Масштаб большой: Какой из масштабов самый крупный,а какой самый мелкий: 1:5 000(в 1 см -50м) ,1: 2 000(в 1

Times, Sunday Times (2016)

Times, Sunday Times (2016)

Times, Sunday Times (2010)

Times, Sunday Times (2009)

Times, Sunday Times (2010)

Times, Sunday Times (2014)

Times, Sunday Times (2008)

Times, Sunday Times (2010)

Times, Sunday Times (2014)

Times, Sunday Times (2006)

Подробнее …

Times, Sunday Times (2009)

Times, Sunday Times (2010)

Times, Sunday Times (2013)

Times, Sunday Times (2007)

Times, Sunday Times (2009)

Times, Sunday Times (2015)

Times, Sunday Times (2014)

Times, Sunday Times (2010)

Солнце (2015)

Times, Sunday Times (2012)

Times, Sunday Times (2012)

Times, Sunday Times (2009)

Общие сведения о масштабе карты — GIS Lounge

Масштаб — это отношение, которое изображенный объект на карте имеет к его фактическому размеру в реальном слове (подробнее: масштаб карты ). Все карты являются смоделированными представлениями реального мира, поэтому при отображении объекты уменьшаются в размере.Другими словами, масштаб — это измерение степени уменьшения нанесенного на карту объекта по сравнению с его фактическим аналогом на земле.

Представление масштаба на карте

На всех картах будет указатель масштаба. Карта, которая не соответствует определенному масштабу, будет обозначена словами «не в масштабе» (или NTS). Эти обозначения чаще всего встречаются на картах стиля графики, таких как карты стиля «мы здесь» или «как добраться», используемые в приглашениях. Поскольку ГИС полагается на минимальный порог точности и точности, все карты на основе ГИС будут иметь масштаб.

Есть три способа показать масштаб карты: графический (или столбчатый), словесный и репрезентативный. Графические шкалы, также известные как линейчатые шкалы, как указано в названии, отображают масштаб графически.

Словесная шкала основана на тексте, при этом шкала отображается в виде числа и типа единицы измерения, равной указанной единице измерения на земле.Левая часть словесного выражения — это единица измерения на карте, а правая часть отношения — это единица измерения на земле. Например, словесный масштаб 1 ″ = 100 ′ означает, что один дюйм измеряет карту, отображающую 100 футов над землей. Этот тип шкалы иногда путают со шкалами репрезентативных долей (RF).

Шкала RF также является текстовой шкалой, но единицы измерения не показаны. Масштаб представляет собой простое соотношение размеров карты и земли с двоеточием между двумя измерениями.Например, масштаб RF 1: 1200 означает, что каждая единица на карте равна 1200 единицам на земле. Нет обозначения фактического типа единицы, используемой на шкале RF. Следовательно, шкала RF 1: 1200 — это та же шкала, что и словесная шкала 1 ″ = 100 ′.

Большой или малый масштаб

Карты бывают крупномасштабными или мелкомасштабными. Крупномасштабные карты показывают меньшую площадь с большим количеством деталей. Географический экстент на крупномасштабной карте невелик.На крупномасштабной карте, представленной в репрезентативном масштабе, справа от соотношения будет меньшее число. Например, крупномасштабная карта может иметь масштаб RF 1: 1000. Крупномасштабные карты обычно используются для отображения окрестностей, местности, небольших городов и т. Д.

Мелкомасштабные карты показывают более крупный географический район с небольшими деталями на них. В масштабе RF на мелкомасштабной карте справа от двоеточия будет гораздо большее число, например 1: 1 000 000. Карты малого масштаба используются для отображения протяженности всей страны, региона или континента.

Часы: крупномасштабные и мелкомасштабные карты

Как масштаб влияет на представление объектов

Чем больше масштаб карты, тем лучше детали, которые можно детализировать. На карте, на которой показана водная сеть небольшого участка, река может быть изображена в виде многоугольного слоя и показаны притоки этой реки. На небольшой карте, покрывающей территорию, эта же река будет показана в виде линейного объекта, а притоки будут удалены (процесс, известный как обобщение).Чем меньше масштаб карты, тем меньше сохраняется фактическая детализация объекта. На картах меньшего масштаба речные элементы имеют сглаженные линии, тогда как на крупномасштабной карте более подробно показаны изгибы и повороты той же реки.

Так почему бы не показать одинаковый уровень детализации независимо от масштаба карты? Есть две основные причины. Первая причина — это уровень шума. Отображение большого количества деталей на мелкомасштабной карте вызовет много путаницы на карте.За счет уменьшения количества деталей, чтобы показать только наиболее важные аспекты объекта, карта показывает более четкое изображение области. Вторая причина — размер файла. Компоненты с большим количеством деталей имеют больший размер файла. Для небольшой карты загрузка нескольких больших слоев замедлит создание карты.

Пример мелкомасштабного и крупномасштабного представления

Марина-дель-Рей — это район округа Лос-Анджелес, в котором находится одна из крупнейших искусственных гаваней для небольших лодок в Соединенных Штатах.

Изображение этой гавани на картах района зависит от масштаба используемого слоя. Слой, показывающий округа для всех Соединенных Штатов, показанный на изображении ниже, имеет очень обобщенную береговую линию для этой области. На побережье почти нет деталей, а гавань вообще не представлена.

На карте ниже показана та же береговая линия со слоем всех округов штата Калифорния.Хотя береговая линия все еще является мелкомасштабным слоем, она показывает больше деталей. Гавань Марина-дель-Рей представлена ​​на карте небольшим заливом.

В крупномасштабном слое, созданном для отображения только границы округа Лос-Анджелес, береговая линия этой области содержит самый высокий уровень детализации, и представлена ​​узнаваемая гавань.

Примеры того, как детализация береговой линии изменяется в зависимости от масштаба слоя, помогают также проиллюстрировать важность тщательного рассмотрения масштаба любых данных, используемых для картографирования и пространственного анализа.Данные малого масштаба по своей сути менее точны и менее подробны, чем данные большого масштаба. Использование мелкомасштабных данных для крупномасштабного анализа может привести к грубым ошибкам. Данные, созданные для мелкомасштабных целей, не должны использоваться на крупномасштабных картах. Крупномасштабные данные, если они не обобщены, не должны использоваться на мелкомасштабных картах.

