По графику проекции скорости изображенному на рисунке 2 определите: Ваш браузер не поддерживается

• Мотоциклист и велосипедист одновременно начинают равноускоренное движение. Ускорение мотоциклиста в 3 раза больше, чем у велосипедиста. В один и тот же момент времени скорость мотоциклиста больше скорости велосипедиста
•  1) в 1,5 раза
• 2) в √3 раза
• 3) в 3 раза
• 4) в 9 раз

• Пройденный путь равен площади фигуры под графиком скорости

Трапеция

• Гутник, Е. М., Физика. 7 класс. Учебник для общеобразовательных школ / Е. М. Гутник, А. В. Перышкин. — М.: Дрофа, 2009. – 302 с.
• Зорин, Н.И. ГИА 2010. Физика. Тренировочные задания: 9 класс / Н.И. Зорин. – М.: Эксмо, 2010. – 112 с. – (Государственная (итоговая) аттестация (в новой форме).
• Кабардин, О.Ф. Физика. 9 кл.: сборник тестовых заданий для подготовки к итоговой аттестации за курс основной школы / О.Ф. Кабардин. – М.: Дрофа, 2008. – 219 с;
• Кинематика материальной точки (основная школа) . Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов //[Электронный ресурс]// http://files.school-collection.edu.ru/dlrstore/200f91d9-6595-23e6-0638-a6c5d48095ad/00119626141316525.htm
• ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ПРИ ПРЯМОЛИНЕЙНОМ РАВНОУСКОРЕННОМ ДВИЖЕНИИ. Класс!ная физика для любознательных. //[Электронный ресурс]// http://class-fizika. narod.ru/9_7.htm
• Перышкин, А. В., Физика. 7 класс. Учебник для общеобразовательных школ / А. В. Перышкин. — М.: Дрофа, 2009. – 198 с.
• Перышкин, А. В., Физика. 8 класс. Учебник для общеобразовательных школ / А. В. Перышкин. — М.: Дрофа, 2009. – 196 с.
• Равномерное и равноускоренное прямолинейное движение. Социальный навигатор. //[Электронный ресурс]// http://edu.yar.ru/russian/projects/socnav/prep/phis001/kin/kin2.html
• Равноускоренное движение. М.Б. Львовский. Демонстрации по механике //[Электронный ресурс]// http://gannalv.narod.ru/fiz/s3.html
• Ускорение. РАВНОУСКОРЕННОЕ ДВИЖЕНИЕ ФИЗИКА. Образовательный портал Курганской области //[Электронный ресурс]//
  http://www.hde.kurganobl.ru/dist/disk/Shcool/Book/Sprav_material/Mech/p2.htm#q1
• Федеральный институт педагогических измерений. Контрольные измерительные материалы (КИМ) Физика ГИА-9 2010 г. / /[Электронный ресурс]// http://fipi. ru/view/sections/214/docs/
• Федеральный институт педагогических измерений. Контрольные измерительные материалы (КИМ) Физика ЕГЭ 2001-2010//[Электронный ресурс]// http://fipi.ru/view/sections/92/docs/
• Физика 9 класс — § 5. Ускорение. Равноускоренное прямолинейное движение . VIRTULAB. Виртуальная образовательная лаборатория. //[Электронный ресурс]// http://www.virtulab.net/index.php?option=com_content&view=article&id=308&limitstart=5

% PDF-1.4 % 1 0 obj > endobj 2 0 obj > endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 5 0 obj > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 6 0 obj > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 7 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 8 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 9 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 10 0 obj > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 11 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 12 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 13 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 14 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 15 0 объект > /Шрифт > / XObject > >> /Группа > >> endobj 16 0 объект > транслировать конечный поток endobj 17 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q BT / GS0 гс / F0 -14 Тс 14. 25 26,7256 тд тдж ET Q Q конечный поток endobj 18 0 объект > endobj 19 0 объект > endobj 20 0 объект > транслировать / CIDInit / ProcSet findresource begin 12 дикт начать begincmap / CIDSystemInfo> def / CMapName / Adobe-Identity-UCS def / CMapType 2 def 1 начало кода endcodespacerange 47 начало конец endcmap CMapName currentdict / CMap defineresource pop end end конечный поток endobj 21 0 объект > / FontDescriptor 19 0 R / BaseFont / TXGQOE + TimesNewRoman, полужирный / Вт [3 [250] 10 [277] 12 [333] 17 [250] 18 [277] 19 [500] 20 [500] 21 [500] 22 [500] 23 [500] 24 [500] 25 [500] ] 26 [500] 27 [500] 28 [500] 36 [722] 37 [666] 38 [722] 39 [722] 46 [777] 49 [722] 51 [610] 53 [722] 54 [556] 68 [500] 69 [556] 70 [443] 71 [556] 72 [443] 73 [333] 74 [500] 75 [556] 76 [277] 78 [556] 79 [277] 80 [833] 81 [556] ] 82 [500] 83 [556] 85 [443] 86 [389] 87 [333] 88 [556] 89 [500] 90 [722] 92 [500] 93 [443]] >> endobj 22 0 объект > endobj 23 0 объект > транслировать конечный поток endobj 24 0 объект > транслировать конечный поток endobj 25 0 объект > транслировать конечный поток endobj 26 0 объект > транслировать конечный поток endobj 27 0 объект > транслировать конечный поток endobj 28 0 объект > транслировать конечный поток endobj 29 0 объект > транслировать конечный поток endobj 30 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q BT / GS0 гс / F0 -14 Тс 285. 75 771,4756 тд тдж ET Q Q конечный поток endobj 31 0 объект > транслировать конечный поток endobj 32 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q 1,1 Вт 0 Дж 0 Дж [] 0 дн. / GS1 GS 0 0 мес. 0 0 л S Q Q конечный поток endobj 33 0 объект > endobj 34 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q 1,1 Вт 0 Дж 0 Дж [] 0 дн. / GS1 GS 20,25 57,75 м 591,75 57,75 л S Q Q конечный поток endobj 35 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q 1,1 Вт 0 Дж 0 Дж [] 0 дн. / GS1 GS 20,25 753 м 591,75 753 л S Q Q конечный поток endobj 36 0 объект > транслировать конечный поток endobj 37 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q BT / GS0 гс / F1 -12 Тс 42 123.9434 Td Tj ET Q Q конечный поток endobj 38 0 объект > endobj 39 0 объект > транслировать / CIDInit / ProcSet findresource begin 12 дикт начать begincmap / CIDSystemInfo> def / CMapName / Adobe-Identity-UCS def / CMapType 2 def 1 начало кода endcodespacerange 69 начало конец endcmap CMapName currentdict / CMap defineresource pop end end конечный поток endobj 40 0 obj > / FontDescriptor 38 0 R / BaseFont / MAWPSI + TimesNewRoman / Вт [3 [250] 10 [180] 11 [333] 12 [333] 15 [250] 16 [333] 17 [250] 18 [277] 19 [500] 20 [500] 21 [500] 22 [500] ] 23 [500] 24 [500] 25 [500] 26 [500] 27 [500] 28 [500] 32 [563] 34 [443] 36 [722] 37 [666] 38 [666] 39 [722] 40 [610] 43 [722] 44 [333] 47 [610] 49 [722] 50 [722] 51 [556] 54 [556] 55 [610] 56 [722] 58 [943] 62 [333] 64 [333] ] 68 [443] 69 [500] 70 [443] 71 [500] 72 [443] 73 [333] 74 [500] 75 [500] 76 [277] 77 [277] 78 [500] 79 [277] 80 [777] 81 [500] 82 [500] 83 [500] 84 [500] 85 [333] 86 [389] 87 [277] 88 [500] 89 [500] 90 [722] 91 [500] 92 [500] ] 93 [443] 131 [399] 135 [350] 178 [1000] 179 [443] 180 [443] 182 [333]] >> endobj 41 0 объект > endobj 42 0 объект > транслировать q 1 0 0-1 0 792 см -100 Тлз q в 39. 75 0 0-10,5 60123,75 см / I0 Do Q Q Q конечный поток endobj 43 0 объект > транслировать xM6

Лаборатория 3 — Второй закон Ньютона

Введение

Обсуждение принципов

F

м

(2)

x

y

z

Рисунок 1 : Двухмассовая система

Рисунок 2 : Диаграммы свободного тела для двух масс

м ₁

W = m ₁ g

T

y

(6)

F _{net, 1} = m ₁ g — T = m ₁ a

м ₂

+ x

— x

x

y

(7)

F _{net, 2x} = T — f = m ₂ a

(8)

F _{net, 2y} = F _N — m ₂ g = 0

F _{net, 1} = m ₁ g — T = m ₁ a

F _{net, 2x} = T — f = m ₂ a

F _{net, 1} = m ₁ g — T = m ₁ a

F _{net, 2x} = T — f = m ₂ a

T

(9)

m ₁ g = (m ₁ + m ₂ ) a + f

m ₁ g = (m ₁ + m ₂ ) a + f

y = mx + b

b

и

Цель

m ₁ g = (m ₁ + m ₂ ) a + f

Оборудование

• Гусеница с низким коэффициентом трения со шкивом
• Корзина
• Нить
• Баланс
• Программное обеспечение DataStudio
• Два фотоката
• Ассорти масс
• Весовая вешалка
• Компьютер
• Сигнальный интерфейс

Процедура

M = m ₁ + m ₂

m ₁

m ₂

a

м ₁

и

м ₁ г

M

m ₁ g = (m ₁ + m ₂ ) a + f

v ₁

v ₂

Δt

a

v ₁

v ₂

Настройка оборудования

1

2

3

Рисунок 3 : Установка фотозатвора

Рисунок 4 : Экспериментальная установка

4

5

Рисунок 5 : Отображение второго закона Ньютона

6

7

Рисунок 6 : Ввод длины флажка

Сбор данных

8

9

M _h

10

11

Рисунок 7 : Пример таблицы данных

12

13

Δt

Δt

14

v ₁

v ₂

15

16

Контрольная точка 1:
Попросите своего технического специалиста проверить значения в таблице, прежде чем продолжить.

Анализ результатов

17

m ₁ g

a

18

y

19

20

M

21

Контрольная точка 2:
Попросите своего технического специалиста проверить ваш рабочий лист и график Excel.

Авторские права © 2012 Advanced Instructional Systems Inc. и государственный университет Северной Каролины | Кредиты

Прогнозируемые изменения экстремальных ветровых явлений в XXI веке

ВВЕДЕНИЕ

На деятельность человека как в прибрежных, так и в прибрежных регионах сильно влияют местные ветровые волны (ветровые волны). Возрастает интерес к изменениям ветрового климата как в историческом плане, так и на будущее ( 1 , 2 , 3 ). Долгосрочные спутниковые измерения показали, что климат ветрового волнения меняется над глобальным океаном ( 1 ).Скоординированные международные усилия ( 4 ) были сосредоточены на сборе и анализе международных наборов данных и моделей для понимания среднего и более высокого процентиля климата глобального океанского ветрового волнения. Хотя понимание того, как прогнозируются изменения средних условий, важно, именно экстремальные волновые условия имеют решающее значение как для прибрежных, так и для морских районов. Расчетное состояние моря для морских и прибрежных сооружений обычно определяется как максимальная значительная высота волны, которую можно ожидать за период N -год ( 5 ). Морские сооружения, такие как нефтяные вышки или ветряные электростанции, а также береговые защитные сооружения (волнорезы и морские стены) обычно рассматривают значительную высоту волны 1 из 100 лет, H _s , как расчетное состояние моря. .

Экстремальные значения ветрового волнения также имеют решающее значение для определения уровня прибрежных морей и береговой эрозии, а изменения климата могут еще больше усугубить уже предсказанные сильные социальные и экономические последствия ветрового волнения на мировых побережьях ( 6 , 7 ).Было подсчитано ( 8 ), что в 2010 году 290 миллионов человек во всем мире жили ниже 100-летнего уровня наводнения, и 9600 миллиардов долларов США активов подверглись затоплению. Поэтому крайне важно понимать последствия изменения климата для условий экстремального ветрового волнения.

Во многих областях науки одна из N -годовых значений (т.е. возвращаемых значений) экстремальных явлений оценивается с использованием анализа экстремальных значений (EVA) ( 9 ). Для проведения надежного анализа и уверенной оценки этих экстремальных значений необходимы длинные и однородные временные ряды.Однако пространственная и временная выборка ( 10 , 11 ), а также проблемы смещения наблюдений ( 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 ), предельные оценки чрезвычайно значительные высоты волн. Таким образом, оценки экстремальных значений обычно характеризуются большой статистической неопределенностью.

Подходы динамического и статистического анализа были применены для исследования возможных изменений климата ветрового волнения на основе прогнозов средних и процентильных значений ( 2 , 3 , 18 ), но, кроме нескольких исследований 19 , 20 , 21 , 22 ) отсутствует надежный анализ прогнозируемых изменений экстремальных значений ветрового волнения.Это приводит к отсутствию консенсуса в отношении того, влияет ли изменение климата на частоту или масштабы этих экстремальных явлений.

