатом ( SI Приложение , Дополнительный текст и Рис. S8). Кроме того, мы наносим на карту участки городских поселений в Южной Индии, дельте Ганга, долине и дельте реки Нил, а также вдоль Тигра и Евфрата (Рис. 2 C и SI Приложение , Рис.S9) –– все быстро урбанизирующие регионы (1) –– где общее городское потепление превысило рост городского населения как движущую силу воздействия. Эта географическая картина соответствует недавнему глобальному анализу станционных наблюдений за экстремально влажной жарой, который предполагает, что районы планеты могут вскоре превысить биофизические возможности человека, независимо от местной акклиматизации (17).

Среди наиболее ярких примеров важности разграничения городских демографических сигналов и сигналов общего городского потепления на уровне муниципалитетов можно назвать два индийских мегаполиса: Дели и Калькутту.Траектории воздействия для обоих городов совпадают ( SI Приложение , Таблица S4 и Рис. S10 A ). Однако рост населения способствовал почти 75% увеличения траектории воздействия в Дели, в то время как на рост населения приходилось только 48% от годового темпа увеличения воздействия в Калькутте ( SI Приложение , Таблица S4 и Рис. S10 B и C ). Резкий контраст во влиянии общего потепления в городах по сравнению с ростом городского населения на траектории воздействия на два города ( SI Приложение , рис.S10) подчеркивает, что индивидуальные адаптации требуют детального пространственно-временного, но при этом глобально сопоставимого анализа (6, 15). Такая точность имеет решающее значение для лиц, принимающих решения, учитывая диапазон вариантов адаптации и затрат (7, 15), а также открывает возможности для исследования связей между повышенными температурами, изменениями влажности и факторами роста городского населения (16, 42⇓⇓– 45).

Наконец, в то время как наши основные выводы касаются воздействия, определенного WBGT _max > 30 ° C, мы демонстрируем контраст между оценками воздействия WBGT _max и HI _max с двумя примерами плохо задокументированных местных городских экстремальных явлений жары.Во-первых, температура воздуха, достигшая 49,8 ° C, по сообщениям, убила тысячи людей в Индии в 1998 году (46). Однако в отчетах не указываются и не указываются воздействия, характерные для городских поселений. В Калькутте, где в 1998 г. проживало 12 миллионов человек (27), мы обнаружили, что HI _max превышал 40,6 ° C в течение 53 дней подряд с мая по июнь 1998 г. (рис. 4 A ). В течение этого периода среднее значение HI _max превышало 34-летнее дневное среднее значение HI _max на целых 9 ° C (27).Однако амплитуда суточных комбинаций экстремальной температуры и влажности не определяется с помощью WBGT _max (рис. 4 B ), потому что WBGT _max насыщается при высоких значениях (47).

Два примера — Калькутта, Индия, в 1998 году ( A и B ) и Алеппо, Сирия, в 2010 году ( C и D ) — ранее плохо задокументированных или недокументированных городских волн тепла. что наш анализ раскрыл. В обоих случаях контраст между ежедневными оценками HI _max ( A и C ) с оценками WBGT _max ( B и D ) показывает, что в то время как HI не был рассчитан на точность при значениях HI _max > 50 ° C, WBGT _max не учитывает амплитуду ежедневных сочетаний экстремально высокой температуры и влажности.

Затем мы рассмотрим лето 2010 года в Сирии, которое было последним годом четырехлетней засухи, вероятность которой из-за изменения климата была в два-три раза выше (48). В Алеппо, где в 2010 г. проживало 3 миллиона человек (27), мы документируем 8-дневный период, за которым следует 7-дневный период с HI _max выше 40,6 ° C (рис. 4 C ). Мы выделяем пик аномальной жары, поразивший Алеппо 5 августа, во время которого HI _max превысил 47 ° C (на 9 ° C выше среднего HI _max за август.5) и стал вторым жарким днем ​​за весь 34-летний рекорд. Тем не менее, как и в Калькутте в 1998 году, амплитуда экстремальных тепловых явлений в Алеппо в 2010 году не фиксируется WBGT _max по сравнению с HI _max (рис. 4 D ). Хотя вероятность аномальной жары в Восточном Средиземноморье с 1960-х гг. Увеличилась (49), насколько нам известно, экстремальная жара в городах летом 2010 г. в Сирии до сих пор не была задокументирована и количественно не оценена. Эта экстремальная жара произошла за 6 месяцев до начала сирийского восстания.Хотя взаимосвязи между конфликтом и климатом неубедительны и сложны (50, 51), этот вывод из Алеппо иллюстрирует потенциальные преимущества данных и анализа с более высоким разрешением, которые мы представляем здесь для будущих исследований по изучению взаимосвязей между климатом и конфликтом.