Связанные ресурсы

Что на карте? — Понять основные элементы, составляющие хорошо сформированную карту.

Картографические ресурсы — ресурсы для получения дополнительных сведений о картографии и картографических методах.

Статья является частью постоянно растущей серии GIS Essential, в которой представлена ​​информация об основных концепциях, используемых в ГИС.

Поделиться статьей

Влияние широкомасштабной политики борьбы с инфекцией на пандемию COVID-19

Отчетность по данным

Никакие статистические методы не использовались для предварительного определения размера выборки. Эксперименты не были рандомизированы, и исследователи не были закрыты для распределения во время экспериментов и оценки результатов.

Сбор и обработка данных

Здесь мы приводим краткое описание наших процессов сбора данных; более подробная информация, включая даты доступа, представлена ​​в дополнительных примечаниях.Эпидемиологические данные, определения случаев / режимы тестирования и данные о политике для каждой из шести стран в нашей выборке были собраны из различных внутренних источников данных, включая государственные веб-сайты здравоохранения, статьи в региональных газетах и ​​краудсорсинговую информацию в Википедии. Доступность эпидемиологических и политических данных в шести странах была разной, и предпочтение было отдано сбору данных на наиболее детализированном уровне административных единиц. Наборы панельных данных для конкретных стран находятся на региональном уровне во Франции, уровне штата в США, уровне провинции в Южной Корее, Италии и Иране и уровне города в Китае.Из-за доступности данных даты выборки различаются по странам: в Китае мы используем данные с 16 января по 5 марта 2020 года; в Южной Корее с 17 февраля по 6 апреля 2020 г .; в Италии с 26 февраля по 6 апреля 2020 года; в Иране с 27 февраля по 22 марта 2020 г .; во Франции с 29 февраля по 25 марта 2020 года; и в США с 3 марта по 6 апреля 2020 года. Наши источники данных описаны более подробно ниже.

Китай

Мы получили эпидемиологические данные из проекта GitHub с открытым исходным кодом ³⁴ , который собирает данные временных рядов с китайского веб-сайта Ding Xiang Yuan, который объединяет эпидемиологические данные COVID-19 от различных местных органов власти.Мы расширили этот набор данных до 10 января 2020 года, вручную собирая официальную ежедневную статистику с веб-сайтов центрального и провинциального (Хубэй, Гуандун и Чжэцзян) правительства Китая. Мы составили правила, собрав данные о датах начала чрезвычайных деклараций, запретов на поездки и блокировок на уровне города из страницы ³⁵ Википедии «Блокировка в провинции Хубэй в 2020 году» и различных других новостных сообщений. Мы подозреваем, что большинство китайских городов внедрили по крайней мере одну политику борьбы с заражением из-за тенденций в распространении инфекций; поэтому мы исключили города, для которых не удалось определить дату развертывания политики, чтобы избежать неправильной классификации статуса политики этих городов.Таким образом, наши результаты являются репрезентативными только для выборки из 115 городов, для которых мы получили данные о политике.

Южная Корея

Мы вручную собрали и скомпилировали набор эпидемиологических данных для Южной Кореи, основываясь на отчетах правительства провинции, брифингах по вопросам политики и новостных статьях. Мы собрали меры политики на основе новостных статей и пресс-релизов Корейских центров по контролю и профилактике заболеваний, Министерства иностранных дел и веб-сайтов местных органов власти.

Иран

Мы использовали эпидемиологические данные из таблицы «Новые случаи COVID-19 в Иране по провинциям» ³⁶ в статье Википедии «Пандемия коронавируса в Иране в 2020 году», составленные на основе данных, предоставленных Министерством здравоохранения Ирана. веб-сайт (на персидском языке).Мы полагались на новости и два графика пандемических событий в Иране ^36,37 для сопоставления данных о политике. Со 2 по 3 марта 2020 года Иран не сообщал о случаях заболевания на субнациональном уровне. Примерно в этот период в стране были реализованы три национальные стратегии: рекомендация против местных поездок (1 марта), работа на дому для государственных служащих (3 марта) и закрытие школ (5 марта). Поскольку эффекты этих политик невозможно отличить друг от друга из-за пробелов в данных, мы группируем их вместе для целей этого анализа.

Италия

Мы использовали эпидемиологические данные из репозитория GitHub ³⁸ , поддерживаемого итальянским Департаментом гражданской защиты (Dipartimento della Protezione Civile). Что касается политики, мы в первую очередь полагались на английскую версию досье COVID-19 «Хронология основных шагов и правовых актов, предпринятых правительством Италии для сдерживания эпидемиологической чрезвычайной ситуации COVID-19», составленную Dipartimento della Protezione Civile ³⁹ и Википедия ⁴⁰ .

Франция

Мы использовали набор эпидемиологических данных на уровне региона, предоставленный правительственным веб-сайтом Франции ⁴¹ , и дополнили его количеством подтвержденных случаев по регионам на веб-сайте общественного здравоохранения Франции, который ранее обновлялся ежедневно до 25 марта. ⁴² . Мы получили данные о политических ответах на пандемию COVID-19 с веб-сайта французского правительства, пресс-релизов каждого регионального сайта общественного здравоохранения ⁴³ и Википедии ⁴⁴ .

США

Мы использовали эпидемиологические данные на уровне штата с сайта usafacts.org ⁴⁵ , которые собраны из нескольких источников. В ответах на политические меры мы опирались на ряд источников, включая Центры США по контролю за заболеваниями и Национальную ассоциацию губернаторов, а также на различные исполнительные указы правительств округов и городов и пресс-релизы средств массовой информации.