Целью настоящего анализа является количественная оценка того, как величина и частота экстремальных явлений, связанных с ветровым волнением, могут измениться в соответствии с прогнозируемыми климатическими сценариями в будущем. Следовательно, нам необходимо определить разницу между историческими оценками экстремумов и прогнозами на будущее. Определение этих различий, когда как исторические оценки, так и будущие прогнозы экстремумов содержат большую статистическую неопределенность, является проблематичным.Поэтому здесь мы используем ансамблевый подход, который может уменьшить неопределенности, относящиеся к стандартным методам EVA (т.е. повысить уверенность в оцененных экстремальных значениях), а также количественно оценить межмодельные и межсценарийные неопределенности ( 3 , 23 , 24 , 25 ). В этом подходе мы анализируем ансамбль глобальных климатических моделей (ГКМ), используемых для создания волновой модели, как независимых реализаций волновых условий океана, что позволяет объединить самые высокие экстремальные волновые условия (после применения коррекции смещения, чтобы уменьшить влияние различное форсирование GCM; см. Материалы и методы).Этот подход формирует большой набор данных, который повышает достоверность его статистических оценок. Было показано, что этот подход хорошо работает при применении к одномодельным ансамблевым прогнозам исторических экстремальных состояний моря ( 26 , 27 , 28 , 29 ), но ранее не применялся к экстремальным значениям, извлеченным из различных GCMs и будущие прогнозы глобальных экстремальных явлений. Хотя в нынешнем разрешении ГЦМ не способны определять локализованные экстремальные явления, такие как тропические циклоны (ТЦ) ( 20 , 22 ), сила этого подхода заключается в том, что он дает более надежные результаты по сравнению с предыдущими исследованиями, которые попытались обратиться к внутренней неопределенной природе состояния океана и атмосферы ( 30 ).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Ансамбль моделей

Мы исследовали изменения в глобальных высотах значительных волн за 100-летний период повторяемости, Hs100, в течение 21-го века на основе межмодельного ансамбля из семи прогонов модели глобальных волн [с использованием того же WAVEWATCH III v3. 14 ( 31 ) волновая модель], вынужденная с независимыми приземными ветрами GCM, часть международного проекта 5 взаимного сравнения связанных моделей (CMIP5) ( 32 ). Настоящий ансамбль является частью более крупной группы моделей ( 3 ), которая использовалась для изучения прогнозируемых изменений в средних и процентильных волновых условиях.Подмножество из семи моделей, которое было выбрано для оценки экстремальных условий, требует как минимум 6-часовых данных в течение всей продолжительности прогонов модели, в отличие от оценки среднего и процентильного прогнозов. Эти 6-часовые данные были доступны для этой подгруппы, которая ранее была протестирована на предмет ее умения моделировать ветровое волнение ( 33 ). Меньшее количество членов ансамбля делает настоящий анализ выполнимым с вычислительной точки зрения. Подмножество было дополнительно протестировано, чтобы убедиться, что оно является репрезентативным для более крупного ансамбля (см.Материалы и методы), воспроизводя сопоставимое среднее значение и климатологию 99-го процентиля, а также прогнозируемые изменения в обеих величинах к 2100 г. S1).

Экстремальные значения океанских волн были объединены из ансамбля прогонов модели глобальных волн, которые в совокупности представляют эквивалентный период времени, намного больший, чем обычно принятые подходы EVA (см. Материалы и методы). Чтобы можно было объединить результаты модели таким образом, данные должны быть независимыми и одинаково распределенными (i.i.d.) ( 9 ). В данном случае мы сделали прагматическое предположение, что результаты модели независимы, поскольку каждый прогон волновой модели принудительно запускается отдельной GCM, независимо инициируемой.Чтобы быть одинаково распределенными, модели должны генерировать сопоставимые экстремальные значения (см. Материалы и методы) ( 29 ). Эти предположения проверяются попарными сравнениями моделей, как показано на рис. S7.

Хвост эмпирической функции распределения вероятностей (epdf) синтезированного набора данных был построен, как на рис. S2, который демонстрирует, что есть вклады от каждой из семи моделей (одинаково распределенных; см. Материалы и методы). Хотя все модели вносят свой вклад, как показано на рис.S2 (B и C), вклады неоднородны, как показано вложенными серыми столбчатыми диаграммами (рис. S2, B и C). Это происходит потому, что наложенные друг на друга цветные столбцы представляют ансамбль из 1000 пиков результатов модели H _s без коррекции смещения. Коррекция смещения (см. Материалы и методы), выполняемая с использованием стандартизованной переменной Z , в значительной степени снижает неравномерность вклада GCM, таких как MRI-CGCM3 (рис. S2, D и E). После коррекции смещения мы подобрали функцию плотности вероятности (fpdf) к объединенным данным и интерполировали 100-летний период повторяемости, как это обычно делается в подходе EVA с пиками над порогом (PoT) (материалы и методы).Для ясности мы называем функцию распределения вероятностей синтезированных данных epdf, а функцию плотности вероятности, подогнанную к этим данным, — fpdf. Обратите внимание, что с набором ансамблевых данных 100-летнее значение может быть определено путем интерполяции, а не экстраполяции, которая была бы необходима в обычном EVA. В случае ансамблевого анализа требуемый уровень вероятности (100-летнее значение) находится в пределах выбранных вероятностей.

Эффективность подхода межмодельного ансамбля продемонстрирована на рис.1. На этом рисунке показаны оценки Hs100, полученные с помощью ансамбля моделей, в сравнении с традиционными подходами PoT, примененными как к данным высотомера ( 34 ), так и к одноволновой модели, полученной с помощью повторного анализа системы прогнозирования климата Национального управления по исследованию океана и атмосферы (NOAA) ( CFSR) ветры ( 35 ). Сравнение значений Hs100, полученных как из прогона модели вынужденных волн CFSR, так и из набора спутниковых данных, показывает уровень неопределенностей вокруг крайних оценок (рис.1). Волновая модель, созданная с помощью высококачественного поля ветра CFSR, которое было откалибровано на основе наблюдений на месте и удаленных наблюдений за океаном ( 35 ), действует как эталон модели для сравнения с симуляциями климата. Это моделирование климата выполняется только с заданными граничными условиями, без каких-либо наблюдений на месте или дистанционного зондирования, ассимилированных на протяжении многих лет. Обратите внимание, что это моделирование принудительного повторного анализа CFSR не зависит от используемого ансамбля (т. Е. Не является членом ансамбля).На рисунке S3 показаны различия между модельным ансамблем и глобальным распределением Hs100, вызванным CFSR. Хотя существуют различия в величине между различными подходами, пространственные распределения, полученные с помощью межмодельного ансамбля объединенных экстремумов (рис. 1A), очень похожи на другие наборы данных, обработанные с использованием традиционных подходов EVA (рис. 1, B и C). Основные различия обнаруживаются в областях TC, где данные как GCM, так и альтиметра не могут адекватно моделировать экстремумы из-за их грубого разрешения ( 22 ) и плотности выборки ( 34 ).Пространственное распределение и величина экстремальных значений, оцененных из межмодельного ансамбля, также очень похожи на предыдущие глобальные EVA значимой высоты волны ( 24 , 28 , 29 , 36 ), обеспечивая дополнительную поддержку многомодельного подхода. .

( A ) Межмодельный ансамбль 1979–2005 гг. Со скорректированными на смещение стандартизованными переменными максимальными значениями Z (см. Материалы и методы), объединенный из прогонов модели глобальных волн, вызванных семью приземными ветрами GCM.( B ) Набор данных откалиброванного альтиметра 1985–2018 гг. С использованием подхода PoT с подгонкой экспоненциального распределения. ( C ) Пики 1979–2005 гг. Превышают порог 99,6-го процентиля для модели одиночной глобальной волны, вызванной эталонной скоростью ветра NOAA CFSR (аппроксимация экспоненциального распределения).

Пределы достоверности для величины значений Hs100 различаются из-за различных характеристик набора данных и статистических подходов. Преимущество объединения данных об экстремальных волнах из межмодельного ансамбля волновых моделей заключается в уменьшении внутренних неопределенностей, связанных с оценками EVA ( 25 ). Объединенный набор данных, по сути, увеличивает длину доступного временного ряда модели, являясь представителем временного окна, большего, чем искомый период повторяемости (в данном случае 1 год из 100). Это увеличивает уровень достоверности оценок экстремальных значений по сравнению с обычными подходами EVA, как показано на рис. S4, где сравнение 95% доверительных интервалов для Hs100, полученных как для межмодельного ансамбля, так и для единственной модели, вызванной CFSR, указывает на уменьшение величины примерно в 3 раза (см. Материалы и методы).В результате повышается уверенность в определении прогнозируемых изменений значительных экстремумов высоты волны к концу 21 века с использованием межмодельного ансамбля.

Прогнозы экстремальных значений

В этом исследовании исторический (1979–2005 гг.) Межмодельный ансамбль сравнивался с межмодельным ансамблем будущих прогнозов в конце 21 века (2081–2100 гг.) Для двух различных репрезентативных траекторий концентрации (RCP). : RCP4.5, сценарий промежуточных выбросов и RCP8.5, сценарий высоких выбросов ( 37 ). Мы определили глобальные различия Hs100 между этими двумя периодами для обоих сценариев выбросов (рис.2), при этом экстремальные значения модели были скорректированы смещением с использованием стандартной методики коррекции переменных, которая в значительной степени снижает влияние различий GCM, вызванных различиями как в физике, так и в разрешение модели (см. Материалы и методы).

Метод стандартизированного анализа переменных используется для интервалов 1979–2005 и 2081–2100 годов. ( A ) Сценарий среднего уровня выбросов RCP4.5. ( B ) Сценарий с высокими выбросами RCP8.5. Заштрихованы области со статистически значимыми изменениями на уровне 5% (см. Материалы и методы; уравнение 7).

Результаты показывают, что Южный океан характеризуется общим увеличением Hs100 в конце 21 века для обоих выбросов RCP (рис. 2). В этой области оценки межмодельного ансамбля показывают увеличение примерно на 5% (RCP4.5) до 15% (RCP8.5) для Hs100. В южной части Тихого океана наблюдается уменьшение экстремумов волн около 30 ° ю.ш. и небольшое увеличение значительных экстремумов волн около 10 ° ю.ш. Это указывает на возможное усиление пассатов к концу 21 века, что согласуется с последними исследованиями ( 38 ). Увеличение от 5 до 10% (оба RCP) отмечается в Индийском океане к западу от Австралии и в больших районах Южной Атлантики. Выделенные выше изменения являются статистически значимыми, на что указывает штриховка на рис.2. Штриховка выполняется, как описано в разделе «Материалы и методы» и на рис. S5. Северное полушарие показывает более неправильную картину. Модели предсказывают увеличение Hs100 в высоких широтах как северной части Тихого океана, так и Северной Атлантики. Однако тесты статистической значимости (см. «Материалы и методы» и штриховка на рис. 2) показывают, что рост в Северной Атлантике не является статистически значимым. Однако прогнозируемое уменьшение чрезвычайно значительной высоты волн от -5 до -15% в средних и низких широтах Североатлантического бассейна является статистически значимым.

Оценка неопределенности

Для учета различий в климатологии волн между моделями в ансамбле был использован подход коррекции смещения с использованием стандартизированной переменной Z (Материалы и методы). Чтобы исследовать прогнозируемые изменения экстремально значительных высот волн более подробно, мы исследовали epdf этой стандартизированной переменной Z (Материалы и методы) в определенных местах (рис. S6). Этот ансамбль Z сильно снижает неопределенности, связанные с оценками Hs100 как из набора исторических данных за 1979–2005 годы, так и из двух сценариев будущего прогноза.На рисунке S6 (A, D и G) показаны 95% доверительные интервалы оценок Hs100 в трех выбранных местоположениях из следующего: ансамбль моделей, каждая отдельная модель и среднее значение по моделям. Доверительные пределы, представленные полосами погрешностей на графиках, значительно меньше для ансамблевого подхода, чем для любой из отдельных моделей при анализе с использованием обычного анализа PoT. На рисунке S6 (B, C, E, F, H и I) показаны epdfs из областей 5 ° × 5 ° вокруг этих трех конкретных местоположений, при этом усреднение по региону используется для дальнейшего уменьшения статистической изменчивости epdfs.Район Южного океана вокруг местоположения (120 ° в.д., 50 ° ю.ш.) — это район, где прогнозируется увеличение чрезвычайно значительной высоты волны. Epdfs (рис. S6, B и C) показывают, что это происходит из-за увеличения как частоты, так и силы экстремальных явлений как для RCP4.5, так и для RCP8.5. Изменения величины изображаются сдвигом вправо будущих сценариев epdfs по сравнению с гистограммой набора исторических данных. Изменения в частоте событий в Южном океане показаны путем переноса эпдф будущих сценариев вдоль оси — (рис.S6B). График квантиль-квантиль (Q-Q) (рис. S6C) анализирует детали этих изменений. Здесь изменения частоты показаны отклонением красных и оранжевых квантилей будущих сценариев от линии 1: 1 в области графика, представленной основной частью набора данных.

Столбики ошибок показывают, что прогнозируемые изменения к концу 21 века являются статистически значимыми для этого местоположения (т. Е. Планки ошибок не перекрываются; рис. S6A). Район северной части Тихого океана вокруг местоположения (190 ° в.д., 50 ° с.ш.) также является районом, где прогнозируется увеличение чрезвычайно значительной высоты волны.В этом случае сравнение с набором исторических данных (рис. S6, E и F) показывает, что epdfs двух прогнозируемых сценариев выбросов схожи с точки зрения частоты, но к концу наблюдается увеличение амплитуды экстремальных волн. века. Пределы достоверности (рис. S6D) показывают, что это изменение статистически значимо для обоих будущих сценариев. Местоположение в Северной Атлантике (320 ° в. Д., 40 ° с. Ш.) Является репрезентативным для района, где прогнозируется уменьшение чрезвычайно значительной высоты волны. Epdfs в области 5 ° × 5 ° (рис. S6, H и I) показывают, что это уменьшение является результатом уменьшения как частоты, так и величины экстремальных значений для сценариев выбросов как RCP4.5, так и RCP8.5. Однако доверительные интервалы показывают, что прогнозируемые изменения не являются статистически значимыми (рис. S6G).