Мы представляем эти примеры, чтобы не выступать за или против использования WBGT _max или HI _max для измерения воздействия. Оба имеют ограничения при независимом использовании для количественной оценки экстремального теплового воздействия. HI _max не предназначен для оценки теплового воздействия выше HI _max ∼ 50 ° C (52), и степенная функция второго порядка, которую мы использовали для преобразования HI _max в WBGT _max , объясняет асимптотический потолок WBGT. _max и его неспособность фиксировать ежедневные экстремальные значения, как у HI _max (47).Скорее, мы присоединяемся к растущему сообществу ученых, выступающих за использование нескольких (22) показателей аномальной жары с привязкой к месту, которые информируют и создают лучшую синергию между областями исследований (19). Критерии воздействия, определенные на местном уровне (18), особенно полезны для систем раннего предупреждения (53), когда они связаны с биофизической реакцией на экстремальную жару с воздействием на здоровье и благополучие человека на индивидуальном уровне (19, 22), а также сопоставимы по географическим регионам. (6).

Сосредоточившись на воздействии экстремально жаркой и влажной среды, определяемой температурой> 30 ° C, наш глобальный синтез экстремальной жары в городах является консервативным.Например, когда мы настраиваем пороговое значение на WBGT _max > 28 ° C ( SI Приложение , рис. S11), профессиональный стандарт риска заболеваний, связанных с жарой, ISO для акклиматизированных людей при умеренной скорости метаболизма (от 235 до 360 Вт. ) (30), 7628 городских поселений имеют значительное увеличение ( P <0,05) экспозиции с 1983 по 2016 год ( SI Приложение , рис. S11). Напротив, когда мы настраиваем порог WBGT _max > 32 ° C, порог теплового риска ISO для неакклимированных людей при скорости метаболизма в состоянии покоя (от 100 до 125 Вт) (30), 2979 городских поселений имеют значительную ( P <0.05) увеличение подверженности с 1983 по 2016 год ( SI Приложение , рис. S11). Соответственно, наши результаты показывают, что в и без того жарких регионах, таких как регион Солнечного пояса в Соединенных Штатах, где прогнозируется повышение температуры воздуха (18), сочетания температуры и влажности не могут регулярно превышать экстремальные значения, такие как WBGT _max > 32 ° C. для многих городских поселений. Например, возьмем Феникс, штат Аризона. Самая горячая температура T _max , когда-либо зарегистрированная в Фениксе, была 122 ° F 26 июня 1990 года в 23 часа по Гринвичу (54, 55).Относительная влажность в то время составляла 11% (54). Согласно нашим методам, эквивалент HI _max составлял 49 ° C, а эквивалент WBGT _max составлял 32,29 ° C. Тем не менее, уязвимые группы населения регулярно подвергаются экстремальному тепловому воздействию в Фениксе (56, 57), что свидетельствует о необходимости различных определений теплового стресса.

В целом, наш анализ ставит под сомнение будущую устойчивость и справедливость для населения, живущего во многих городских поселениях планеты и переезжающих в них. Изменение климата увеличивает частоту, продолжительность и интенсивность экстремальной жары по всему миру (1–5).Действительно, комбинированные экстремальные значения температуры и влажности уже превышают биофизические допуски человека в некоторых местах (17). Снижение уровня бедности в городских поселениях в конечном итоге зависит от повышения производительности труда (10), но в пространственных масштабах повышение температуры было связано со снижением экономического производства (11, 58, 59). Таким образом, пространственная структура траекторий воздействия, которую мы определяем в Африке и Южной Азии, где уже проживают сотни миллионов городской бедноты (60), подчеркивает, что без достаточных инвестиций, гуманитарного вмешательства и государственной поддержки экстремальная жара может существенно ограничить способность городской бедноты реализовать экономические выгоды, связанные с урбанизацией (61).Однако синтез экстремального теплового воздействия на все отдельные городские поселения во всем мире показывает, что траектории воздействия экстремальной жары состоят из тысяч экстремальных тепловых явлений. Каждое из этих событий предоставляет возможность для эффективного раннего предупреждения, инструмента, который, в случае его широкого внедрения, может снизить бремя экстремальной жары для всего городского населения (20).