Данные политики

Политики в административных единицах были закодированы как двоичные переменные, для которых политика была закодирована как 1 (после даты реализации политики и до ее удаления) или 0 (в противном случае) для затронутых административных единиц .Когда политика затрагивала только часть административной единицы (например, половину округов в пределах штата), переменные политики взвешивались по проценту людей в административной единице, к которым применялась политика. Мы использовали самые последние оценки численности населения, которые мы смогли найти для административных единиц стран (см. Раздел «Данные о населении» в дополнительной информации). Чтобы стандартизировать типы политики в разных странах, мы сопоставили каждую политику конкретной страны с одной из более широких переменных категории политики в нашем анализе.В этом упражнении мы собрали 168 полисов для Китая, 59 для Южной Кореи, 214 для Италии, 23 для Ирана, 59 для Франции и 1177 для США (дополнительная таблица 1). В некоторых случаях мы кодируем политики, которые обязательно действуют всякий раз, когда применяется другая политика, в частности, из-за далеко идущих последствий политики домашней изоляции. В Китае, где бы ни была задокументирована домашняя изоляция, мы предполагаем, что местный запрет на поездки вводится в действие в тот же день, если мы не нашли четкой местной политики запрета на поездки для данной местности.Во Франции мы предполагаем, что домашняя изоляция сопровождается отменой мероприятий, социальным дистанцированием и политикой запрета на собрания; в Италии мы предполагаем, что домашняя изоляция влечет за собой запрет на собрания, запрет на поездки, работу из дома и политику социального дистанцирования; в Соединенных Штатах, мы предполагаем, что приказы о предоставлении убежища на месте указывают на то, что действуют несущественные закрытия предприятий, политика работы из дома и политика запрета на сборы. Для типов политик, которые вводятся в действие несколько раз с возрастающей степенью интенсивности в пределах местности, мы добавляем веса к переменной, увеличивая интенсивность от 0 до политики шагами до 1 для окончательной версии политики (см. «Данные политики» ‘в разделе «Дополнительная информация»).

Эпидемиологические данные

Мы собрали информацию о совокупных подтвержденных случаях, совокупном выздоровлении, совокупном числе смертей, активных случаях и любых изменениях внутренних режимов тестирования COVID-19, таких как определения случаев или методология тестирования. Для нашего регрессионного анализа (рис. 2) мы используем активные случаи, когда они доступны (Китай и Южная Корея), и совокупные подтвержденные случаи в противном случае. Мы документируем этапы контроля качества в дополнительной информации. Для Китая и Южной Кореи мы получили более детализированные данные, чем данные, размещенные на интерактивной информационной панели Университета Джонса Хопкинса (JHU) ⁴⁶ ; мы подтверждаем, что количество подтвержденных случаев полностью совпадает между двумя источниками данных (см.Рис.1). Для проведения эконометрического анализа мы объединяем эпидемиологические и политические данные, чтобы сформировать единый набор данных для каждой страны.

Эконометрический анализ

Подход с сокращенной формой

Эконометрический подход с сокращенной формой, который мы здесь применяем, представляет собой подход «сверху вниз», который описывает поведение агрегированных результатов – в данных (в данном случае, уровень заражения) . Этот подход может выявить вероятные причинные эффекты ^5,14 , вызванные экзогенными изменениями в независимых переменных политики z (например, закрытие школы) без явного описания всех основных механизмов, которые связывают z с y , без наблюдения промежуточных переменных. x (например, поведение), которое может связывать z с y , или без других детерминант y , не связанных с z (например, демография), обозначается w .Пусть f (·) описывает сложный и ненаблюдаемый процесс, который генерирует уровни заражения y :

$$ y = f ({x} _ {1} ({z} _ {1}, \, \ ldots, {z} _ {K}), \, \ ldots, {x} _ {N} ({z} _ {1}, \, \ ldots, {z} _ {K}), {w} _ {1 }, \, \ ldots, {w} _ {M}) $$

(1)

Эпидемиологические модели, основанные на процессах, нацелены на явный захват элементов f (·), а затем моделирование того, как изменения в z , x или w влияют на y .Этот подход особенно важен и полезен при прогнозном моделировании, в котором будущие условия, вероятно, будут отличаться от исторических. Однако проблема, с которой сталкивается этот подход, заключается в том, что мы можем не знать полной структуры f (·), например, если патоген является новым и многие ключевые биологические и социальные параметры остаются неопределенными. Мы можем не знать, какое влияние окажет широкомасштабная политика ( z ) на поведение ( x ( z )) или как это изменение поведения повлияет на уровень заражения ( f (·)).{N} \ frac {\ partial y} {\ partial {x} _ {j}} \ frac {\ partial {x} _ {j}} {\ partial {z} _ {k}} $$

(2)

, который описывает, как изменения в политике влияют на инфекции по всем N потенциальным путям, опосредованным x ₁ , …, x _N . Полезно, что для фиксированной совокупности, наблюдаемой во времени, эмпирическая оценка среднего значения локальной производной в левой части уравнения (2) не зависит от точного знания w .Если мы можем наблюдать y и z напрямую и оценивать изменения во времени \ (\ frac {\ partial y} {\ partial {z} _ {k}} \) с данными, тогда промежуточные переменные x также потребуются не наблюдаются и не моделируются. Таким образом, сокращенный эконометрический подход ^5,14 пытается измерить \ (\ frac {\ partial y} {\ partial {z} _ {k}} \) напрямую, используя экзогенные вариации в политике z .

Модель

Активные инфекции растут экспоненциально на начальном этапе эпидемии, когда доля иммунных людей в популяции близка к нулю.Если исходить из простой модели «восприимчиво-инфицированный-выздоровевший» (SIR) ¹¹ , рост числа инфекций в ранний период составит

$$ \ frac {{\ rm {d}} {I} _ {t}} {{ \ rm {d}} t} = ({S} _ {t} \ beta — \ gamma) {I} _ {t} \ mathop {=} \ limits _ {{S} _ {t} \ to 1} ( \ beta — \ gamma) {I} _ {t}, $$

(3)

, где I _t — количество инфицированных лиц в момент времени t , β — скорость передачи (новых инфекций в день на инфицированного человека), γ — скорость удаления (доля инфицированных людей, выздоравливающих или умирающих каждый день) и S — это доля населения, восприимчивая к заболеванию.{g ({t} _ {2} — {t} _ {1})}, $$

(4)

где \ ({I} _ {{t} _ {1}} \) — начальное условие. Взяв натуральный логарифм и переставив, получаем

$$ {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {{t} _ {2}}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {{t} _ {1}}) = g ({t} _ {2} — {t} _ {1} \ mathrm {)}. $$

(5)