Изменение частоты экстремальных явлений

Было предпринято дополнительное исследование изменений частоты экстремальных явлений путем определения для каждой одноволновой модели количества экстремальных явлений, превышающих определенные пороговые значения как для исторических (1979–2005 гг.), Так и для будущие прогнозы (2081–2100).Для каждой модели порог был установлен как процентиль исторического набора данных. Было получено число экстремумов выше этого значения как для исторического, так и для будущего прогнозного набора данных каждой модели, а затем была вычислена разница в количестве крайних значений (количество / годы) между историческими и будущими прогнозами (см. Материалы и методы). Первоначально мы протестировали порог 99,6-го процентиля, который приблизительно соответствует процентилю по общему количеству выходных данных модели из 1000 штормовых событий, объединенных для EVA, выполненного в каждом месте земного шара.Чтобы подтвердить согласованность результатов, мы также проверили порог 90-го процентиля. На рисунке 3A показано изменение количества событий выше уровня 90-го процентиля, а на рисунке 3B показан случай для порога 99,6-го процентиля. Для Южного океана увеличение Hs100 связано с увеличением количества экстремальных штормов. Это согласованный результат для обоих пороговых значений (рис. 3). Таким образом, изменение частоты этих событий влияет на оценки периода повторяемости. В северной части Тихого океана мы обнаружили значительное увеличение высоты волн в конце 21 века (рис.2), но значительного увеличения частоты этих событий не наблюдается (рис. 3). Здесь именно увеличение силы событий является причиной изменения высоты значительной волны за 100-летний период повторяемости. Прогнозируемое снижение значений в Северной Атлантике связано с уменьшением частоты экстремальных явлений (примерно на 1 событие меньше в год для порога 99,6-го процентиля).

( A ) Изменения количества экстремальных явлений в год по сравнению с историческим порогом 90-го процентиля между набором исторических данных за 1979–2005 годы и будущим прогнозом 2081–2100 годов для RCP8.5. ( B ) То же, что и (A), но для исторического порога 99,6 процентиля. Подобная пространственная изменчивость демонстрирует согласованность результатов для разных выбранных пороговых значений.

Экстремумы ветрового волнения, генерируемые TC

Экстремумы ветрового волнения, генерируемые TC, заслуживают отдельного обсуждения, так как грубое разрешение МОЦ, а используемые физические схемы могут ограничивать представление экстремальных ветров ТЦ и, следовательно, моделируемого ветрового волнения. крайности.Эффективность нынешнего набора данных из семи моделей ансамбля при воспроизведении ветрового волнения ТЦ была проанализирована и подтверждена по наблюдениям Шимура и др. . ( 39 ) в западной части северной части Тихого океана. Анализ показывает, что три из семи моделей могут представлять не менее 80% частоты ТС, а также ветры более 30 м / с. Это модели BCC-CSM1.1, MIROC5 и MRI-CGCM3. Способность этих моделей отображать экстремумы ветрового волнения ТЦ показана на рис. S8, где для выбранных местоположений буев Национального центра данных буев (NDBC) мы сравниваем высоту волн ансамбля из семи моделей с поправкой на смещение с измерениями высоты волн с помощью буев и спутникового альтиметра.Кроме того, на рис. S10: EVA выполняется для каждого прогона волновой модели за исторический период 1979–2005 гг., Чтобы показать различия между характеристиками EVA каждой модели в регионах TC. Ансамбль из семи моделей имеет лишь ограниченную точность в представлении этих событий, и, как видно на рис. S8 недооценивает крайности в регионах ТЦ. Однако полезно исследовать величину и частоту изменений (рис. 2 и 3) в основных регионах ТЦ [западная и восточная часть северной части Тихого океана; Северная Индия, Южная Индия и южная часть Тихого океана; Карибский бассейн / Мексиканский залив; и открытая Северная Атлантика (www.ncei.noaa.gov/news/inventory-tropical-cyclone-tracks)], а также о том, как прогнозы GCM работают в этих регионах. На рисунке 2 показано статистически значимое уменьшение величины Hs100 в регионах ТЦ, за исключением северо-западной части Тихого океана. На Рисунке 3 показано, что частота экстремальных ветровых явлений ТС во всем мире снизится к 2100 году. Согласно недавно опубликованному Специальному докладу Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) по океану и криосфере в условиях меняющегося климата и справочным обзорам глобальных будущих прогнозов в События TC ( 40 , 41 ), существует средняя уверенность в отношении общего будущего прогнозируемого увеличения событий TC категорий 4 и 5. Если это так, то будущие прогнозируемые значения Hs100 также должны увеличиться в результате сдвига в величине событий TC. Это отличается от результатов, полученных с использованием существующего семимодельного ансамбля EVA (рис. 2). Однако появляются также новые свидетельства (низкая достоверность) снижения частоты ОК ( 41 ), что согласуется с результатами на рис. Следует отметить, что как интенсивность, так и частота 1000 объединенных пиков будут влиять на EVA. Таким образом, снижение частоты будет частично противодействовать увеличению интенсивности TC, таким образом уменьшая будущие прогнозируемые оценки Hs100.

Как отмечалось выше, глобальные экстремальные проекции ветрового волнения в регионах ТЦ зависят от разрешения CMIP5 GCM и физики модели, которые ограничивают достоверность оценок ветрового волнения ТЦ ( 40 ). Однако нынешний подход EVA может вывести некоторую информацию о TC, полученную из ограниченного числа моделей, вносящих вклад в ансамбль. В будущем этот подход может использовать преимущества GCM высокого разрешения CMIP6 с улучшенной физикой для создания глобальной волновой модели с высоким разрешением [горизонтальное разрешение не менее 0. 25 °; ( 22 )], чтобы оценить экстремальные будущие изменения ветрового волнения, вызванные ТС. Таким образом, характеристики ансамблевого подхода могут быть значительно улучшены, поскольку гораздо больший объем информации о ветровом волнении ТЦ будет включен в объединенные самые высокие пики. В этом случае мы могли бы оценить изменения в экстремумах ветрового волнения, генерируемых TC, в отличие от волн, не генерируемых TC, которые, возможно, все еще доминируют в текущем наборе данных ансамбля ( 39 ). На современном уровне точности следует проявлять особую осторожность при интерпретации изменений Hs100 в областях TC.

Изменения вдоль глобальных береговых линий

Потенциальным последствием прогнозируемых изменений экстремальных волновых условий будет усиление эрозии береговой линии и, возможно, прибрежные наводнения в некоторых регионах. На рисунке 4 показаны прогнозируемые изменения Hs100 вдоль береговой линии мира в 2100 году для RCP8.5. Это было определено путем отнесения изменения Hs100 в ближайшей точке модели к прибрежному сегменту. Эта оценка игнорирует возможное прибрежное преломление и мелководье в этом глобальном масштабе.В таблице S1 показаны протяженность и процент глобальных изменений береговой линии в Hs100 с шагом 5%. Согласно прогнозам, в общей сложности 59% береговых линий мира испытают усиление экстремальных волновых условий (таблица S1). В соответствии с рис. 2В, высокоширотные регионы обоих полушарий, по прогнозам, будут иметь чрезвычайно значительный рост высоты волны, в то время как в более низких широтах обычно наблюдается уменьшение. Следует отметить, однако, что из-за разрешения модели волны, генерируемые TC, плохо разрешаются.Следовательно, существует меньшая уверенность в прогнозируемых изменениях Hs100 в этих тропических регионах (от 30 ° до 10 ° южной широты, от 10 ° до 30 ° с.ш.; см. Материалы и методы). Хотя на рис. 2B показано увеличение Hs100 в Южном океане до 20%, это значительное увеличение обычно происходит на широтах южнее, чем на большинстве континентальных береговых линий. Прогнозируется, что на южной оконечности Южной Америки рост составит примерно 20%, а на западном побережье Новой Зеландии и Тасмании — на 10–15%. Прогнозируется также увеличение на 10-15% для побережья северной части Тихого океана (Канада и полуостров Камчатка). Как показано на рис. 2 (см. Материалы и методы), изменения величины Hs100 менее 5% обычно не являются статистически значимыми.

ОБСУЖДЕНИЕ

Применяемый здесь ансамблевый подход имеет главное преимущество в том, что полученные значения Hs100 имеют значительно меньшие доверительные интервалы, чем если бы использовались оценки из одной модели.Это преимущество при исследовании изменений значений Hs100. Уменьшение величины доверительных интервалов можно увидеть в определенных местах на рис. S6 (A, D и G) и в целом на рис. S4 и S5 (D и E). Это позволяет определять прогнозируемые изменения экстремумов с гораздо большей статистической достоверностью. В результате настоящий анализ позволил оценить статистически значимые изменения в чрезвычайно значительной высоте волны на глобальной основе. Хотя прогнозируемые изменения экстремальных явлений кажутся надежными, внутримодельные неопределенности и неопределенности, возникающие в результате масштабирования атмосферы и моделирования ветрового волнения, не рассматриваются в этом анализе ( 3 ).Кроме того, некоторые регионы Мирового океана, подверженные местной изменчивости климата, такие как ТЦ, представляют более высокую неопределенность из-за ограничений модели при представлении этих природных явлений в текущих разрешениях модели ( 20 , 21 , 22 , 39 , 40 , 41 ). Вопрос о том, увеличиваются ли ТК по частоте или по величине, остается открытым ( 40 , 41 , 42 , 43 ). Тем не менее, повышение разрешения и улучшенная физика моделей следующего поколения будут в дальнейшем устранять остающиеся источники неопределенностей, с более точными оценками изменений в будущих прогнозируемых экстремально значительных высотах волн. Кроме того, мы выступаем за непрерывное архивирование данных из GCM, чтобы обеспечить длительную запись климата. Эти GCM уже используются в столетних временных масштабах, но высокодневные данные архивируются только для ограниченных временных отрезков.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Межмодельный ансамбль океанских штормов

Для разработки использовался ансамбль прогонов модели глобальных волн WAVEWATCH-III (WWIII v.3.14) ( 31 ), вызванный приземными ветрами, смоделированными различными GCM. набор данных об условиях штормовых волн.Эти GCM являются частью CMIP5, входящей в Пятый отчет об оценке IPCC. Мы выбрали семь прогонов модели Третьей мировой войны, которые показали наилучшие результаты с точки зрения прогнозирования волнового климата ( 33 ), и применили EVA ( 9 ) к выходным данным модели. GCM, использованные для генерации приземных ветров, которые заставили модель волн третьей мировой войны (CMIP5 / WWIII), были следующими: ACCESS1.0, BCC-CSM1. 1, GFDL-CM3, HadGEM2-ES, INMCM4, MIROC5 и MRI- CGCM3 ( 33 ). Характеристики каждой модели описаны в таблице S2.Данные доступны на серверах данных CSIRO [набор данных Collaboration for Australian Weather and Climate Research (CAWCR) https://doi.org/10.4225/08/55C991CC3F0E8].

Как отмечалось выше, этот ансамбль является подмножеством более крупной группы, используемой Morim et al. ( 3 ) для исследования изменений среднего значения и высоты 99-го процентиля значимой волны к 2100 году. Меньшая группа использовалась здесь, поскольку для настоящего анализа экстремальных значений требовались данные по крайней мере за 6 часов, а не за месяц.Эти данные были заархивированы для этих семи моделей. Кроме того, ежечасные данные означают увеличение количества данных примерно в 700 раз на модель. Следовательно, меньший ансамбль также требовался для решения задачи с вычислительной точки зрения. Настоящий набор моделей взят из кластеров 2 и 4 из Morim et al. ( 3 ), которые в целом представляли более крупный ансамбль моделей. Однако, чтобы подтвердить, что это так, климатология для подмножества была определена как средняя и 99-й процентиль значимой высоты волны, H¯s и Hs99, за исторический период времени (1979–2005 гг.).Эти результаты показаны на рис. S1 (A и B) и сопоставимы с рисунком 1 Morim et al. ( 3 ). Аналогичным образом, процентные изменения H¯s и Hs99 между историческим (1979–2005 гг.) И будущим (2081–2100 гг.) Периодами времени как для RCP4.5, так и для RCP8.5 показаны на рис. S1 (от C до F). Опять же, это прямо сопоставимо с рисунком 1 (ΔH¯s) и рисунком 2 (ΔHs99) Morim et al. ( 3 ). Эти сравнения дают уверенность в том, что нынешнее подмножество моделей представляет более крупный ансамбль, состоящий из 83 моделей.