Материалы и методы

Дневная температура.

CHIRTS-daily обеспечивает глобальную обширную информацию с высоким разрешением (0.05 °) суточные оценки максимальной и минимальной температуры (T _max и T _min ) с 1983 по 2016 г. (23). CHIRTS-daily T _max и T _min получены путем коррекции смещения данных ERA5 T _max со среднемесячным T _max из Центра климатических опасностей Инфракрасная температура со станциями (CHIRTS _max ) запись климатических данных ( 24). Комбинируя гармонизированные тепловые инфракрасные наблюдения с геостационарных спутников с экранированием облаков и около 15000 наблюдений на наземных станциях с Земли Беркли (62), CHIRTS _max является наиболее точным ( R ² = 0.8–0,9) набор данных о максимальной месячной температуре с высоким разрешением и глобальным охватом (24). Преимущество CHIRTS _max заключается в том, что он захватывает T _max в быстро урбанизирующихся (27), но с редкими данными регионах ( SI Приложение , рис. S1 и S2). Действительно, с 1983 по 2016 год количество ежедневных наблюдений за температурными максимумами на станциях снизилось в глобальном масштабе с 5900 до 1000 (24). Это снижение было особенно острым в странах Африки к югу от Сахары, на Ближнем Востоке и в Южной Азии, регионах с наиболее быстро растущим городским населением (27).Проверка CHIRTS-daily T _max в сравнении с базами данных Global Historical Climatology Network и Global Summary of the Day показывает, что CHIRTS-daily стабильно превосходит широко используемый набор данных глобального метеорологического воздействия Принстонского университета для моделирования земной поверхности ( SI Приложение , рис. S1 –S3) (63), а также ERA5 (26).

Методология, используемая для создания CHIRTS-daily T _max , основана на объединении навыков CHIRTS _max при измерении месячной климатологии с высоким пространственным разрешением (24) со способностью ERA5 T _max для измерения суточных температурных аномалий. .Чтобы получить CHIRTS-daily T _max , сначала, ERA5 T _max и T _min уменьшаются с 0,25 ° широты на 0,25 ° долготы до 0,05 ° на 0,05 ° с использованием билинейной интерполяции для соответствия пространственному разрешению CHIRTS _макс . Затем рассчитывается дневной диапазон суточных температур (DTR) ERA5 путем вычитания суточного T _max ERA5 из суточного T _min (DTR) ERA5 (уравнение 1 ). ERA5 daily T _max затем преобразуются в аномалии путем вычитания ERA5 ежемесячного T _max среднего из ежедневного значения ERA5 T _max (уравнение. 2 ). Затем значение ERA5 T _max дневных аномалий добавляется к значению CHIRTS _max для данного месяца (уравнение 3 ). CHIRTS-daily T _min получается путем вычитания дневного DTR ERA5 из CHIRTS-daily T _max (уравнение 4 ). Этот процесс повторяется для всех месяцев и всех дней с 1983 по 2016 год и может быть выражен как DTRt = ERA5Tmaxt − ERA5Tmintfort = 1… T [1] ERA5Tmaxtm, anomn = ERA5Tmaxtt − ERA5Tmaxm fort = 1… T, m = 1… M [2 ] CHIRTSdailyTmax = CHIRTSmax + ERA5Tmaxtm, anomn [3] CHIRTSdailyTmin = CHIRTSdailyTmax − DTRt, [4]

, где T — все дни ( t) в дневной записи CHIRTS, а — все месяцы M 904 ( м) в CHIRTS _max рекорд с 1983 по 2016 год.

Продукт дневной относительной влажности.