Политики борьбы с заражением предназначены для изменения g , путем изменения β , за счет уменьшения контактов между восприимчивыми и инфицированными людьми.Удерживая временной шаг между наблюдениями фиксированным на одном дне ( t ₂ — t ₁ = 1), мы, таким образом, моделируем g как изменяющийся во времени результат, который является линейной функцией изменяющегося во времени политика

$$ {g} _ {t} = {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {t}) — {\ rm {l} } {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {t-1}) = {\ theta} _ {0} + \ theta {{\ rm {policy}}} _ {t } + {\ varepsilon} _ {t}, $$

(6)

, где θ ₀ — средняя скорость роста без политики, политика _t — двоичная переменная, описывающая, была ли политика развернута в момент времени t , а θ — средний эффект политика по темпам роста г за все периоды после введения политики, таким образом, охватывая любые запаздывающие эффекты политики. ε _t — это термин возмущения с нулевым средним значением, который фиксирует межпериодные изменения, не описанные политикой _t . При использовании этого подхода инфекции каждый день рассматриваются как начальные условия для интегрирования уравнения (4) до следующего дня.

Мы вычисляем первый журнал различий ( I _t ) — журнал ( I _{t — 1} ), используя активные инфекции в странах, для которых они доступны, в противном случае мы используем кумулятивные инфекции, отмечая что они почти идентичны в этот ранний период (за исключением Китая, где мы используем активные инфекции).Затем мы сопоставляем эти данные с переменными политики, которые мы конструируем с использованием новых наборов данных, которые мы собрали, и применяем подход сокращенной формы для оценки версии уравнения (6), хотя в фактическом выражении есть дополнительные термины, подробно описанные ниже.

Оценка

Чтобы оценить версию уравнения (6) с несколькими переменными, мы оцениваем отдельную регрессию для каждой страны c . Наблюдения проводятся для субнациональных единиц с индексом i , наблюдаемых для каждого дня t .Поскольку не все населенные пункты начали тестирование на COVID-19 в один и тот же день, эти образцы представляют собой несбалансированные панели. Чтобы обеспечить качество данных, мы ограничиваем наш анализ местностями после того, как они сообщили не менее чем о десяти кумулятивных случаях заражения.

Необходимым условием для получения объективных оценок является то, что время развертывания политики не зависит от естественных темпов роста инфекции ¹⁴ , математическое условие, которое должно выполняться в контексте новой эпидемии. В установленных эпидемиологических моделях, включая стандартную модель SIR, описанную выше, ранние уровни инфицирования среди восприимчивой популяции характеризуются постоянным экспоненциальным ростом.Этот феномен хорошо изучен теоретически ^13,27,47 , неоднократно документировался в прошлых эпидемиях ^28,29,48 , а также в текущей пандемии COVID-19 ^11,12 , и предполагает постоянные темпы роста инфекции в отсутствие политического вмешательства. Таким образом, мы рассматриваем изменения в темпах роста инфекции как условно не зависящие от развертывания политики, поскольку корреляция между постоянной переменной и любой другой переменной равна нулю в ожидании.

Мы оцениваем версию уравнения (6) с множественной регрессией, используя обычные методы наименьших квадратов.Мы включаем вектор фиксированных эффектов субнациональных единиц θ ₀ (то есть меняющиеся точки пересечения, фиксируемые как коэффициенты к фиктивным переменным), чтобы учесть все неизменные во времени факторы, влияющие на локальную скорость роста инфекций, такие как различия в демографии. , социально-экономический статус, культура и системы здравоохранения ⁵ . Мы включаем вектор фиксированных эффектов дня недели δ , чтобы учесть еженедельные закономерности в темпах роста инфекций, которые являются общими для разных регионов страны; однако в Китае мы опускаем эффекты дня недели, потому что мы не находим доказательств их присутствия в данных — возможно, из-за того, что вспышка COVID-19 началась во время национального праздника, и рабочие больше не вернулись на работу.Мы также включаем отдельную однодневную фиктивную переменную каждый раз, когда происходит резкое изменение доступности тестирования COVID-19 или изменение процедуры диагностики положительных случаев. Такие изменения обычно проявляются в виде прерывистого скачка числа инфекций и масштабирования последующих темпов заражения (например, см. Китай на рис.1), эффектов, которые гибко поглощаются фиктивной переменной одного дня, поскольку зависимая переменная является первой разница логарифма инфекций. Обозначим вектор этих эффектов μ .

Наконец, мы включаем вектор (длина P _c ) переменных политики (политики) для каждой страны для каждого местоположения и дня. Эти переменные политики принимают значения от 0 до 1 (включительно), где 0 означает отсутствие действия политики, а 1 означает, что политика полностью введена в действие. В случаях, когда переменная политики фиксирует эффекты совокупности политик (например, закрытие музеев и закрытие библиотек), переменная политики вычисляется для каждого из них, затем они усредняются, поэтому коэффициент при этом типе переменной интерпретируется как действует, если все политики в коллекции полностью введены в действие.Также бывают случаи, когда несколько политик развертываются в один день в разных местах, и в этом случае мы группируем политики, которые преследуют аналогичные цели (например, приостановка транзита и запрета на поездки, или отмена мероприятий и запрет на сборы), и сохраняем другие политики раздельные (то есть закрытие бизнеса и закрытие школы). Группирование политик полезно для уменьшения количества оцениваемых параметров в нашей ограниченной выборке данных, что позволяет нам изучить влияние поднаборов политик (рис.2в). Однако группирование политик не оказывает существенного влияния на предполагаемый эффект всех политик вместе взятых, а также на эффект фактических политик, что мы демонстрируем, оценивая регрессионную модель, в которой никакие политики не группируются, а эти значения пересчитываются (расширенные данные, рис. 6а и дополнительная таблица 4).