Методика EVA

Наша цель состояла в том, чтобы объединить данные из ансамбля семи моделей с поправкой на смещение. С этой целью сначала был установлен порог на уровне 90-го процентиля для каждой из семи моделей. Затем были выбраны независимые от шторма пики выше этого порога, причем независимость была гарантирована за счет обеспечения того, что пики разделены минимумом 48 часов ( 44 ). Затем были ранжированы пиковые значения из объединенного набора данных, и были выбраны самые высокие 1000 ( 29 , 45 ).Процедура была проведена как для необработанных 6-часовых выходов модели, так и для выходных данных со скорректированным смещением (рис. S2, D и E). Что касается подхода PoT, мы установили экспоненциальное распределение для 1000 самых высоких пиков и нашли значение 100-летнего периода повторяемости на желаемом уровне вероятности из соотношения ( 34 , 46 ) P (x N _POT — количество пиков (1000), а N _Y — эквивалентная продолжительность в годах объединенного набора данных, из которого были извлечены пики.Этот процесс выбора пиков штормов из каждой модели в ансамбле и объединения их для формирования гистограмм экстремальных значений схематично показан на рис. S2. Для выполнения EVA необходимо определить репрезентативный период времени для объединенного набора данных (то есть определить N _POT ). Как только крайности каждой из моделей объединены, у нас больше не будет единого временного ряда. Скорее, у нас есть объединенный набор крайностей из нескольких моделей, для которых мы проверили уровень независимости и идентичное распределение (рис.S7). Следовательно, чтобы вычислить эквивалентный период времени для этого объединенного набора данных N _Y , мы предположили, что каждый из 6-часовых выходных данных модели представляет 6-часовое временное окно; это значение было проверено в предыдущей литературе ( 29 , 45 ). Учитывая високосные годы для набора исторических данных (1979–2005), эквивалентное время дается уравнением. 2Teqhist = 27 лет × 365,25 дня × 4 ретроспективных прогнозов в день × 6 часов × 7 моделей = 189 лет (2), а для будущего прогноза (2081–2100) эквивалентное время дается уравнением.3Teqproj = 20 лет × 365,25 дня × 4 прогноза в день × 6 часов × 7 моделей = 140 лет (3)

Как обсуждалось выше и в следующих разделах, синтезированный период времени гарантирует меньшие доверительные интервалы периода повторяемости, уменьшая неопределенности. Уравнения 2 и 3 определяют значения N _Y в уравнении. 1. Обратите внимание, что, поскольку N _Y больше, чем желаемый период повторяемости (100 лет), мы «в выборке», и экстраполяция epdf не требуется.Экспоненциальное распределение, подогнанное к epdf данных, поэтому используется только для сглаживания хвоста epdf и помощи интерполяции экстремально значимой высоты волны на желаемом уровне вероятности (т. Е. Одно событие на 100 лет; см. Рис. S2) . Подход, аналогичный применяемому здесь, был использован для оценки прогнозируемых изменений чрезвычайно значительной высоты волны в выбранных точках Северного моря ( 26 , 27 ). Однако, в отличие от настоящего подхода, в предыдущем анализе использовались только годовые максимумы одной модели.

Предварительный тест на необработанных данных модели

Данные из ансамбля моделей могут быть объединены для проведения EVA, только если данные соответствуют определенным критериям ( 29 , 45 ). То есть данные должны быть i.i.d. ( 9 ). Чтобы выяснить, являются ли данные i.i.d., мы выбрали несколько местоположений по всему миру и построили точечные диаграммы значимых значений высоты волны для наборов данных исторической модели. Диаграммы разброса предназначены для значений в определенных местах и ​​в одно и то же время.Графики были построены между каждой комбинацией двух моделей (рис. S7). Поскольку модели вынуждены работать с разными полями ветра, графики разброса показывают низкую корреляцию (коэффициент корреляции <0,13), и предполагается, что модели достаточно независимы для выполнения анализа ( 29 , 45 ). Кроме того, графики Q-Q (рис. S7) показывают, что в целом модели распределены одинаково, т. Е. Линия Q-Q близка к линии 1: 1, что указывает на аналогичные epdfs. Это особенно верно для большей части данных с большим расхождением в крайних точках.Чтобы дополнительно проверить взаимосвязь между моделями при экстремальных значениях, мы извлекли пики на 90-м процентиле для каждой модели м и сравнили квантили с квантилями межмодельного ансамбля экстремумов, взятых выше того же процентиля. Затем мы вычислили крайнюю среднеквадратичную ошибку квантилей (RMSE), чтобы определить параметр производительности e _RMSE (уравнение 4) eRMSE = 1 − RMSEmn − Hs100∣Hs100 (4)

Параметр производительности e _RMSE (Ур.4) описывает сходство (или несоответствие) между модельными распределениями крайностей. Чем меньше e _RMSE , тем более схоже распределение экстремумов между моделями, и, следовательно, более надежным является подход ансамблевого EVA. RMSE _m — это среднеквадратичная ошибка крайних квантилей 90-го процентиля модели m по отношению к крайним квантилям 90-го процентиля межмодельного ансамбля, где n — количество моделей (в данном случае 7), и Hs100 — это значение периода доходности 100 лет, оцененное с помощью межмодельного подхода EVA (т.е., соответственно, для наборов данных прошлых и будущих прогнозов).

Результаты e _RMSE для наборов данных как прошлых, так и будущих прогнозов (рис. S9) показывают разумное согласие между крайностями модели ( e _RMSE <0,05), за исключением тропических зон, затронутых ТК, которые все еще недостаточно адекватно представлены моделями из-за низкого разрешения и отсутствия физики. Эти результаты показывают, что некоторые GCM, похоже, улавливают характеристики TC, в то время как другие по-прежнему пропускают их.Это демонстрируется EVA, выполненным для каждой отдельной глобальной волновой модели за исторический временной интервал 1979–2005 гг. (Рис. S10).

Устойчивость результатов

Чтобы учесть различные смещения и расхождения между различными моделями, мы протестировали два подхода к коррекции смещения и подход без смещения. Как указано выше, мы описываем результаты, полученные с помощью стандартной коррекции переменных, которая, по нашему мнению, работает достаточно хорошо. Этот подход позволяет сравнивать модели с разными смещениями и дисперсиями ( 47 ) путем стандартизации значимых значений высоты волны для исторического среднего значения μmhist и SD σmhist каждой модели (здесь m = 1, 2,…, 7 для семи моделей ). Это делается как для исторической (уравнение 5), так и для будущей проекции (уравнение 6) значимых значений высоты волны H _{s , м} Zmhist = Hs, mhist — μmhistσmhist (5) Zmproj = Hs, mproj — μmhistσmhist (6)

Значения H _s были стандартизированы для каждой из семи моделей индивидуально, а затем данные о штормах (экстремальные значения) были объединены. Затем был проведен EVA для 1000 самых высоких значений Z , извлеченных из объединенных переменных Z _m .Затем мы нашли 100-летний период повторяемости Z ¹⁰⁰ и из этого вычисленного Hs100, инвертируя уравнения. 5 и 6. Инверсия была выполнена с использованием среднего исторического значения по ансамблю из семи моделей, μenshist и SD, σenshist. Изменения ∆Hs100 между историческими и будущими наборами данных прогнозов показаны выше на рис. 2.

Во втором анализе напрямую сравнивались значения экстремально значимых высот волн из межмодельного ансамбля набора исторических данных с экстремально значимыми высотами волн межмодельного ансамбля прогнозы на будущее. В этом анализе не использовалась коррекция смещения. Анализ PoT был выполнен на 1000 самых высоких значимых пиках высоты волны, выбранных, как описано выше. Изменения 100-летнего периода повторяемости в конце 21-го века (рис. S11A) показывают пространственное распределение, аналогичное результатам, скорректированным для Z (рис. 2), особенно в средних и высоких широтах обоих полушарий. Основные отличия обнаруживаются в тропических областях, где, как уже упоминалось выше, модели имеют ограничения в представлении экстремумов (области TC на рис.S10).

В третьем подходе мы извлекли 1000 самых высоких пиков из наборов исторических и будущих данных с поправкой на систематическую ошибку. Мы скорректировали смещение каждого из выходных данных CMIP5 / WWIII на уровне 99,8-го процентиля, основываясь на 99,8-м квантиле прогона эталонной климатической модели. Это волновая модель Третьей мировой войны, вызванная приземными ветрами из CFSR Американских национальных центров экологических прогнозов (запуск CFSR / WWIII). Дельта, полученная из квантиля 99,8-го процентиля эталонных прогонов, затем добавлялась или вычиталась из кумулятивной функции распределения каждого из прогонов CMIP5 / WWIII, сдвигая хвост крайних значений для соответствия выбранному уровню квантиля.Этот процесс аналогичен корректировке с помощью метода сопоставления на основе квантилей ( 48 ), но ограничен одним квантилем, чтобы сохранить дисперсию каждого хвоста модели крайних значений. Изменения Hs100 (рис. S11B) с использованием этого подхода демонстрируют большую изменчивость, чем первые два подхода, но общие распределения схожи, особенно в средних и высоких широтах обоих полушарий, что демонстрирует надежность результатов в этих регионах Мировой океан. Изменения в тропических регионах остаются открытым вопросом, и такой подход коррекции смещения приводит к большим отклонениям в результатах для этих районов.

В дополнение к этому мы проверяем согласованность будущих изменений H _s , выполняя EVA на разных уровнях доходности. Они соответствуют 1 из 10, 20, 50 и 100-летних периодов доходности. Экстремальные оценки EVA для каждого уровня доходности показаны на рис. S12, с процентным соотношением прогнозов RCP8.5 на 2081–2100 гг. По сравнению с периодом 1979–2005 гг. Результаты показывают различную величину оценок для наборов данных как прошлых, так и будущих прогнозов, от наименьшего (период повторяемости 10 лет) до наибольшего (период повторяемости 100 лет).Процент изменения значительной высоты волны к концу 21-го века по сравнению с периодом 1979–2005 гг. Остается неизменным в течение различных проанализированных периодов повторяемости. Результаты 10-летнего периода повторяемости (рис. S12) согласуются с данными Wang et al. ( 19 ) в Южном океане, восточной тропической части Тихого океана и Северной Атлантике.

Вклад модели

Важным элементом подхода объединенной модели является то, что все модели вносят вклад в оценки EVA.То есть пики, составляющие хвост объединенного экстремального значения epdf, происходят от всех прогонов CMIP5 / WWIII, а не от небольшого числа моделей, доминирующих над выбранными экстремальными значениями. Чтобы проверить это, была отслежена модель, вносящая вклад в каждый из пиков в ансамбле EVA. Количество пиков каждой модели, составляющих 1000 наивысших значений Z в объединенном наборе экстремальных данных, было определено в выбранных тестовых точках. Вклад модели в 1000 пиков для данных без коррекции смещения показан для этих местоположений в виде круговых диаграмм (рис.S13). Этот рисунок показывает, что даже без какой-либо коррекции смещения все семь моделей вносят вклад в fpdf и, следовательно, в оценку периода повторяемости. Кроме того, процесс коррекции смещения обеспечивает еще более равномерный вклад в пики отдельных моделей ансамбля, как показано на рис. S2.

Статистическая значимость

После того, как 1000 пиков извлечены из межмодельного ансамбля, мы можем настроить доверительные интервалы на уровне 95% ( 49 ). Метод начальной загрузки выполняется путем повторной выборки в 500 раз 1000 объединенных пиков с заменой.Каждая из 500 выборок состоит из 1000 значений. При замене в бутстраповой выборке некоторые значения из 1000 исходных пиков могут повторяться, а некоторые не появляться ( 49 ). Затем для каждой точки сетки мы вычисляем значение возврата за 100 лет, соответствующее экспоненциальному распределению для каждой из 500 выборок. Уровень достоверности 95% определяется процентилями 0,025 и 0,975 найденных значений 100-летней доходности. Доверительные интервалы как для исторического, так и для будущего прогноза Hs100 (рис.S5, D и E) значительно меньше результатов, полученных с помощью обычных методов EVA (см. Рис. S6, A, D и G) ( 28 , 29 ). Воспользовавшись уменьшенной статистической неопределенностью, мы представляем здесь тест для оценки статистической значимости экстремально значительных изменений высоты волны в конце 21-го века. Значительные изменения высоты волны в конце 21 века считаются статистически значимыми, если 95% доверительные интервалы исторических и будущих экстремумов не перекрываются, то есть ∆Hs100∣> 0. 5 × (CI95, hist-CI95, proj) (7) где ∆Hs100 — разница между историческими и будущими прогнозами Hs100 (рис. 2), а CI ₉₅ — доверительные интервалы (т. Е. Диапазон значений, в котором мы на 95% уверены, что найдем Hs100 для межмодельных ансамблей исторических CI _{95, hist} и будущих проекций CI _{95, proj} ).

Статистически значимые значения изменений Hs100 показаны штриховкой на рис. 2. Как видно на этом рисунке, большинство областей, где изменения Hs100 превышают 5% по величине (положительные или отрицательные), являются статистически значимыми.Одним из основных преимуществ применяемого здесь подхода объединенного ансамбля является то, что уменьшение доверительных границ оценок экстремальных значений означает, что различия в экстремальных значениях могут быть определены с большей статистической достоверностью.

Еще одна демонстрация увеличения статистической достоверности за счет подхода объединенного ансамбля продемонстрирована на рис. S14, который показывает изменения Hs100 к концу 21 века для RCP8. 5, рассчитанный с использованием пиков, превышающих порог 99,6-го процентиля (PoT) для каждой из отдельных моделей в ансамбле.Рисунок S14 можно напрямую сравнить с результатом ансамбля на фиг. 2B. Хотя некоторые пространственные вариации, очевидные на рис. 2В, очевидны при рассмотрении моделей по отдельности, очевидно увеличение статистической изменчивости. Применяя тот же подход, что и выше, для определения статистической достоверности, мы обнаруживаем, что почти ни одно из изменений Hs100 не является статистически значимым на уровне 95-го процентиля при использовании индивидуальных моделей.

Был проведен дополнительный сравнительный тест путем оценки среднего значения изменений Hs100 для отдельных моделей на рис.S12. Это дало результат, сравнимый с результатом ансамбля (рис. 2B), увеличивая уверенность в надежности ансамблевого подхода. Однако, как показано на рис. S6 (A, D и G) доверительные интервалы с использованием такого подхода усреднения все еще намного больше, чем для ансамблевого подхода.