Поскольку T _max обычно возникает, когда относительная влажность самая низкая в течение суточного цикла (32), дневная относительная влажность _min рассчитывается (уравнения 5 — 7 ) путем комбинирования CHIRTS-daily T _max с понижением -масштабированное давление точки росы ERA5 ( T _d ) и поверхностное давление ( p , кг / кг) от MERRA-2. ERA5 T _d уменьшено с 0.25 ° долготы на 0,25 ° широты, а MERRA-2 p уменьшен с 0,5 ° широты на 0,625 ° долготы до пространственного разрешения 0,05 ° на 0,05 ° CHIRTS-daily с использованием билинейной интерполяции. Чтобы рассчитать относительную влажность _мин (64), сначала мы рассчитали удельную влажность ( q ) asq = (0,622 × e) ÷ (p− (0,378 × e)), [5]

, где давление пара в миллибарах ( e ) ise = 6,112 × exp ((17,67 × Td) ÷ (Td + 243,5). [6]

Дневная относительная влажность _мин затем вычисляется как RHmin = 0,263 × p × q ÷ (exp ((17.67 (T − T0) ÷ T − 29,65)), [7]

, где T — дневной CHIRTS T _max , а T ₀ — 273,15 для преобразования Кельвина в Цельсия. Результатом является точная суточная оценка относительной влажности для всей планеты с 1983 по 2016 год.

Данные о населении.

Мы используем оценки численности населения и пространственные границы для 13 115 городских поселений из Глобальной базы данных городских центров уровня населенных пунктов (GHS-UCDB), выпущенной Совместным исследовательским советом Европейской комиссии в 2019 году (29).Доступный в виде векторных шейп-файлов, GHS-UCDB является производным от структуры моделирования населения с привязкой к сетке, которая распределяет самые точные доступные данные переписи по ячейкам сетки на основе искусственной среды, обнаруженной в архиве Landsat (полное описание см. В ссылке 29). Популяции GHS-UCDB сравниваются для 1975, 1990, 2000 и 2015 годов. Чтобы оценить численность населения для каждого полигона GHS-UCDB для каждого года с 1983 по 2016 год, мы применяем пошаговую линейную интерполяцию к GHS 1975, 1990, 2000 и 2015 гг. -UCDB оценки населения для каждого городского поселения.

GHS-UCDB — единственный хорошо задокументированный глобальный, географически привязанный набор данных о городском населении и протяженности. Мы признаем, что строгие определения городского населения часто не отражают ни континуум между городом и деревней (65), ни широкое разнообразие и различия внутри и между городскими поселениями по всей планете (66). Однако, используя единый критерий для определения населения и границ городских поселений по всей планете, GHS-UCDB позволяет напрямую сравнивать население городских поселений в разных географических регионах и сопоставляет различные модели городских поселений со строгими точными географическими границами, необходимыми для расчет воздействия экстремальной жары на городское население во всем мире.

Обзор гармонизации данных.

Мы конвертируем полигоны GHS-UCDB в растр в той же системе координат (World Geodetic System 84) и пространственном разрешении, что и CHIRTS-daily T _max (0,05 ° на 0,05 °). Затем мы вычисляем HI _max и WBGT _max с CHIRTS-daily T _max и RH _min для пикселей 0,05 ° в каждом городском поселении с 1983 по 2016 год. Затем для каждого городского поселения мы получаем среднее значение по площади HI _max и WBGT _max для каждого дня в записи данных.Мы осознаем ограничения использования средней площади для характеристики WBGT _max и HI _max для всего городского поселения, особенно для крупных агломераций, которые могут охватывать несколько климатических зон (6). Однако надежные исследования городского тепла в глобальном и континентальном масштабе сообщают о единой температуре для городских поселений (2, 3, 6). Мы также отмечаем, что CHIRTS-daily доступен с более высоким пространственным разрешением ( SI Приложение , Таблица S1) и имеет лучшую пространственную и временную точность, чем наборы данных о температуре, используемые в недавних глобальных ретроспективных и прогнозных исследованиях экстремальных температур (2, 3) и Исследования эффекта UHI (6).

Максимальные оценки суточного городского индекса тепла.