В некоторых случаях (для Италии и США) данные политики доступны на более пространственно детализированном уровне, чем данные об инфекциях (например, политика города и инфекции на уровне штата в США).В этих случаях мы кодируем двоичные переменные политики на более детальном уровне и используем веса совокупности для их агрегирования до уровня данных о заражении. Таким образом, переменные политики могут принимать непрерывные значения от 0 до 1, причем значение 1 указывает на то, что политика полностью введена в действие для всего населения. Учитывая ограниченное количество данных, доступных в настоящее время, мы используем экономную модель, которая предполагает, что влияние политики на темпы роста инфекции является приблизительно линейным и аддитивно разделимым.{{P} _ {c}} ({\ theta} _ {pc} {{\ rm {p}} {\ rm {o}} {\ rm {l}} {\ rm {i}} {\ rm {c}} {\ rm {y}}} _ {pcit}) + {\ varepsilon} _ {cit} $$

(7)

, где наблюдения индексируются по стране c , субнациональной единице i и дням t . Представляющими интерес параметрами являются коэффициенты для каждой страны θ _cp . Мы отображаем расчетные остатки ε _cit в расширенных данных рис.10, которые равны нулю в среднем, но не являются строго нормальными (нормальность не является требованием нашей стратегии моделирования и вывода), и мы оцениваем неопределенность по всем параметрам, вычисляя наши стандартные ошибки, устойчивые к кластеризации ошибок на дневном уровне ¹⁴ . Этот подход позволяет ковариации ε _cit в разных местах внутри страны, наблюдаемой в один и тот же день, быть ненулевым. Такая кластеризация важна в этом контексте, потому что идиосинкразические события в стране, такие как отпуск или отставание в испытательных лабораториях, могут вызвать неоднородные изменения в росте инфекции по всей стране в отдельные дни, которые явно не отражаются в нашей модели.{{P} _ {c}} {\ theta} _ {cp} \), учитывая ковариацию ошибок в этих оценках при вычислении неопределенности этой суммы.

Обратите внимание, что наши оценки θ и θ ₀ в уравнении (7) устойчивы к систематическому занижению данных об инфекциях, что является серьезной проблемой в продолжающейся пандемии, из-за построения нашей зависимой переменной. Это остается верным, даже если в разных населенных пунктах показатели занижения данных различаются, при условии, что показатель занижения данных остается относительно постоянным.Чтобы увидеть это, обратите внимание, что если в каждом населенном пункте и есть медицинская система, которая сообщает только о части ψ _i инфекций, так что мы наблюдаем \ ({\ tilde {I}} _ {it} = { \ psi} _ {i} {I} _ {it} \) скорее реальное заражение I _it , тогда левая часть уравнения (7) будет

$$ \ begin {array} { c} {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ tilde {I}} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o} } {\ rm {g}} ({\ tilde {I}} _ {i, t-1}) = {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {i} {I} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {i} {I} _ { i, t-1}) \\ = {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {i}) — {\ rm {l}} { \ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {i}) + {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {i, t-1}) \\ = {\ rm {l}} { \ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({I} _ { i, t-1}) = {g} _ {t} \ end {array} $$

, поэтому на него не влияет зависящее от местоположения и зависящее от времени занижение.Таким образом, систематическое занижение отчетности не влияет на наши оценки последствий политики θ . Как обсуждалось выше, потенциальные предубеждения, связанные с несистематическим занижением данных в результате задокументированных изменений в режимах тестирования в пространстве и времени, поглощаются эффектами, зависящими от региона и дня μ .

Однако, если уровень занижения данных в пределах местности меняется изо дня в день, это может повлиять на темпы роста инфекции. Мы оцениваем величину этой систематической ошибки (расширенные данные, рис.2) и убедитесь, что он количественно мал. В частности, если \ ({\ tilde {I}} _ {it} = {\ psi} _ {it} {I} _ {it} \), где ψ _it меняется изо дня в день, затем

$$ {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ tilde {I}} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ tilde {I}} _ {i, t-1}) = {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {it}) — {\ rm {l}} {\ rm {o}} {\ rm {g}} ({\ psi} _ {i, t-1}) + {g} _ {t} $$

(8)

, где log ( ψ _it ) — log ( ψ _{i , t — 1} ) — дневной темп роста вероятности обнаружения случая.В некоторых регионах эпиднадзор за заболеваниями развивался медленно, поскольку правительства постепенно расширяли тестирование, что привело бы к изменению ψ _it со временем, но эти изменения в возможностях тестирования, по-видимому, существенно не меняют наши оценки темпов роста инфекции. На рис. 2 с расширенными данными показан один набор эпидемиологических оценок ²³ для log ( ψ _it ) — log ( ψ _{i , t — 1} ).Несмотря на случайные ежедневные вариации, которые не вызывают систематических ошибок в наших точечных оценках, среднее значение log ( ψ _it ) — log ( ψ _{i , t — 1} ) постоянно мало в разных странах: 0,05 в Китае, 0,064 в Иране, 0,019 в Южной Корее, -0,058 во Франции, 0,031 в Италии и 0,049 в США. Среднее значение этих оценок составляет 0,026, что потенциально составляет 7,3% от нашей средней глобальной оценки темпов роста инфекций, не связанных с политикой (0.36). Эти оценки log ( ψ _it ) — log ( ψ _{i , t — 1} ) также не отображают сильных временных тенденций, что снимает опасения, что зависящее от времени занижение данных порождает значительные смещения в наших оценках воздействия политик по борьбе с заражением.

Переходная динамика

В Китае мы можем изучить временный ответ темпов роста инфекции после развертывания политики, поскольку только три политики были развернуты в начале семинедельного периода выборки, в течение которого мы наблюдаем за многими городами одновременно.Это дает нам достаточно данных для оценки временной структуры воздействия политики без каких-либо предположений относительно этой структуры. Для этого мы оцениваем модель с распределенным лагом, которая кодирует параметры политики с использованием еженедельных лагов, основанных на дате первой реализации каждой политики в местности –. Это означает, что эффект от политики, реализованной неделю назад, может произвольно отличаться от эффекта той же политики на следующей неделе и так далее. Затем эти эффекты оцениваются одновременно и отображаются на рис.2b, c (см. Также дополнительную таблицу 3). Такой подход с распределенным лагом не дал статистически значимой информации в других странах с использованием имеющихся в настоящее время данных, потому что было меньше административных единиц и более короткие периоды наблюдения (то есть меньшие выборки) и больше политик (то есть больше параметров для оценки) во всех других странах. В будущих исследованиях, возможно, удастся успешно изучить эту динамику за пределами Китая.