Обзор векторов и снарядов — с ответами №2

Перейдите к:

Векторы и снаряды — Главная || Версия для печати || Вопросы и ссылки

Ответы на вопросы: Все || # 1-9 || # 10-45 || # 46-55 || # 56-72

Часть B: множественный выбор

10.Если сложить два вектора смещения 6 метров и 8 метров (с разными направлениями), то результат может находиться в диапазоне от ___ метров до ___ метров.

Ответ: D

Векторная сумма 6,0 метра и 8,0 метра будет наибольшей, если их сложить в одном направлении; что даст в результате 14 метров. Векторная сумма 6,0 метра и 8,0 метра будет наименьшей, если их сложить в противоположном направлении; что даст результат 2.0 метров. Анимация, изображающая различные результирующие 6,0 метра, добавленные к 8,0 метрам в различных направлениях, показана на отдельной странице. Смотрите анимацию.

11. Три вектора добавляются по правилам сложения векторов. Четвертый вектор рисуется от хвоста первого вектора к началу последнего вектора.Этот четвертый вектор обозначается как ____.

Ответ: C

Результирующий результат представляет собой результат сложения двух или более векторов. На диаграмме сложения масштабированных векторов результат всегда тянется от хвоста первого вектора к голове последнего вектора.

12. ИСТИНА или ЛОЖЬ:

Порядок, в котором добавляются векторы, повлияет на конечный результат.

Ответ: B

Порядок, в котором добавляются векторы, не влияет на величину или направление результирующего.A + B + C дает тот же результат, что и B + C + A, и тот же результат, что и A + C + B. Анимация, изображающая сложение пяти векторов в трех разных порядках, отображается на отдельной странице. . Смотрите анимацию.

13. Вектор A направлен на север, а вектор B — на восток.Какая из следующих векторных диаграмм сложения лучше всего представляет собой сложение векторов A и B и последующий результат?

Ответ: E

Если используется метод «голова к хвосту» (иногда называемый методом треугольника), то хвост B должен быть нарисован, начиная с головы A. Обе диаграммы D и E показывают это. Затем полученный результат нужно провести от хвоста A к голове B (что не показано на диаграмме D). Также существует метод параллелограмма для сложения векторов.В этом методе хвосты двух векторов помещаются вместе (как на диаграммах A и B). Затем следует нарисовать параллелограмм с двумя векторами, образующими смежные стороны параллелограмма. Результирующая проводится от хвостов векторов к противоположному углу параллелограмма. Это сделано неправильно на диаграммах A и B. Диаграммы C и F не похожи ни на один (точный) метод сложения векторов, известный человечеству.

14.При добавлении вектора B к вектору A геометрически (или графически) с использованием метода «голова к хвосту» результат отрисовывается от ____ до ____.

Ответ: B

Добавление вектора B к вектору A эквивалентно слову A + B.В таком случае сначала рисуется A, затем B рисуется хвостом во главе A. Наконец, результирующий результат рисуется от хвоста первого вектора (A) до головы последнего вектора ( Б) .

Используйте следующие векторные диаграммы сложения для вопросов # 15- # 20.

15. Какое из следующих уравнений сложения векторов показано на диаграмме 1?

16. Какое из следующих уравнений сложения векторов показано на диаграмме 2?

17. Какое из следующих уравнений сложения векторов показано на диаграмме 3?

18. Какое из следующих уравнений сложения векторов показано на диаграмме 4?

Ответы на вопросы №15- №18:

15.В

16. А

17. E

18. G

Векторов добавляются методом «голова к хвосту», и результат протягивается от хвоста первого вектора к началу последнего вектора. Таким образом, если два вектора добавляются — скажем, B добавляется к A (как в A + B) — тогда сначала рисуется A, а хвост B помещается в начало A. Получившийся результат рисуется с хвостом в хвосте A и его голова во главе B. Таким образом, когда хвосты двух векторов видны связанными, один из векторов является результирующим, а другой — первым добавляемым вектором.И когда головы двух векторов видны соединенными, один из векторов является результирующим, а другой — вторым добавляемым вектором. Эти принципы могут быть применены для ответа на поставленные выше вопросы.

Обратите внимание, что в вопросе 18 нет ни одного вектора, который бы проводился от хвоста одного вектора к началу другого вектора. Таким образом, результат не выводится. Можно сказать, что диаграмма показывает, что A + B + C = 0.

19. Рассмотрите величину и направление векторов A и B, как показано на Диаграмме 1 выше.Какая из следующих диаграмм представит B — A = R?

Ответ: B

Вычитание A из B эквивалентно добавлению отрицательного числа A к B. То есть B — A = B + (-A). Негатив вектора — это просто тот же вектор, нарисованный в противоположном направлении. Правильным ответом должна быть диаграмма, на которой сначала изображается буква B. Затем во главе B должен быть нарисован хвост вектора, указывающий в направлении, противоположном A. Это показано на обеих диаграммах B и C.Затем полученный результат должен быть проведен от хвоста B к голове -A. Это не показано на диаграмме C.

20. Рассмотрите величину и направление векторов B и C, как показано на Диаграмме 2 выше. Какая из следующих диаграмм представит C — B = R?

Ответ: C

Вычитание B из C эквивалентно добавлению отрицательного числа B к C. То есть C — B = C + (-B). Негатив вектора — это просто тот же вектор, нарисованный в противоположном направлении.Правильным ответом должна быть диаграмма, на которой сначала нарисован C. Затем во главе C следует нарисовать хвост вектора, указывающий в направлении, противоположном направлению B. Это показано на обеих диаграммах B и C. Полученный результат затем следует провести от хвоста C к голове -B. Это не показано на диаграмме B.

21.Векторная сумма (только звездная величина) 25,0 м, север + 18,0 м, восток ___ м.

Ответ: C

Эти два вектора направлены под прямым углом друг к другу. В таких случаях векторная сумма может быть определена с помощью теоремы Пифагора. Результирующее (R) равно квадратному корню из суммы квадратов двух добавляемых векторов. То есть R = Sqrt (A ² + B ² ), где A и B — два вектора, которые складываются вместе. Таким образом,

R = 30,805 м = ~ 30,8 м

22. Векторная сумма (только звездная величина) 32,0 м, север + 41.0 м, запад ___ м.

Ответ: D

Как и в вопросе № 21 выше, эти два вектора направлены под прямым углом друг к другу. Теорема Пифагора может использоваться, чтобы определить результат их суммы. Результирующее (R) равно квадратному корню из суммы квадратов двух добавляемых векторов.

R = Sqrt [(32,0 м) ² + (41,0 м) ² ] = Sqrt [(1024 м ² ) + (1681 м ² )] = Sqrt (2705 м ² )

R = 52.010 м = ~ 52,0 м

Используйте схему ниже, чтобы ответить на вопросы # 23- # 28. Каждый квадрат на диаграмме представляет собой площадь 20 х 20 метров.

23. Если человек идет от D к H, от G к C, то пройденное расстояние составляет ____ метров.

Ответ: F

Расстояние — это скалярная величина, и сложить три скаляра так же просто, как арифметически сложить три числа.Однако, поскольку первый из трех этапов этого пути проходит не на восток, запад, север или юг, определение расстояния для этого участка требует использования теоремы Пифагора. То есть ходьба от D к H эквивалентна переходу на 140 метров на восток (7 квадратов) и 160 метров (8 квадратов) на юг. Таким образом, расстояние от D до H составляет 212,6 метра — Sqrt [(140 м) ² + (160 м) ² ]. Расстояние от H до G составляет 80 метров (4 квадрата), а от G до C — 240 метров (12 квадратов).Общее пройденное расстояние составляет 212,6 м + 80 м + 240 м = 532,6 м = ~ 533 м .

24. Если человек идет от D к H, от G к C, то величина смещения составляет ____ метров.

Ответ: A

Смещение — это векторная величина, которая показывает, как далеко от нашего места находится объект в конце движения относительно начала движения. Смещение не зависит от пути, пройденного от начальной позиции до конечной позиции, а только от расстояния вектора, нарисованного от начала до конца.Результирующая для трех сегментов этого блуждания просто переносится из D в C. Расстояние этого результирующего результата находится с помощью теоремы Пифагора. Результирующий простирается на юг на 80 метров (4 квадрата) и на запад на 100 метров (5 квадратов). Результирующая величина имеет величину Sqrt [(80 м) ² + (100 м) ² ] или 128 метров.

25. Если человек идет от D к H, от G к C, то направление смещения составляет ___ градусов (при измерении против часовой стрелки с востока).

Ответ: E

Как обсуждалось в предыдущей задаче, результирующая область тянется на юг на 80 метров (4 квадрата) и на запад на 100 метров (5 квадратов).Это показано на диаграмме справа. Эти две части результирующего вектора можно объединить с тригонометрической функцией для определения угла тета. Угол тета составляет примерно 38,7 градуса. Это не направление результирующего смещения, а просто угол между вектором смещения и западным направлением. Условие, используемое для выражения направления вектора, заключается в измерении угла поворота против часовой стрелки с востока. Итак, в данном случае направление 180 градусов + 38.7 градусов или ~ 219 градусов.

26. Если человек идет от H до E, от C до G, то пройденное расстояние составляет ____ метров.

Ответ: E

Расстояние — это скалярная величина, и сложить вместе три скаляра так же просто, как сложить отдельные расстояния трех ног так же просто, как сложить расстояния. арифметически. Задача упрощается тем, что первые два отрезка пути проходят на одном отрезке линии.Остановку в точке E можно не принимать во внимание, поскольку это просто точка на линии от точки H до точки C. То есть HE + EC = HC . Поскольку линейный сегмент HC не простирается на восток, запад, север или юг, определение расстояния для этого отрезка требует использования теоремы Пифагора. То есть ходьба от H к C эквивалентна ходу на 240 метров на запад (12 квадратов) и 80 метров (4 квадрата) на север. Таким образом, расстояние от D до H составляет 253,0 метра — Sqrt [(240 м) ² + (80 м) ² ].Расстояние от H до E до C составляет 253 метра, а от C до G — 240 метров (12 квадратов). Общее пройденное расстояние составляет 253 м + 240 м = ~ 493 м .

27. Если человек идет от H к E, от C к G, то величина смещения составляет ____ метров.

Ответ: A

Смещение — это векторная величина, которая показывает, как далеко от нашего места находится объект в конце движения относительно начала движения. Смещение не зависит от пути, пройденного от начальной позиции до конечной позиции, а только от расстояния вектора, нарисованного от начала до конца. Результирующий результат для трех сегментов этой прогулки просто строится от H до G. Расстояние этого результирующего результата составляет 80 метров (4 квадрата) на север.

28. Если человек идет от H к E, от C к G, то направление смещения составляет ___ градусов (при измерении против часовой стрелки с востока).

Ответ: D

Конечный пункт назначения G находится к северу от исходного местоположения.Таким образом, смещение направлено на север (на 90 градусов).

Используйте следующую схему для вопросов # 29- # 33. На схеме показано речное судно, начинающееся в позиции А на восточном берегу реки. Судно направляется к позиции B (точка прямо через реку от точки A) со скоростью 3.8 м / с. Но из-за течения со скоростью 1,8 м / с лодка приземляется на западном берегу реки в точке C, расположенной ниже по течению от B. Ширина реки (d _через ) составляет 86,4 метра.

29. Величина результирующей скорости лодки ____ м / с.

Ответ: E

Это случай, когда лодка пересекает реку с помощью своего двигателя. Мотор позволяет лодке преодолевать 3,8 метра в сторону противоположного берега каждую секунду. Река течет на юг, каждую секунду унося лодку вниз на 1,8 метра. Результирующая скорость — это просто векторная сумма этих двух отдельных скоростей. Поскольку эти две скорости расположены под прямым углом друг к другу, векторная сумма может быть определена с помощью теоремы Пифагора.

против _{результат} = Sqrt [(3.8 м / с) ² + (1,8 м / с) ² ]

v _{результат} = 4,2 м / с

30. Направление результирующей скорости лодки ____ м / с.

Ответ: H

Направление результирующей скорости — юго-восток. Это помещает вектор в третий квадрант с направлением где-то между 180 и 270 градусами. Точный угол можно определить, если угол тета определяется с помощью тригонометрии.Тета — это угол, который результирующая скорость (красный вектор на диаграмме справа) составляет относительно западного направления. Этот угол можно найти с помощью функции касательной. Работа показана справа.

Угол тета составляет 25,3 градуса. Фактическое направление, измеренное как угол поворота против часовой стрелки с учетом восточного направления, составляет 180 градусов плюс 25,3 градуса. Это будет 205,3 градуса .

31. Время, необходимое лодке для перехода 86.Река шириной 4 м занимает ___ секунд.

Ответ: D

Мотор позволяет лодке двигаться 3. 8 метров в сторону противоположного берега каждую секунду. Длина пути от берега до берега составляет 86,4 метра. (Наличие течения не влияет на ширину или расстояние от берега до берега.) Время перехода через реку можно рассчитать, исходя из ширины реки и скорости лодки, используя уравнение v = d / t. Преобразование уравнения для решения относительно t дает

t = (86,4 м) / (3,8 м / с) = ~ 23 с (без закругления 22,7 с)

32.Местоположение C — это место, где лодка в конечном итоге приземляется на противоположном берегу. Каково расстояние от точки B до точки C.

Ответ: B

Расстояние, на котором точка C находится ниже по течению от точки B, математически связано со скоростью реки и временем перехода через реку. Расстояние можно рассчитать, умножив текущую скорость на время перехода через реку.

d _{ниже по потоку} = (1.8 м / с) • (22,7 с)

d _{ниже по потоку} = ~ 41 м

33. Если течение в определенный день было в два раза большей скоростью, то время для перехода через реку было бы ____.