Мы рассчитываем ежедневный HI _max для пикселей 0,05 ° в каждом городском поселении в соответствии с рекомендациями Национального управления по океану и атмосфере (NOAA) (31). Во-первых, значения CHIRTS-daily T _max (для простоты обозначается Tmax в уравнениях с 8 по 11 ) и RH _min преобразуются из градусов Цельсия в градусы Фаренгейта. Затем ежедневные значения HI _max рассчитываются с использованием уравнения Стедмана и усредняются с помощью значения Tmax (уравнение. 8 ): HImax = (0,5 × Tmax + 61,0 + Tmax − 68,0 × 1,2 + 0,094RHmin + Tmax2. [8]

Если полученное среднее значение больше 80 ° F, мы затем вычисляем HI _max для каждый город, следующий за полным уравнением Ротфуза (уравнение 9 ): HImax = -42,379 + 2,04

3Tmax + 10,14333127RHmin-0,22475541TmaxRHmin-0,00683783Tmax2-0,05481717RHmin2 + 0,00122874Tmax2−0,05481717RHmin2 + 0,00122874Tmax2000RH2M0макс. затем отрегулируйте значения теплового индекса Ротфуса в соответствии с рекомендациями NOAA.Для данного городского поселения в данный день, если Tmax составляет от 80 до 112 ° F и RH

Daily Urban WBGT

Парные значения HI _max и WBGT _max соответствуют соотношению мощности второго порядка, при этом HI _max оценивает выше 40,6 ° C в пределах ± 0,5 ° C от WBGT _max (47), более сложная мера экстремального тепло, которое включает в себя лучистое тепло и скорость воздуха и широко используется для измерения профессиональных пределов теплового стресса (47). Таким образом, мы конвертируем оценки HI _max пикселей в WBGT _max , используя уравнение. 12 : WBGTmax ° C = -0,0034HImax2 ° F + 0.96HImax ° F-34. [12]

Городское население, подверженное экстремальной жаре.

После ежедневного усреднения по площади WBGT _max и HI _max для каждого городского поселения с 1983 по 2016 год мы определяем городские экстремальные тепловые явления по двум критериям: 1-дневные или более длительные периоды, в которых WBGT _max > 30 ° C и 2-дневные или более длительные периоды, в течение которых максимальное значение HI _max > 40,6 ° C. Используемый нами порог WBGT _max соответствует критериям профессионального теплового стресса ISO для оценки риска тепловых заболеваний среди акклиматизированных людей с низким уровнем метаболизма (от 125 до 180 Вт) (30, 36).Пороговое значение HI _max соответствует определению Национальной метеорологической службы США для предупреждения о чрезмерной жаре (39). Мы признаем, что разнообразие определений аномальной жары и экстремальной жары отражает широкий спектр дисциплин, изучающих экстремальную жару (22). Климатологи склонны использовать строгие пороговые значения для сопоставимых статистических данных по всей планете, а физиологи и исследователи профессионального здоровья склонны использовать пороговые значения, привязанные к местной адаптации, связанной с универсальными биофизическими реакциями на тепловой стресс (36).Вместо использования критериев на основе процентилей для определения теплового стресса, соответствующего местным условиям (18), мы используем пороговые значения WBGT _max и HI _max по двум основным причинам: 1) для обеспечения согласованных оценок траекторий экстремального теплового воздействия в городе, которые могут быть прямое сравнение в географическом и пространственном масштабах городов и 2) учет вклада в траектории экспозиции как от роста городского населения, так и от общего потепления в городах с использованием пороговых значений, которые, как было показано, влияют на здоровье и благополучие человека.

Кроме того, в отличие от исследований экстремальной жары, в которых используется исключительно двухметровая температура воздуха (1), и WBGT _max , и HI _max учитывают нелинейный биофизический отклик на взаимосвязь между влажностью и температурой воздуха (2). Внутренняя температура тела почти всегда поддерживается на уровне 37 ° C, а температура кожи — около 35 ° C (67). Гипертермия, повышенная внутренняя температура тела, возникает, когда сохраняется повышенная температура кожи, что может привести к смерти, когда внутренняя температура тела достигнет примерно 42-43 ° C (68).В то время как акклиматизация может уменьшить тепловое бремя (67, 69), акклиматизация только улучшает механизмы потоотделения, а охлаждающий эффект акклиматизированных людей имеет пределы. По мере увеличения относительной влажности эффект испарительного охлаждения при потоотделении уменьшается, и как только относительная влажность достигает 100%, потоотделение продолжается, но охлаждение испарением прекращается. Даже акклиматизированные или здоровые люди сталкиваются со смертью из-за продолжительной температуры кожи от 37 до 38 ° C (70, 71). Таким образом, разумно, что длительные периоды времени с HI> 35 ° C (72) могут быть физически недопустимыми, а воздействие WBGT _max > 30 ° C на открытом воздухе было связано с повышенным уровнем смертности среди уязвимых групп населения (37).Соответственно, наши пороговые значения воздействия являются консервативной оценкой, но сравнимы в глобальном масштабе по пространственным масштабам подверженности городского населения экстремальной жаре, чтобы учесть вредные социальные (73), медицинские (1), экономические (11, 12) и потенциальные политические последствия (74). воздействия сильной жары.