В качестве проверки устойчивости мы проверяем, существенно ли изменяет наши результаты исключение переходной реакции из предполагаемых эффектов политики.Мы делаем это, оценивая модель «фиксированного лага», в которой мы предполагаем, что политика не может влиять на темпы роста инфекции в течение L дней, перекодируя переменную политики в момент времени t как ноль, если политика была реализована менее L дней до т . Мы переоцениваем уравнение (7) для каждого значения L и представляем результаты на рис. 5 с расширенными данными и в дополнительной таблице 5.

Альтернативные модели болезней

Наша основная эмпирическая спецификация основана на модели распространения болезни SIR, которая предполагает нулевой латентный период между воздействием COVID-19 и заразностью.Если мы ослабим это предположение, чтобы учесть латентный период инфекции, как в модели «восприимчивые — облученные — инфицированные — выздоровевшие» (SEIR), рост вспышки будет только асимптотически экспоненциальным ¹¹ . Тем не менее, мы демонстрируем, что динамика SEIR имеет лишь незначительное потенциальное влияние на коэффициенты, восстановленные с помощью нашего эмпирического подхода в этом контексте. В расширенных данных на рис. 8, 9 мы представляем результаты моделирования, в котором используются уравнения (9) — (11), а также обобщение модели SEIR ¹¹ для генерации синтетических вспышек (см. Раздел 2 «Дополнительные методы»).Мы используем эти смоделированные данные для проверки способности нашей статистической модели (уравнение (7)) восстанавливать как беспрепятственный темп роста (расширенные данные, рис. 8), так и влияние смоделированных политик на темпы роста (расширенные данные, рис. 9). ) применительно к данным, полученным с помощью динамики SIR или SEIR в широком диапазоне эпидемиологических условий.

Прогнозы

Суточные темпы роста инфекций

Для оценки мгновенных суточных темпов роста инфекций в случае отсутствия политики мы получаем подогнанные значения из уравнения (7) и вычисляем прогнозируемое значение для зависимой переменной, когда все P _c переменные политики установлены в 0.{{\ rm {no}} \, {\ rm {policy}}} \) отражают влияние всех факторов, специфичных для данной местности, на скорость роста инфекций (например, демографические данные), эффекты дня недели и корректировки, основанные на способе сообщения о случаях заражения. Этот контрфактический аргумент не учитывает изменения в информации, вызванные развертыванием политики, поскольку они должны рассматриваться как путь, по которому политики влияют на результаты, как обсуждается в основном тексте. Кроме того, контрфактический подход «отсутствие политики» не моделирует ранее незамеченные изменения в поведении, которые могут произойти, если появятся принципиально новые модели поведения, даже при отсутствии государственного вмешательства.{{\ rm {no}} \, {\ rm {policy}}}) \), учитывающие ковариацию ошибок в оценочных параметрах, показаны красными маркерами на рис. 3.

Кумулятивные инфекции

Чтобы обеспечить Чтобы оценить масштаб предполагаемых кумулятивных выгод от эффектов, показанных на рис. 3, мы связываем наши эмпирические оценки в сокращенной форме с ключевыми структурами в простой системе SIR и моделируем эту динамическую систему на протяжении всей нашей выборки. Система определена следующим образом:

$$ \ frac {{\ rm {d}} {S} _ {t}} {{\ rm {d}} t} = — {\ beta} _ {t} {S} _ {t} {I} _ {t} $$

(9)

$$ \ frac {{\ rm {d}} {I} _ {t}} {{\ rm {d}} t} = ({\ beta} _ {t} {S} _ {t} — \ gamma) {I} _ {t} $$

(10)

$$ \ frac {{\ rm {d}} {R} _ {t}} {{\ rm {d}} t} = \ gamma {I} _ {t} $$

(11)

, где S _t — уязвимая популяция, а R _t — удаленная популяция.Здесь β _t — это изменяющийся во времени параметр, определяемый нашими эмпирическими оценками, как описано ниже. Учет изменений в S становится все более важным, поскольку размер кумулятивных инфекций ( I _t + R _t ) становится значительной частью местного субнационального населения, которое встречается в некоторых регионах. -политические сценарии. Наш анализ в сокращенной форме дает оценки скорости роста активных инфекций \ ((\ hat {g}) \) для каждой местности и дня в режиме, где S _t ≈ 1.Таким образом, мы знаем

$$ \ frac {{\ rm {d}} {I} _ {t}} {{\ rm {d}} t} / {I} _ {t} {{\ textstyle |}} _ {S \ приблизительно 1} = {\ hat {g}} _ {t} = {\ beta} _ {t} — \ gamma $$

(12)

, но нам неизвестны значения любого из двух правых членов, которые требуются для моделирования уравнений (9) — (11). Чтобы оценить γ , заметим, что левый член уравнения (11) равен

$$ \ frac {{\ rm {d}} {R} _ {t}} {{\ rm {d}} t} \ приблизительно \ frac {{\ rm {d}}} {{\ rm {d}} t} ({\ rm {кумулятивное \; извлечение}} + {\ rm {кумулятивное \; смертей}}) $$

, которые мы можем наблюдать в наших данных для Китая и Южной Кореи.Вычисление первых разностей этих двух переменных (для дифференциации по времени), их суммирование и последующее деление на активные случаи дает нам оценку γ (медианы: Китай = 0,11, Южная Корея = 0,05). Эти значения немного отличаются от классической интерпретации SIR γ , потому что в общедоступных данных, которые мы можем получить, люди кодируются как « выздоровевшие », когда они больше не имеют положительного результата теста на COVID-19, тогда как в классической модели SIR это происходит, когда они перестают быть заразными.Мы принимаем среднее значение этих двух медиан, устанавливая γ = 0,08. Мы используем медианы, а не простые средние, потому что низкие значения для I _t вызывают длинный правый хвост в ежедневных оценках γ , а медианы менее уязвимы для этого искажения. Затем мы используем наши эмпирически обоснованные оценки в сокращенной форме \ (\ hat {g} \) (как с политикой, так и без нее) в сочетании с уравнениями (9) — (11) для прогнозирования общих совокупных случаев во всех странах (рис. 4) . Мы моделируем инфекции и случаи для каждой административной единицы в нашей выборке, начиная с первого дня, для которого мы наблюдаем 10 или более случаев (для этой единицы), используя временной шаг 4 часа.Поскольку мы наблюдаем подтвержденные случаи, а не все инфекции, мы запускаем каждую симуляцию, корректируя наблюдаемые I _t в первый день, используя оценки частоты выявления случаев для конкретной страны. Мы скорректируем существующие оценки занижения случаев ²³ для дальнейшего учета бессимптомных инфекций, предполагая, что коэффициент инфекции / летальности составляет 0,75% ²⁵ . Мы предполагаем, что R _t = 0 в первый день. Чтобы поддерживать согласованность с отчетными данными, мы сообщаем о наших результатах в подтвержденных случаях путем умножения наших смоделированных значений I _t + R _t на вышеупомянутую долю подтвержденных инфекций.Мы оцениваем неопределенность путем повторной выборки из оцененной матрицы дисперсии-ковариации всех параметров регрессии. На рис. 7 с расширенными данными мы показываем чувствительность этого моделирования к расчетному значению γ , а также к использованию структуры SEIR. В дополнительной таблице 6 мы показываем чувствительность этого моделирования к предполагаемому коэффициенту инфицирования и летальности (см. Раздел 1 «Дополнительные методы»).