Ответ: E

В этой ситуации, когда лодка движется прямо через реку, скорость течения направлена ​​перпендикулярно скорости лодки. Эти две составляющие результирующего движения лодки не зависят друг от друга. Скорость лодки делает единственный вклад в способность лодки пересекать реку.Скорость реки только несет лодку на юг вниз по реке. Таким образом, изменение скорости реки не повлияет на время, необходимое лодке для пересечения реки.

34. Объект совершает свободное падение. При падении объект ____.

Ответ: A

Когда объект свободно падает, его скорость (а также скорость) изменяется примерно на 10 м / с каждую секунду. Это означает, что ускорение имеет постоянное значение 10 м / с / с. Объект имеет изменяющуюся скорость (или скорость) и постоянное ускорение, если скорость изменяется на одинаковую величину («постоянную величину») в каждую последующую секунду его движения.

35.Футбольный мяч подбрасывается в воздух под углом 45 градусов к горизонтали. На самом верху траектории мяча его скорость равна _______.

Ответ: B

Когда снаряд поднимается к своему пику, его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная скорость уменьшается. На пике его вертикальная скорость становится равной 0 м / с. В этот момент скорость полностью горизонтальна; вертикальной составляющей скорости нет.

36. Футбольный мяч подбрасывается в воздух под углом 45 градусов к горизонтали.На самом верху пути мяча его ускорение составляет _______. (Не обращайте внимания на сопротивление воздуха.)

Ответ: A

Когда снаряд поднимается к своему пику, его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная скорость уменьшается. Это означает, что ускорение объекта вертикальное, а не горизонтальное. На пике и всюду по траектории наблюдается вертикальное (нисходящее) ускорение. Фактически, снаряд — это объект, на который действует только сила тяжести. Эта сила вызывает ускорение в том же направлении, что и сила — вниз.

37.Футбольный мяч подбрасывается в воздух под углом 45 градусов к горизонтали. В самом верху траектории мяча действующая на него чистая сила равна _______. (Не обращайте внимания на сопротивление воздуха.)

Ответ: A

Снаряд — это объект, на который действует только сила тяжести. Поскольку никакие другие силы не действуют на объект, результирующая сила будет направлена ​​вниз.

38.В какой точке его пути горизонтальная составляющая скорости (v _x ) снаряда наименьшая?

Ответ: E

Когда снаряд поднимается к своему пику, его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная скорость уменьшается. Это означает, что ускорение объекта вертикальное, а не горизонтальное. При постоянной горизонтальной скорости нет точки на траектории, где значение v _x меньше, чем в других точках.

39.В какой точке его пути вертикальная составляющая скорости (v _y ) снаряда наименьшая?

Ответ: C

Когда снаряд поднимается к своему пику, его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная скорость уменьшается. Во время восходящего участка траектории v _y непрерывно уменьшается, пока на пике не станет 0 м / с. Таким образом, v _y настолько малы, насколько они когда-либо будут, когда они находятся на пике траектории.

40.Самолет, который летит со скоростью 100 км / ч при боковом ветре урагана 100 км / ч, имеет скорость (относительно земли) ____.

Ответ: C

Когда такой объект, как самолет или лодка, движется в среде, которая движется относительно земли, скорость самолета или лодки (измеренная спидометром) не будет такой же, как скорость, измеренная человеком. на земле ( путевая скорость ).Скорость относительно земли (то есть результирующая скорость, полученная как комбинация скорости самолета и скорости ветра) может быть определена путем сложения скорости самолета и скорости ветра как векторов. В этом случае два вектора расположены под прямым углом, поэтому результирующая скорость может быть определена с помощью теоремы Пифагора.

R = SQRT ((100 км / час) ² + (100 км / час) ² )

R = 141 км / час

41.Самолет движется со скоростью 141 км / ч в сторону северо-востока (45 градусов). Какова его составляющая скорость в северном направлении?

Ответ: B

Чтобы определить компонент вектора в заданном направлении, должны применяться принципы разрешения вектора.Этот вектор скорости направлен под углом 45 градусов и имеет величину 141 км / ч. Вертикальный компонент (север) этого вектора можно найти с помощью функции синуса.

v _y = (141 км / ч) * синус (45 градусов)

v _y = 100 км / ч

42.Сверните шар для боулинга с края стола. Когда он падает, его горизонтальная составляющая скорости ___.

Ответ: B

Как только мяч покидает край стола, он становится снарядом. По мере падения его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная — уменьшается.Это означает, что ускорение объекта вертикальное, а не горизонтальное. Фактически, снаряд — это объект, на который действует только сила тяжести. Эта сила вызывает ускорение в том же направлении, что и сила — вниз.

43.Пуля выстреливается горизонтально и падает на землю за 0,5 секунды. Если бы он был запущен с удвоенной скоростью в том же направлении, он упал бы на землю через ____. (Предположим, что сопротивление воздуха отсутствует.)

Ответ: C

Как только пуля выходит из дула, она становится снарядом (при условии отсутствия сопротивления воздуха).По мере падения его горизонтальная скорость остается постоянной, а вертикальная — уменьшается. Сила тяжести действует на пулю, вызывая ее ускорение вниз. Движение пули в направлении вниз не зависит от движения в горизонтальном направлении. Другими словами, любое изменение в горизонтальном аспекте его движения не повлияет на движение в вертикальном направлении. На время вертикального падения на землю не влияет горизонтальная скорость снаряда.Чтобы упасть на землю с этой высоты, все равно потребуется 0,5 секунды, независимо от горизонтальной скорости.

44. Снаряд запускается под углом 15 градусов над горизонтом и падает на дальность. При такой же скорости под каким другим углом проецирования будет получено такое же расстояние вниз?

Ответ: D

Для снарядов, выпущенных под углом, угол пуска в 45 градусов обеспечивает наибольшее горизонтальное смещение. Любые два угла запуска, которые отделены от 45 градусов на одинаковую величину (например, 40 градусов и 50 градусов, 30 градусов и 60 градусов и 15 градусов и 75 градусов), будут обеспечивать одинаковое горизонтальное смещение.

45. Два снаряда выстреливаются с одинаковой скоростью, но под разными углами. Один стреляет под углом 30 градусов, другой — под углом 60 градусов. Снаряд, который первым попадет в землю, будет выпущен (без учета сопротивления воздуха) ____.

Ответ: A

Для снарядов, выпущенных под углом, угол пуска в 45 градусов обеспечивает наибольшее горизонтальное смещение. Углы пуска более 45 градусов приводят к большим вертикальным составляющим скорости; они дольше остаются в воздухе и поднимаются на большую высоту.Углы пуска менее 45 градусов приводят к небольшим вертикальным составляющим скорости; они не поднимаются так высоко и в конечном итоге за более короткое время падают на землю.

Перейдите к:

Векторы и снаряды — Главная || Версия для печати || Вопросы и ссылки

Ответы на вопросы: Все || # 1-9 || # 10-45 || # 46-55 || # 56-72

Вам тоже может понравиться.

1. Блокнот калькулятора

   Блокнот калькулятора включает текстовые задачи по физике, организованные по темам. Каждая проблема сопровождается всплывающим ответом и аудиофайлом, в котором подробно объясняется, как подойти к проблеме и решить ее.Это идеальный ресурс для тех, кто хочет улучшить свои навыки решения проблем.

   Визит: Панель калькулятора На главную | Планшет калькулятора — Векторы и снаряды

Приложение
2. Minds On Physics Приложение

   Minds On Physics («MOP the App») представляет собой серию интерактивных модулей вопросов для учащихся, которые серьезно настроены улучшить свое концептуальное понимание физики. Каждый модуль этой серии посвящен отдельной теме и разбит на подтемы. «Опыт MOP» предоставит учащемуся сложные вопросы, отзывы и помощь по конкретным вопросам в контексте игровой среды. Он доступен для телефонов, планшетов, Chromebook и компьютеров Macintosh. Это идеальный ресурс для тех, кто желает усовершенствовать свои способности к концептуальному мышлению. В первую часть серии входят «Векторы» и «Снаряды».

   Посетите: MOP the App Home || MOP приложение — часть 1
   

1: Использование Excel для графического анализа данных (эксперимент)

Часть 1: Простой линейный график

Сценарий: Определенный эксперимент предназначен для измерения объема 1 моля газообразного гелия при различных температурах, поддерживая постоянное давление газа на уровне 758 торр:

Температура (К)	Объем гелия (л)
203	14. 3
243	17,2
283	23,1
323	25,9
363	31,5

1. Запустите программу Microsoft Excel ^© (версия 2016 года, есть на всех компьютерах во всех компьютерных центрах на территории кампуса). Нажмите кнопку «Пуск» (в левом нижнем углу экрана), затем нажмите «Программы», а затем — Microsoft Excel ^© .
2. Введите указанные выше данные в первые два столбца электронной таблицы.

• Зарезервируйте первую строку для меток столбцов.
• Значения x необходимо вводить слева от значений y в электронной таблице. Помните, что независимая переменная (та, которую вы, как экспериментатор, контролируете) перемещается по оси x, в то время как зависимая переменная (измеренные данные) перемещается по оси y.

3. Выделите набор данных (не метки столбцов), которые вы хотите построить (рисунок 1).

• Нажмите Вставить> Рекомендуемые диаграммы , затем Scatter (Рисунок 2).

• Выберите диаграмму разброса, на которой показаны только точки данных без соединительных линий — вариант, обозначенный как Точечная диаграмма с только маркерами (рис. 3).

• Теперь вы должны увидеть диаграмму рассеяния на экране Excel, которая обеспечивает предварительный просмотр вашего графика (рисунок 4).

4. Если все в порядке, пора добавить заголовки и пометить оси вашего графика (рисунок 5).

• Сначала щелкните внутри диаграммы.
• Перейдите на вкладку Design и нажмите Добавить Элемент диаграммы> Заголовок диаграммы> Над диаграммой
• Графику следует дать понятный пояснительный заголовок, который начинается со слов «Y против X», за которым следует описание вашей системы.
• Щелкните заголовки осей (выберите заголовок основной горизонтальной оси и заголовок основной вертикальной оси ), чтобы добавить метки к осям x и y.Обратите внимание, что важно маркировать оси как используемыми измерениями, так и используемыми единицами.

• Чтобы изменить заголовки, щелкните текстовое поле для каждого заголовка, выделите текст и введите новый заголовок (рис. 6).

5. Следующим шагом будет добавление линии тренда к нанесенным точкам данных. Линия тренда представляет наилучшее линейное соответствие вашим данным. Для этого сначала нужно «активировать» график. Сделайте это, щелкнув любую из точек данных.Когда вы это сделаете, все точки данных будут выделены.

• Нажмите кнопку Элементы диаграммы рядом с правым верхним углом диаграммы.
• Отметьте поле Trendline .
• Щелкните Дополнительные параметры . Откроется опция, показанная на Рисунке 7.
• Обратите внимание, что кнопка Linear уже выбрана. Теперь выберите поле Display Equation on Chart и Display R-squared value on Chart box.Затем нажмите кнопку Закрыть .

6. Уравнение, которое теперь отображается на вашем графике, является уравнением подогнанной линии тренда. Значение R ² дает меру того, насколько хорошо данные соответствуют уравнению. Чем ближе значение R ² к 1, тем лучше соответствие. Как правило, подходят значения R ² 0,95 или выше. Обратите внимание, что программа всегда подгоняет линию тренда к данным, независимо от того, насколько хороши или ужасны данные. Вы должны оценить качество соответствия и соответствие этого типа соответствия вашему набору данных.
7. Распечатайте полноразмерную копию подготовленного графика и приложите ее к отчету. Затем запишите в свой отчет следующую информацию:

• уравнение наиболее подходящей линии тренда для ваших данных
• наклон линии тренда
• точка пересечения линии тренда по оси Y
• , является ли соответствие линии данным хорошим или плохим и почему.

8. Графически отображая пять измеренных значений, устанавливается связь между объемом газа и температурой. График содержит визуальное представление взаимосвязи (график) и математическое выражение взаимосвязи (уравнение). Теперь с его помощью можно делать определенные прогнозы.

Например, предположим, что образец газообразного гелия объемом 1 моль охлаждается до тех пор, пока его объем не станет равным 10,5 л. Вас попросят определить температуру газа. Обратите внимание, что значение 10.5 L выходит за пределы нанесенных на график данных. Как узнать температуру, если она не находится между известными точками? Есть два способа сделать это.

Метод (1): Экстраполируйте линию тренда и оцените, где находится точка на линии.

• Щелкните вкладку Layout в верхнем меню, затем Trendline > More Trendline Options .
• В разделе Прогноз введите число в поле Назад , поскольку мы хотим удлинить линию тренда в обратном направлении по оси x.Чтобы решить, какое число ввести, посмотрите на свой график, чтобы увидеть, как далеко назад по оси x вам нужно пройти, чтобы охватить область, где объем = 10,5 л. После ввода числа нажмите Закрыть и линию на вашем графике теперь должен быть расширен в обратном направлении.
• Теперь используйте свой график, чтобы оценить значение x, представив прямую линию вниз от y = 10,5 L до оси x. Запишите это значение в свой отчет.

Метод (2): Подставьте это значение объема в уравнение линии тренда и решите для неизвестной температуры.Сделайте это и запишите свой ответ в своем отчете. Обратите внимание, что этот метод, как правило, более точен, чем экстраполяция и просмотр графика.

Часть 2: Два набора данных с наложением

Сценарий: В определенном эксперименте спектрофотометр используется для измерения светопоглощения нескольких растворов, содержащих разные количества красного красителя. Два набора собранных данных представлены в таблице ниже:

Вы хотели бы увидеть, как эти два набора данных связаны друг с другом.Для этого вам нужно будет разместить оба набора данных как независимые отношения на одном графике. Обратите внимание, что этот процесс работает только тогда, когда у вас одинаковые значения осей и величины.