Тенденции воздействия на городское население.

Мы количественно оцениваем воздействие экстремальной жары в городах в человеко-днях / год ⁻¹ для каждого городского поселения GHS-UCDB с 1983 по 2016 год. Человеко-дни / год ⁻¹ — широко используемый показатель для сравнения и сопоставления воздействия к экстремальной жаре в разных географических регионах и временных периодах (3, 40, 75).Для данного года ( Y _i ) и для данного городского поселения ( j ) мы умножаем население городского поселения ( N _ij ) на количество дней в году . i , что порог превышен (например, WBGT _max > 30 ° C, дня _ij ; уравнение 13 ).

После суммирования воздействия в человеко-днях / год ⁻¹ для каждого года в муниципальном, национальном, региональном и глобальном масштабах, мы оцениваем годовые темпы увеличения воздействия с 1983 по 2016 год (человеко-дни / год ⁻¹ ) в пространственных масштабах путем аппроксимации простых обычных моделей линейной регрессии методом наименьших квадратов (OLS).Например, на уровне муниципалитета мы оцениваем скорость изменения (βexp) с 1983 по 2016 год в человеко-днях / год ⁻¹ как подверженность ( Exp _ij ) за год i с 1983 года. до 2016 г. с формулой. 14 .Expij = Nij × Daysij, [13] Expij = β0 + βexpYi + ε. [14]

Затем мы подбираем простые регрессионные модели OLS для оценки скорости изменения количества дней в году, когда превышается пороговое значение для каждого городского поселения (уравнение 15 ).Как для скорости увеличения воздействия, так и для дней в году, когда превышен порог, мы подгруппировали данные, чтобы включить только городские поселения со статистически значимыми положительными тенденциями ( P <0,05): Warmingij = β0 + βj − daysYi + ε. [15]

Вклад в воздействие роста населения по сравнению с общим потеплением городов.

Мы количественно оцениваем долю воздействия от роста населения по сравнению с общим потеплением в городах для каждого городского поселения. Для данного года i и городского поселения j , доля человеко-дней в год ⁻¹ от общего городского потепления ( Heat _ij ) рассчитывается путем умножения населения городского поселения, установленного на 1983 по количеству дней в году, когда превышен порог (ур. 16 ): Heatij = N83j × Daysij. [16]

Доля воздействия от населения рассчитывается путем умножения дней _ij на прирост населения с 1983 года (уравнение 17 ): Popij = (Nij − N83j) × Daysij. [17]

Чтобы измерить скорость изменения Heatijand Popij, мы применяем простую регрессию OLS для оценки средней скорости увеличения человеко-дней в год ⁻¹ . Результирующие коэффициенты βpop и βheat представляют собой среднюю скорость изменения человеко-дней / год ^-1 от общего городского потепления и роста населения, соответственно.Мы используем эти коэффициенты для создания ограниченного индекса для измерения относительной доли увеличения воздействия от роста городского населения по сравнению с общим потеплением в городах с 1983 по 2016 год. С этой целью для данного городского поселения j мы вычитаем скорость человеко-день увеличения от прироста населения (βpop) от скорости увеличения человеко-дней из-за потепления (βheat) и разделите результат на годовое увеличение коэффициента воздействия (βexp, уравнение 18 ). Затем мы нормализуем индекс и строим график распределения этого индекса для at для всех муниципалитетов (рис.2 C и SI Приложение , Рис. S5 C ) и по регионам (Рис. 3 и SI Приложение , Рис. S6): Индекс = (βpop − βheat) ÷ βexp. [18]

Идентификация тепловых волн.