Краткое изложение отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета по исследованию природы, связанном с этим документом.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Вселенная в большом масштабе

В очень грубом смысле, вы можете думать о солнечной системе как о своем доме или квартире, а о Галактике как о своем городе, состоящем из множества домов и построек. В двадцатом веке астрономы смогли показать, что как наш мир состоит из множества городов, так и Вселенная состоит из огромного количества галактик. (Мы определяем Вселенную как все существующее и доступное для наших наблюдений.) Галактики простираются настолько далеко в космос, насколько могут видеть наши телескопы, многие миллиарды из которых доступны для современных инструментов.Когда они были впервые обнаружены, некоторые астрономы назвали галактики островными вселенными , и этот термин был вполне описательным; галактики действительно похожи на звездные острова в огромных темных морях межгалактического пространства.

Ближайшая галактика, открытая в 1993 году, небольшая, расположена на расстоянии 75 000 световых лет от Солнца в направлении созвездия Стрельца, где смог в нашей Галактике особенно трудно различить. (Следует отметить, что созвездие — это одна из 88 частей, на которые астрономы делят небо, каждая из которых названа в честь заметного звездного рисунка внутри нее.) За пределами этой карликовой галактики в Стрельце находятся две другие маленькие галактики, примерно в 160 000 световых лет от нас. Впервые зарегистрированные экипажем Магеллана во время его кругосветного плавания, они называются Магеллановы Облака (рис. 1). Все три эти маленькие галактики являются спутниками Галактики Млечный Путь, взаимодействуя с ней посредством силы тяжести. В конце концов, все три могут быть даже поглощены нашей гораздо большей Галактикой, как и другие маленькие галактики в течение космического времени.

Рисунок 1: Соседние галактики. На этом изображении показаны Большое Магелланово Облако и Малое Магелланово Облако над телескопами Большой миллиметровой / субмиллиметровой решетки Атакамы (ALMA) в пустыне Атакама на севере Чили. (Источник: ESO, К. Малин)

Ближайшая большая галактика представляет собой спираль, очень похожую на нашу, расположенную в созвездии Андромеды, и поэтому называется галактикой Андромеды ; он также известен под одним из каталожных номеров M31 (рис. 2). M31 находится на расстоянии немногим более 2 миллионов световых лет от нас и вместе с Млечным путем является частью небольшого скопления из более чем 50 галактик, называемого Местной группой .

Рисунок 2: Ближайшая спиральная галактика. Галактика Андромеды (M31) представляет собой набор звезд в форме спирали, похожий на наш Млечный Путь. (кредит: Адам Эванс)

Рис. 3. Скопление галактик Форнакс. На этом изображении вы можете увидеть часть скопления галактик, расположенного на расстоянии около 60 миллионов световых лет от нас в созвездии Форнакса. Все объекты, не являющиеся точками света на картинке, являются галактиками из миллиардов звезд. (Источник: ESO, Дж. Эмерсон, VISTA. Благодарность: Cambridge Astronomical Survey Unit)

На расстояниях от 10 до 15 миллионов световых лет мы находим другие небольшие группы галактик, а на расстоянии около 50 миллионов световых лет есть более впечатляющие системы с тысячами галактик-членов.Мы обнаружили, что галактики в основном встречаются в скоплениях, больших и малых (рис. 3).

Некоторые из скоплений сами формируются в более крупные группы, называемые суперкластерами . Местная группа является частью сверхскопления галактик, называемого сверхскоплением Девы , которое простирается на 110 миллионов световых лет в диаметре. Мы только начинаем исследовать структуру Вселенной в этих огромных масштабах и уже сталкиваемся с некоторыми неожиданными открытиями.

На еще больших расстояниях, где многие обычные галактики слишком тусклые, чтобы их можно было увидеть, мы находим квазаров . Это блестящие центры галактик, светящиеся светом необычайно энергичного процесса. Огромная энергия квазаров создается газом, который нагревается до температуры в миллионы градусов, когда он падает на массивную черную дыру и кружится вокруг нее. Сияние квазаров делает их самыми дальними маяками, которые мы можем видеть в темных океанах космоса. Они позволяют нам исследовать Вселенную на расстоянии 10 миллиардов световых лет или более и, следовательно, на 10 миллиардов или более лет в прошлом.

С помощью квазаров мы можем видеть далеко позади Большого взрыва, знаменующего начало времен. Помимо квазаров и самых далеких видимых галактик, мы обнаружили слабое свечение самого взрыва, заполняющего Вселенную и, таким образом, приближающегося к нам со всех сторон в космосе. Открытие этого «послесвечения творения» считается одним из самых значительных событий в науке двадцатого века, и мы все еще изучаем многие вещи, которые оно может рассказать нам о самых ранних временах существования Вселенной.

Измерение свойств галактик и квазаров в удаленных местах требует больших телескопов, сложных устройств усиления света и кропотливого труда. Каждую ясную ночь в обсерваториях по всему миру астрономы и студенты работают над такими загадками, как рождение новых звезд и крупномасштабная структура Вселенной, вписывая свои результаты в гобелен нашего понимания.

синонимов для БОЛЬШОЙ МАСШТАБ — Thesaurus.net

Какое еще слово означает крупный?

Произношение:

• прил.