1. Введите эти новые данные на новой странице (Лист 2) в Excel. Обязательно пометьте столбцы данных A и B. И снова не забудьте ввести значения x слева от значений y.
2. Во-первых, постройте данные A только как график разброса по XY (так же, как вы это делали с данными в Части 1). Подгоните к этим данным линию тренда, используя линейную регрессию, и получите уравнение этой линии.
3. Теперь вам нужно добавить данные B к этому графику.

• Активируйте график, щелкнув одну из точек на графике.
• Щелкните диаграмму правой кнопкой мыши и выберите Выбрать данные . На листе появится поле Select Data Source с исходными данными диаграммы.
• Щелкните вкладку Добавить и введите «Данные B» в качестве имени серии.
• Щелкните маленький значок под Series X values ​​, затем выделите значения оси X данных B.
• Нажмите Enter, затем повторите эту процедуру для значений Y серии , выделив значения оси Y данных B. Для каждого из этих шагов вы должны увидеть дисплей, аналогичный показанному на рисунке 8. Обратите внимание на небольшие отличия. может появиться из-за версии Microsoft Excel ^© , установленной на вашем компьютере.

• Дважды щелкните OK , чтобы вернуться в главное окно Excel.
• На этом этапе вы должны увидеть новые точки данных (помеченные как Series 2), как показано на рисунке 9.Теперь вы можете независимо проанализировать этот набор данных, вставив линию тренда, как раньше.

4. Распечатайте полноразмерную копию подготовленного графика и приложите ее к отчету. Затем запишите в свой отчет следующую информацию:

• уравнение наиболее подходящей линии тренда для данных A,
• уравнение наилучшей линии тренда для данных B,
• Если бы эти линии тренда были экстраполированы, они бы пересеклись. Определите значения x и y для точки пересечения, используя систему уравнений.

Часть 3: Статистический анализ и простые точечные диаграммы

Когда выполняется много независимых измерений для одной переменной, в данных неизбежно присутствует некоторый разброс (шум). Обычно это результат случайных ошибок, над которыми экспериментатор не может повлиять.

Сценарий: Десять разных студентов из двух разных колледжей каждый измеряют концентрацию сульфат-иона в образце водопроводной воды:

Колледж №1, набор данных	35.9 страниц в минуту	43,2 частей на миллион	33,5 частей на миллион	35,1 частей на миллион	32,8 частей на миллион	37,6 частей на миллион	31,9 частей на миллион	36,6 частей на миллион	35,0 частей на миллион	32,0 частей на миллион
Колледж № 2, набор данных	45,1 частей на миллион	34,2 частей на миллион	36,8 частей на миллион	31. 0 частей на миллион	40,7 частей на миллион	29,6 частей на миллион	35,4 частей на миллион	32,5 частей на миллион	43,5 частей на миллион	38,8 частей на миллион

Простой статистический анализ этих наборов данных может включать в себя вычисление средней и медианной концентрации, а также стандартного отклонения. Среднее (\ (\ bar {x} \)) — это просто среднее значение, определенное как сумма (\ (\ Sigma \)) каждого из измерений (\ (x_ {i} \)) в наборе данных разделенное на количество измерений (\ (N \)):

\ [\ bar {x} = \ frac {\ sum x_ {i}} {N} \ label {6} \]

Медиана (\ (M \)) — это среднее значение численно упорядоченного набора данных, где половина измерений выше медианы, а половина — ниже.Среднее местоположение измерений \ (N \) можно найти с помощью:

\ [M = \ frac {N + 1} {2} \ label {7} \]

Когда \ (N \) — нечетное число, формула дает целое число, которое представляет значение, соответствующее среднему положению в упорядоченном распределении измерений. {2}} {N-1}} \ label {8} \]

Итак, чтобы найти \ (s \), вычтите каждое измерение из среднего, возведите в квадрат полученный результат, добавьте его к результатам квадратов разницы друг друга, разделите эту сумму на количество измерений минус один, затем извлеките квадратный корень из этого результат.Чем больше это значение, тем больше разброс данных и ниже точность измерений.

Хотя среднее значение, медиана и стандартное отклонение можно вычислить вручную, для определения этих значений часто удобнее использовать калькулятор или компьютер. Microsoft Excel ^© особенно хорошо подходит для такого статистического анализа, особенно для больших наборов данных.

1. Введите данные, полученные студентами College # 1 (только), в один столбец ячеек на новой странице (лист 4) в Excel.Затем в любой пустой ячейке (обычно рядом с ячейками данных) дайте команду программе выполнить требуемые функции с данными. Например, чтобы вычислить среднее или среднее значение данных, введенных в ячейки от a1 до a10, необходимо:

• щелкните мышью в пустой ячейке
• тип «= средний (a1: a10)»
• и нажмите возврат

Для получения медианы вместо этого введите «= median (a1: a10)». Чтобы получить стандартное отклонение, вместо этого введите «= stdev (a1: a10)».

2. Запись в отчете:

• Среднее значение, медиана и стандартное отклонение, рассчитанные в Excel для набора данных College # 1.
• В качестве дополнительного упражнения вычислите вручную стандартное отклонение этого набора данных и сравните его со значением, полученным из программы.

Отклонение выбросов

Все ли измерения в наборе данных Колледжа № 1 одинаково хороши для вас, или есть какие-то значения, которые не соответствуют другим? Если да, можете ли вы отклонить эти измерения?

Выбросы — это точки данных, которые лежат далеко за пределами диапазона, определенного остальными измерениями, и могут сильно исказить ваши результаты.Если вы определили, что выброс возник из-за очевидной экспериментальной ошибки (например, вы неправильно считали показания прибора или подготовили решение), вы можете без колебаний отклонить точку. Если, однако, ни одна из этих ошибок не очевидна, вы должны проявлять осторожность при принятии решения сохранить или отклонить точку. Одним из грубых критериев отклонения точки данных является то, находится ли она на за пределами двух стандартных отклонений от среднего или среднего значения.

3. Используя вышеуказанные критерии, определите, есть ли выбросы в наборе данных College # 1.

• Запишите эти выбросы (если есть) в свой отчет.
• Затем, исключая выбросы, повторно вычислите среднее значение, медианное значение и стандартное отклонение этого набора данных (используйте Excel).

Невозможно отклонить точки данных только потому, что вы хотите, чтобы ваши результаты выглядели лучше. Если вы решите отклонить выброс по какой-либо причине, вы всегда должны включать в свой лабораторный отчет документацию, в которой четко указано:

• , что вы отклонили точку
• какой пункт вы отклонили
• почему вы его отклонили

Неспособность раскрыть это может представлять собой научное мошенничество.

Построение точечной диаграммы

В отличие от линейных графиков, созданных до сих пор, график рассеяния просто показывает вариации в измерениях одной переменной в данном наборе данных, то есть обеспечивает визуальное представление «шума» в данных. Данные представлены в виде столбца, и здесь нет зависимости x-y (рисунок 10). Обратите внимание, что наборы данных с большей степенью разброса будут иметь более высокое стандартное отклонение и будут содержать менее точные измерения, чем наборы данных с небольшой степенью разброса.

Чтобы получить такой график с помощью Excel, все значения x для каждого набора данных должны быть идентичны. Таким образом, пусть данным Колледжа № 1 присвоено x = 1, и пусть x = 2 для всех данных Колледжа № 2:

4. Введите данные, как показано выше, в первые четыре столбца вашей электронной таблицы.

• Постройте набор данных College # 1 как диаграмму рассеяния XY.
• Теперь добавьте набор данных College # 2 к этому графику, выполнив те же шаги, которые вы использовали для создания предыдущего графика в разделе «Два набора данных с наложением» (Часть 2).
• Добавьте соответствующие метки оси и заголовок. Вы также можете настроить масштабы оси X и оси Y, чтобы улучшить окончательный вид вашего графика.

5. Распечатайте полноразмерную копию подготовленного графика и прикрепите ее к отчету.Затем запишите в свой отчет следующую информацию:

• Какой набор данных (колледж №1 или колледж №2) показывает наименьший разброс? Чем больше стандартное отклонение? Чем точнее измерения?

Как оценить производную по графику

Обновлено 8 декабря 2020 г.

Ли Джонсон

Темпы изменений проявляются повсюду в науке, и особенно в физике, через такие величины, как скорость и ускорение. Производные описывают скорость изменения одной величины по отношению к другой математически, но их вычисление иногда может быть сложным, и вам может быть представлен график, а не функция в форме уравнения.Если вам представлен график кривой и вам нужно найти производную от него, вы, возможно, не сможете быть столь же точными, как с уравнением, но вы легко сможете сделать твердую оценку.

TL; DR (слишком долго; не читал)

Выберите точку на графике, в которой нужно найти значение производной.

Проведите в этой точке прямую касательную к кривой графика.

Определите наклон этой прямой, чтобы найти значение производной в выбранной вами точке графика.

Что такое производная?

Если не считать абстрактной установки дифференцирования уравнения, вы можете немного запутаться в том, что на самом деле представляет собой производная. В алгебре производная функции — это уравнение, которое сообщает вам значение «наклона» функции в любой точке. Другими словами, он сообщает вам, насколько изменяется одно количество при небольшом изменении другого. На графике градиент или наклон линии показывают, насколько зависимая переменная (размещенная на оси y ) изменяется с независимой переменной (на оси x ).

Для прямолинейных графиков вы определяете (постоянную) скорость изменения, вычисляя наклон графика. С зависимостями, описываемыми кривыми, справиться не так просто, но принцип, согласно которому производная просто означает наклон (в этой конкретной точке), все еще верен.

1. Выберите правильное местоположение для производной

Для отношений, описываемых кривыми, производная принимает разные значения в каждой точке кривой. Чтобы оценить производную графика, вам нужно выбрать точку, в которой будет производная.Например, если у вас есть график, показывающий пройденное расстояние в зависимости от времени, на прямолинейном графике наклон будет указывать вам постоянную скорость. Для скоростей, которые меняются со временем, график будет кривой, но прямая линия, которая только касается кривой в одной точке (линия, касательная к кривой), представляет скорость изменения в этой конкретной точке.

Выберите место, где вам нужно знать производную. Используя пример зависимости пройденного расстояния от времени, выберите время, в которое вы хотите узнать скорость движения.Если вам нужно узнать скорость в нескольких разных точках, вы можете выполнить этот процесс для каждой отдельной точки. Если вы хотите узнать скорость через 15 секунд после начала движения, выберите точку на кривой через 15 секунд на оси x .

2. Нарисуйте касательную линию к кривой в этой точке

Нарисуйте касательную линию к кривой в интересующей вас точке. Не торопитесь, когда это делаете, потому что это самая важная и самая сложная часть процесс.Ваша оценка будет лучше, если вы проведете более точную касательную. Поднесите линейку к точке на кривой и отрегулируйте ее ориентацию так, чтобы нарисованная вами линия касалась кривой на только в той единственной точке, которая вас интересует.

Нарисуйте линию так долго, насколько позволяет график . Убедитесь, что вы можете легко прочитать два значения для координат x и y , одно в начале вашей строки, а другое в конце. Нет необходимости рисовать длинную линию (технически подходит любая прямая линия), но более длинные линии легче измерить наклон.

3. Найдите наклон касательной линии

Найдите два места на вашей линии и запишите для них координаты x и y . Например, представьте свою касательную линию в виде двух заметных точек с координатами x = 1, y = 3 и x = 10, y = 30, которые вы можете назвать точкой 1. и точка 2. Использование символов x ₁ и y ₁ для представления координат первой точки и x ₂ и y ₂ для представления координат второй точки уклон м определяется как:

m = \ frac {y_2 — y_1} {x_2 — x_1}

Это показывает производную кривой в точке, где линия касается кривой.В данном примере x ₁ = 1, x ₂ = 10, y ₁ = 3 и y ₂ = 30, поэтому:

\ begin {align} m & = \ frac {30 — 3} {10 — 1} \\ \, \\ & = \ frac {27} {9} \\ \, \\ & = 9 \ end { выровнено}

В этом примере результатом будет скорость в выбранной точке. Таким образом, если ось x измеряется в секундах, а ось x — в метрах, результат будет означать, что рассматриваемое транспортное средство движется со скоростью 3 метра в секунду.Независимо от конкретной величины, которую вы рассчитываете, процесс оценки производной одинаков.

Годовой отчет Cisco по Интернету — Годовой отчет Cisco по Интернету (2018–2023 гг.) Официальный документ

Краткое содержание

Годовой интернет-отчет Cisco — это глобальный прогноз / анализ, в котором дается оценка цифровой трансформации в различных сегментах бизнеса (предприятия, малый и средний бизнес, государственный сектор и поставщик услуг). Отчет охватывает фиксированный широкополосный доступ, Wi-Fi и мобильные (3G, 4G, 5G) сети.Предоставляются количественные прогнозы роста количества пользователей Интернета, устройств и подключений, а также производительности сети и требований к новым приложениям. Качественный анализ и оценка также предоставляются в четырех стратегических областях: приложения, безопасность, трансформация инфраструктуры и расширение прав и возможностей сотрудников и команд.

Глобальное внедрение Интернета, устройства и подключение

Интернет-пользователи

К 2023 году почти две трети населения мира будет иметь доступ в Интернет.К 2023 году общее число пользователей Интернета составит 5,3 миллиарда (66 процентов населения мира), по сравнению с 3,9 миллиардами (51 процент населения мира) в 2018 году.