Наш набор данных включает более 150 миллионов усредненных по площади ежедневных наблюдений WBGT _max и HI _max , охватывающих более 13000 городских поселений с 1983 по 2016 год. Таким образом, мы составили исчерпывающий перечень городских экстремальных тепловых явлений по двум пороговые значения, используемые для всех городских поселений в качестве производного продукта, который определяет продолжительность, интенсивность, величину и даты всех экстремальных городских явлений жары во всем мире с 1983 по 2016 год.Весь набор данных доступен для поиска по англоязычным названиям муниципалитетов, странам и регионам (включая суб- и промежуточные регионы) и становится общедоступным (76) для ученых и практиков, позволяющих идентифицировать экстремальные жаркие явления на основе выбранных ими критериев (22). ).

Неопределенность и ограничения.

Мы понимаем, что помимо наших моделей линейной регрессии, результаты представлены в виде точечных оценок без неопределенности. Тем не менее, все базовые данные получены из сложных сочетаний различных источников данных.Используемые базовые информационные продукты не характеризуются неопределенностью и, таким образом, не позволяют нам оценить неопределенность наших результатов. Из-за этого наш анализ фокусируется на явных и крайних различиях в паттернах, которые мы идентифицируем, которые являются репрезентативными оценками истинных сигналов лежащих в основе процессов. Учитывая мелкозернистое пространственно-временное разрешение нашего анализа, наши результаты обеспечивают важные улучшения предыдущих крупномасштабных данных по общему потеплению в городах (3, 40) и тенденциям роста городского населения (27), которые являются ключевыми для планирования сценариев будущего изменения климата (21). ), развитие адаптации (6) и развитие системы раннего предупреждения (20).

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить профессора Сьюзан Касселс за предоставленную внутреннюю рецензию этой рукописи и вычислительный персонал Института исследования Земли за их неустанную помощь на протяжении всего этого проекта. Мы также благодарим двух анонимных рецензентов, приглашенного редактора и члена правления NAS за отличные отзывы. C.T. была поддержана стипендией на год президентской диссертации Калифорнийского университета через Калифорнийский университет в Санта-Барбаре и Программой стипендий Института Земли Колумбийского университета.C.T., K.C. и T.E. получил поддержку NSF Awards SES-1801251 и SES-1832393. K.C. и Т. получил поддержку от NSF Award DEB-1924309. Поддержка C.F. и П. поступило от Глобальной миссии НАСА по измерению осадков Грант 80NSSC19K0686, соглашения о сотрудничестве 72DFFP19CA00001 Агентства США по международному развитию, Сети систем раннего предупреждения о голоде и Программы World Modelers Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны в рамках основного контракта Управления армейских исследований № W911NF-18- 1-0018.

Сноски

• Вклад авторов: C.T., K.C., C.F. и S.S. проведенное исследование; C.T., K.C., C.F., A.V. и P.P. проведенное исследование; C.T., K.C., C.F., A.V. и P.P. внесены новые реагенты / аналитические инструменты; C.T., K.C., C.F., A.V., S.S., K.G. и T.E. проанализированные данные; и C.T., K.C., C.F., A.V., K.G., S.S. и T.E. написал газету.

• Авторы заявляют об отсутствии конкурирующей заинтересованности.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.М.Г. является приглашенным редактором по приглашению редакционной коллегии.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.2024792118/-/DCSupplemental.

• Copyright © 2021 Автор (ы). Опубликовано PNAS.

Уведомления о воздействии

Благодаря сотрудничеству с Apple, Google и Microsoft, APHL помогает доставлять уведомления о воздействии COVID-19 в сообщество общественного здравоохранения.Эти усилия поддерживают новый ответ на коронавирус, позволяя государственным и территориальным органам здравоохранения предоставлять уведомления о контакте с COVID-19 жителям, которые хотят их получать.

Как работает уведомление о воздействии

Важным способом борьбы с распространением инфекционного заболевания, такого как COVID-19, является отслеживание контактов. Должностные лица общественного здравоохранения связываются, тестируют, лечат и консультируют людей, которые могли контактировать с больным, чтобы разорвать цепь передачи болезни.Уведомления о разоблачении дополняют эту работу за счет использования цифровых технологий, сохраняющих конфиденциальность, чтобы как можно быстрее сообщить кому-либо о том, что он, возможно, подвергся воздействию вируса.