  • все (прилагательное) • большой (прилагательное)
  • жир,
  • необъятный,
  • вместительная,
  • просторная,
  • огромный,
  • монстр,
  • достаточно,
  • бык,
  • многолюдно,
  • полный,
  • большой,
  • мондо,
  • тяжеловес,
  • до краев,
  • гром,
  • сверхмощный,
  • хаски,
  • вместительный,
  • в упаковке,
  • потрясающе,
  • тяжеловесный,
  • умывание,
  • огромная,
  • супер колоссальный,
  • jumbo,
  • крепкий,
  • громоздкая,
  • хлопанье,
  • под завязку,
  • чучело,
  • мамонт,
  • потрясающе,
  • негабаритный,
  • массивная,
  • громадина,
  • огромный,
  • существенный,
  • обвязка,
  • огромный,
  • неповоротливый,
  • Кит,
  • колоссальный,
  • просторная,
  • обширный,
  • гигантский,
  • обильный.
  • больше (прилагательное) • католический (прилагательное) • значительный (прилагательное) • расширенный (прилагательное) • обширный (прилагательное)
  • более всеобъемлющая,
  • наиболее всеобъемлющая,
  • более неэксклюзивный,
  • неисключительный,
  • широкий диапазон,
  • более широкий диапазон,
  • более обширный,
  • в дискриминации,
  • более широкий,
  • без ограничений,
  • более всеохватывающее,
  • недискриминационный,
  • самый широкий,
  • через борт,
  • экстенсивный,
  • не эксклюзивный,
  • самый всеобъемлющий,
  • самый всесторонний,
  • более содержащий,
  • самый содержащий,
  • без ограничений,
  • более всесторонний,
  • allencompassing,
  • самый неэксклюзивный,
  • всеобъемлющая,
  • самый широкий,
  • более широкий,
  • стенка стена,
  • широкий диапазон,
  • самый широкий диапазон,
  • обширный.
  • major (прилагательное) • Другие релевантные слова: (прилагательное)
  • протянутая,
  • опт,
  • Массер,
  • оптом,
  • в массе,
  • католическая,
  • хорошо,
  • в количестве,
  • расширенный,
  • дальний,
  • заметный,
  • значительный,
  • неисключительный,
  • массой,
  • здоровенный,
  • Сплай,
  • Балкер,
  • широкий,
  • широкая,
  • от стены к стене,
  • по всем направлениям,
  • объемный,
  • всеобъемлющая,
  • обширная,
  • количественный,
  • макрос.
  • оптовая торговля (прилагательное) • широкий (прилагательное)
  • в растянутом состоянии,
  • растянутый,
  • наиболее расширенная,
  • сплайер,
  • более далеко,
  • более вытянутый,
  • самый дальний,
  • самый дальний,
  • дерьмо,
  • дальний,
  • расширенная,
  • более дальновидный,
  • в вытянутом состоянии,
  • наиболее вытянутый,
  • более дальний,
  • splayest,
  • самый дальновидный,
  • более расширенный.

• н.

  •
  • хорошо,
  • по всей стране,
  • рассеянный,
  • повсюду,
  • дальний,
  • по всей стране,
  • здорова,
  • отлично,
  • обобщенный,
  • приборка,
  • по всему миру,
  • широкое распространение,
  • диффузный,
  • повсеместно.
  • big (имя существительное) • крупное (существительное)

• Другие синонимы:

  • Другие подходящие слова (существительное):
  • либерал,
  • бампер,
  • далеко простирающийся,
  • эпос,
  • высокий,
  • широко раскрывшаяся,
  • широкий,
  • далеко идущий,
  • широко раскладывающийся,
  • неизбирательный,
  • широкий,
  • большой,
  • подметание,
  • мужской,
  • многочисленные.

Парафразы выделены в соответствии с их релевантностью:

• Эквивалентность

  • Прилагательное
    крупномасштабный, крупномасштабный, массовый.

• Вперед

  • Существительное собственное, единственное число
    шкала.
  • Существительное, единственное число или масса
    шкала.

• Обратный вызов

• Независимый

  • Прилагательное
    крупный, крупномасштабный, значительный, крупный, оптовый, крупный, громкий, гигантский, гипермасштабный, мега, необъятный, мелкомасштабный, ошеломляющий, объемный, серьезный, колоссальный, обобщенный, грозный, обширный, обширный, гигантский, выдающийся, генерализованный, крупно-тяжелый.
  • Существительное собственное, единственное число
    hyperscale.
  • Существительное, единственное число или масса
    гипермасштаб.

• Прочие связанные

  • Прилагательное
    полномасштабный, широко распространенный, широкомасштабный, далеко идущий, большой, огромный, обширный, существенный, обширный, обширный, огромный, размашистая, амбициозная, масштабная, грандиозная, обширная, суровая, гигантская, высокая, решительная.
  • Существительное собственное, единственное число
    большое.

Крупномасштабная структура | COSMOS

Вселенная демонстрирует структуру в широком диапазоне физических масштабов — от спутников на орбите вокруг планеты до сверхскоплений галактик, галактических пластин, волокон и пустот, которые охватывают значительную часть наблюдаемой Вселенной. Последние обычно называют «крупномасштабной структурой» Вселенной, и они четко наблюдаются в обзорах красного смещения галактик, таких как австралийский проект 2-градусного поля (2dF) (справа).

В локальной Вселенной есть две особо важные крупномасштабные структуры: Великая стена и Великий аттрактор. Эти структуры влияют на движение галактик в Местной группе и в конечном итоге ответственны за судьбу Млечного Пути. Астрономы полагают, что мы в конечном итоге сольемся с скоплением Девы, которое само сольется со сверхскоплениями Центавра и Шепли, составляющими Великий Аттрактор.

1. Это накладывает серьезные ограничения на космологические модели, достоверность которых частично определяется тем, насколько хорошо наблюдаемая крупномасштабная структура воспроизводится как сейчас, так и в ранние времена.
2. Он предоставляет одно из немногих средств, с помощью которых астрономы могут исследовать условия до эпохи рекомбинации в очень ранней Вселенной, и информирует нас о квантово-механических эффектах, важных в то время.

В настоящее время популярной космологической моделью является модель холодной темной материи (λ CDM).