Устройства и подключения

К 2023 году количество устройств, подключенных к IP-сетям, более чем в три раза превысит численность населения мира. К 2023 году на душу населения будет приходиться 3,6 сетевых устройства по сравнению с 2,4 сетевых устройства на душу населения в 2018 году. Количество подключенных к сети будет 29,3 миллиарда. устройств к 2023 году вместо 18.4 миллиарда в 2018 году.

M2M-соединения будут составлять половину глобальных подключенных устройств и подключений к 2023 году. Доля межмашинных подключений (M2M) вырастет с 33 процентов в 2018 году до 50 процентов к 2023 году. Будет 14,7 миллиарда M2M-подключений к 2023 г.

К 2023 году на потребительский сегмент будет приходиться почти три четверти от общего числа устройств и подключений. В глобальном масштабе доля потребительского сегмента в общем количестве устройств и подключений составит 74 процента, а на бизнес-сегмент придется оставшиеся 26 процентов.

Интернет вещей (IoT) по приложению

В категории подключений M2M (которая также называется IoT) наибольшая доля будет иметь подключенных домашних приложений, а подключенный автомобиль будет самым быстрорастущим типом приложений . К 2023 году на приложения для подключенных домов будет приходиться почти половина или 48% доли M2M, а приложения для подключенных автомобилей будут расти быстрее всех — 30% CAGR за прогнозируемый период (2018–2023 гг.).

Рост мобильности

К 2023 году более 70 процентов населения мира будет иметь мобильную связь .Общее количество абонентов мобильной связи в мире вырастет с 5,1 миллиарда (66 процентов населения) в 2018 году до 5,7 миллиарда (71 процент населения) к 2023 году.

Устройства и подключения 5G к 2023 году составят более 10 процентов от общего числа мобильных устройств и подключений в мире . К 2023 году количество мобильных устройств в мире вырастет с 8,8 миллиарда в 2018 году до 13,1 миллиарда к 2023 году, из которых 1,4 миллиарда будут поддерживать 5G.

Самая быстрорастущая категория мобильных устройств — это M2M, за ней следуют смартфоны .Прогнозируется, что с 2018 по 2023 год категория мобильного M2M будет расти со среднегодовым темпом роста 30%. За тот же период смартфоны будут расти со среднегодовым темпом роста 7%.

Производительность глобальной сети

Скорость разгона

Скорость фиксированного широкополосного доступа увеличится более чем вдвое к 2023 году . К 2023 году глобальная скорость фиксированной широкополосной связи достигнет 110,4 Мбит / с по сравнению с 45,9 Мбит / с в 2018 году.

Скорость мобильной (сотовой) связи увеличится более чем в три раза к 2023 году .Средняя скорость подключения к мобильной сети составляла 13,2 Мбит / с в 2018 году и к 2023 году составит 43,9 Мбит / с.

К 2023 году скорость 5G будет в 13 раз выше, чем средняя скорость мобильной связи . К 2023 году средняя скорость соединения 5G достигнет 575 Мбит / с.

Скорость Wi-Fi с мобильных устройств утроится к 2023 году . Во всем мире средняя скорость Wi-Fi вырастет с 30,3 Мбит / с в 2018 году до 92 Мбит / с к 2023 году.

Многоуровневое ценообразование (мобильный)

Использование в месяц в среднем 1 процента мобильных пользователей неуклонно снижается .В мировом масштабе 1 процент мобильных пользователей генерировал 5 процентов мобильных данных в 2019 году. Еще в 2010 году на первый процент мобильных пользователей приходилось 52 процента мобильных данных.

Мобильные приложения

К 2023 году будет загружено около 300 миллионов мобильных приложений . К 2023 году в мире будет загружено 299,1 миллиарда мобильных приложений. Наиболее популярными загрузками будут приложения для социальных сетей, игровые и бизнес-приложения.

Импульс Wi-Fi

Число точек доступа Wi-Fi вырастет в четыре раза с 2018 по 2023 год .В мире к 2023 году будет около 628 миллионов общедоступных точек доступа Wi-Fi по сравнению с 169 миллионами точек доступа в 2018 году.

Число точек доступа Wi-Fi6 увеличится в 13 раз с 2020 по 2023 год и составит 11 процентов от всех общедоступных точек доступа Wi-Fi к 2023 году.

Анализ безопасности

Количество нарушений и общее количество записей, выявленных на одно нарушение, продолжают расти . В глобальном масштабе с 2018 по 2019 год число атак на скорости от 100 до 400 Гбит / с выросло на 776%, а общее количество DDoS-атак удвоится с 7.С 9 миллионов в 2018 году до 15,4 миллионов к 2023 году.

Региональные сводки

В этом разделе представлены региональные сводки для пользователей Интернета, устройств и подключений, а также производительности сети. Годовой отчет Cisco по Интернету охватывает шесть различных географических регионов (в алфавитном порядке): Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC), Центральная и Восточная Европа (CEE), Латинская Америка (LATAM), Ближний Восток и Африка (MEA), Северная Америка (NA) и Западная Европа (ЗЕ). Сводка темпов роста в регионах:

● Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC)

◦ К 2023 году в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет 3.1 миллиард пользователей Интернета (72 процента населения региона) по сравнению с 2,1 миллиардами (52 процента населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет 3,1 миллиарда пользователей мобильной связи (72 процента населения региона) по сравнению с 2,7 миллиардами (65 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет 13,5 миллиарда сетевых устройств / подключений по сравнению с 8,6 миллиардами в 2018 году.

◦ К 2023 году 49 процентов всех сетевых устройств в Азиатско-Тихоокеанском регионе будут подключены к мобильным устройствам, а 51 процент будет подключен к проводной сети или через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированного широкополосного доступа в Азиатско-Тихоокеанском регионе достигнет 157,1 Мбит / с, что в 2,5 раза больше, чем в 2018 году (62,8 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения в Азиатско-Тихоокеанском регионе достигнет 45,7 Мбит / с, что в 3,2 раза больше, чем в 2018 году (14,3 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость Wi-Fi с мобильных устройств в Азиатско-Тихоокеанском регионе достигнет 116 Мбит / с, что в 3,4 раза больше, чем в 2018 году (34,5 Мбит / с).

● Центральная и Восточная Европа (ЦВЕ)

◦ К 2023 году в ЦВЕ будет 388 миллионов пользователей Интернета (78 процентов населения региона) по сравнению с 323 миллионами (65 процентов населения) в 2018 году.

◦ К 2023 году в ЦВЕ будет 404 миллиона пользователей мобильной связи (81 процент населения региона) по сравнению с 394 миллионами (79 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в ЦВЕ будет 2,0 миллиарда сетевых устройств / подключений по сравнению с 1,2 миллиардами в 2018 году.

◦ К 2023 году 48 процентов всех сетевых устройств в Центральной и Восточной Европе будут подключены к мобильным устройствам, а 52 процента будут проводными или подключенными через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированной широкополосной связи в ЦВЕ достигнет 87.7 Мбит / с, что в 2,5 раза больше, чем в 2018 году (35,0 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения в ЦВЕ достигнет 43,0 Мбит / с, что в 3,3 раза больше, чем в 2018 году (12,9 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость Wi-Fi с мобильных устройств в Центральной и Восточной Европе достигнет 53 Мбит / с, что в 2,3 раза больше, чем в 2018 году (22,6 Мбит / с).

● Латинская Америка (LATAM)

◦ К 2023 году у LATAM будет 470 миллионов пользователей Интернета (70 процентов населения региона) по сравнению с 387 миллионами (60 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году у LATAM будет 520 миллионов мобильных пользователей (78 процентов населения региона) по сравнению с 482 миллионами (75 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в LATAM будет 2,1 миллиарда сетевых устройств / подключений по сравнению с 1,4 миллиарда в 2018 году.

◦ К 2023 году к LATAM будет подключено 49 процентов всех сетевых устройств, подключенных к мобильным устройствам, а 51 процент будет проводным или подключенным через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированной широкополосной связи LATAM достигнет 59.3 Мбит / с, что в 3,8 раза больше, чем в 2018 г. (15,7 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения LATAM достигнет 28,8 Мбит / с, что в 3,6 раза больше, чем в 2018 году (8,0 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость LATAM Wi-Fi с мобильных устройств достигнет 35,0 Мбит / с, что в 3,3 раза больше, чем в 2018 году (10,6 Мбит / с).

● Ближний Восток и Африка (MEA)

◦ К 2023 году в MEA будет 611 миллионов пользователей Интернета (35 процентов населения региона) по сравнению с 381 миллионом (24 процента населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году у MEA будет 1,0 миллиард мобильных пользователей (57 процентов населения региона) по сравнению с 827 миллионами (53 процента населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в MEA будет 2,6 миллиарда сетевых устройств / подключений по сравнению с 1,7 миллиарда в 2018 году.

◦ К 2023 году в MEA 75 процентов всех сетевых устройств будут подключены к мобильным устройствам, а 25 процентов будут проводными или подключенными через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированной широкополосной связи MEA достигнет 41.2 Мбит / с, что в 4,2 раза больше, чем в 2018 году (9,7 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения MEA достигнет 24,8 Мбит / с, что в 3,6 раза больше, чем в 2018 году (6,9 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость MEA Wi-Fi с мобильных устройств достигнет 26 Мбит / с, что в 3,7 раза больше, чем в 2018 году (7,0 Мбит / с).

● Северная Америка (NA)

◦ К 2023 году в АН будет 345 миллионов пользователей Интернета (92 процента населения региона) по сравнению с 328 миллионами (90 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в Северной Америке будет 329 миллионов мобильных пользователей (88 процентов населения региона) по сравнению с 313 миллионами (86 процентов населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году в Северной Америке будет 5,0 миллиардов сетевых устройств / подключений по сравнению с 3,0 миллиардами в 2018 году.

◦ К 2023 году 25 процентов всех сетевых устройств в Северной Америке будут подключены к мобильным устройствам, а 75 процентов будут проводными или подключенными через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированной широкополосной связи в Северной Америке достигнет 141.8 Мбит / с, что в 2,5 раза больше, чем в 2018 году (56,6 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения в Северной Америке достигнет 58,4 Мбит / с, что в 2,7 раза больше, чем в 2018 году (21,6 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость Wi-Fi с мобильных устройств в Северной Америке достигнет 110 Мбит / с, что в 2,3 раза больше, чем в 2018 году (46,9 Мбит / с).

● Западная Европа (ЗЕ)

◦ К 2023 году в WE будет 370 миллионов пользователей Интернета (87 процентов населения региона) по сравнению с 345 миллионами (82 процента населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году у WE будет 365 миллионов мобильных пользователей (85 процентов населения региона) по сравнению с 357 миллионами (84 процента населения региона) в 2018 году.

◦ К 2023 году у WE будет 4,0 миллиарда сетевых устройств / подключений по сравнению с 2,4 миллиардами в 2018 году.

◦ К 2023 году 31 процент всех сетевых устройств будет подключен к WE, а 69 процентов будут подключены к сети или через Wi-Fi.

◦ К 2023 году средняя скорость фиксированного широкополосного доступа в WE достигнет 123.0 Мбит / с, что в 2,7 раза больше, чем в 2018 году (45,6 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость мобильного подключения в WE достигнет 62,4 Мбит / с, что в 2,6 раза больше, чем в 2018 году (23,6 Мбит / с).

◦ К 2023 году средняя скорость Wi-Fi с мобильных устройств в WE достигнет 97 Мбит / с, что в 3,2 раза больше, чем в 2018 году (30,8 Мбит / с)

Тенденции

Раздел 1: Пользователи / Устройства и подключения

A. Рост числа пользователей Интернета

По прогнозам, общее количество пользователей Интернета в мире вырастет с 3.9 миллиардов в 2018 году до 5,3 миллиарда к 2023 году при среднегодовом темпе роста 6 процентов. Что касается населения, это составляет 51 процент мирового населения в 2018 году и 66 процентов глобального проникновения населения к 2023 году (Рисунок 1).

Рисунок 1. Рост числа пользователей Интернета во всем мире

Источник: Годовой интернет-отчет Cisco, 2018-2023 гг.

Хотя рост числа пользователей Интернета является глобальной тенденцией, мы действительно наблюдаем региональные различия (Таблица 1).В то время как регионом с наибольшим распространением в течение прогнозируемого периода является Северная Америка (за ней следует Западная Европа), наиболее быстрый рост прогнозируется на Ближнем Востоке и в Африке (ожидается, что среднегодовой темп роста 10 процентов с 2018 по 2023 год).

Таблица 1. пользователей Интернета в процентах от населения региона

Источник: Годовой отчет Cisco по Интернету, 2018–2023 гг.

Б.Изменения в составе устройств и подключений

Во всем мире устройства и подключения растут быстрее (10% CAGR), чем население (CAGR 1,0%) и количество пользователей Интернета (6% CAGR). Эта тенденция ускоряет рост среднего количества устройств и подключений на семью и на душу населения. Каждый год на рынке появляются и внедряются различные новые устройства в различных форм-факторах с расширенными возможностями и интеллектом. Растущее количество приложений M2M, таких как интеллектуальные счетчики, видеонаблюдение, мониторинг здравоохранения, транспортировка, а также отслеживание посылок или активов, вносят важный вклад в рост устройств и подключений.К 2023 году соединения M2M составят половину или 50 процентов от общего числа устройств и соединений.

M2M-подключений будет самой быстрорастущей категорией устройств и подключений, увеличившись почти в 2,4 раза в течение прогнозируемого периода (19% CAGR) до 14,7 млрд подключений к 2023 году.