Как APHL поддерживает уведомления о воздействии на

Участвуя в системе уведомлений о воздействии (ENS) Apple и Google, APHL помогает предоставлять эту революционную технологию агентствам общественного здравоохранения. Важным элементом уведомлений о воздействии является единый цифровой язык общения, известный как ключи уведомления о воздействии.Вместо того, чтобы каждое государственное или территориальное агентство общественного здравоохранения несло бремя создания и размещения своего собственного сервера ключей, национальный сервер ключей, размещенный APHL в облаке Microsoft Azure, надежно размещает ключи этих затронутых пользователей. Это позволяет получать уведомления о раскрытии информации по всей территории США, гарантируя, что пользователи смогут узнать, когда они могли быть раскрыты пользователями из других штатов.

Чтобы уменьшить усилия, необходимые агентствам общественного здравоохранения для доставки уведомлений о воздействии в свою юрисдикцию, APHL также предоставила доступ к многопользовательскому серверу проверки, работающему в Google Cloud.Как часть ENS, сервер проверки необходим, чтобы убедиться, что пользователь получил положительный результат теста, прежде чем загружать свои временные ключи доступа на национальный сервер ключей. Вместо того, чтобы каждое агентство общественного здравоохранения создавало свой собственный сервер проверки и выбирало подход к проверке, предоставление одного сервера проверки сокращает время и сложность развертывания ENS.

Узнайте больше о том, как работает технология уведомления об истечении срока и ее средствах защиты конфиденциальности. .

Государства-участники

Государства с приложением уведомления о воздействии на Национальный ключевой сервер:

• Алабама
• Аризона
• Калифорния
• Колорадо
• Коннектикут
• Делавэр
• Округ Колумбия
• Гавайи
• Луизиана
• Мэриленд
• Массачусетс
• Мичиган
• Миннесота
• Невада
  
• Нью-Джерси
• Нью-Мексико
• Нью-Йорк
• Северная Каролина
  
• Северная Дакота
  3
• Юнайтед
• Вирджиния
• Вашингтон
• Висконсин
• Вайоминг

Штаты пилотируют приложение уведомления о воздействии с ограниченным населением на Национальном ключевом сервере:

Подробнее об уведомлениях о воздействии COVID-19

Уведомления о воздействии используются

Уведомление о воздействии Часто задаваемые вопросы

Уведомление о разоблачении Политика конфиденциальности

Конфигурации сервера Exposure Notification

Связь с партнерами

APHL

Уведомление о контакте с COVID-19 в сообществе общественного здравоохранения

Уведомления о контакте с COVID-19 распространяются среди сообщества общественного здравоохранения

Google

Запуск API уведомления о воздействии для поддержки общественных организаций здравоохранения

Уведомления о воздействии: использование технологий для помощи органам общественного здравоохранения в борьбе с COVID ‑ 19

Новые объекты, внесенные в список мест заражения COVID-19 первого уровня в Виктории

Органы здравоохранения штата Виктория за ночь внесли в список новые места заражения COVID-19 первого уровня.

Количество участков заражения, перечисленных на веб-сайте министерства здравоохранения, значительно сократилось в последние дни, поскольку штат отходит от стратегии ликвидации.

Новые площадки уровня 1:

• The Massage Shop по адресу 157 St Aidans Road, Kennington, с 12:55 до 14:35 14 октября
• McQuinns Gym по адресу 14-18 High Street, Bendigo, с 11: 27:00 и 13:30 15 октября
• Wild Life Brewing Co., 172 Maude Street, Shepparton, с 16:30 до 19:00 16 октября
• Luce Fit Australia, 1/92 Balliang Street, South Geelong, с 16:15 до 17:30 11 октября
• Shingo’s Lounge на 173 Corio Street, Шеппартон, с 18:00 до 23:30 16 октября
• Blooms The Chemist на 39 Vincent Street, Daylesford, с 14:45 до 16:05 19 октября
• Wyncity Morwell по адресу 44-48 Chickerell Street, Morwell, с 11:00 до 21:00 15 октября.

. Любой, кто побывал в зонах воздействия 1-го уровня, должен пройти тестирование и изолироваться в течение 14 дней.

С пятницы период изоляции для полностью вакцинированных лиц, не являющихся членами семьи, сократится до семи дней.

Он будет оставаться на 14-дневном уровне для семейных контактов и людей, которые не были вакцинированы.

Проверьте список ниже, где указаны все места и время воздействия.

Информацию о часах работы центров тестирования и ближайшем к вам центре можно найти на веб-сайте Министерства здравоохранения.

Что вам нужно знать о коронавирусе:

Загрузка формы .