Обогащение словаря: туман, пенек, куст, опыт, испарение, впитать, высушить.
Наблюдаем за утренним туманом: во время тумана предметы становятся, плохо видны. На что похож туман? (на пар, дым, облако)
Что такое туман? (дыхание земли). Земля, почва, растения дышат накопленным теплом, а холодный воздух опускается на землю. Они смешиваются и получается туман – мельчайшие частицы воды. Их очень – очень много, они быстро двигаются, и воздух становится не прозрачным.
Кто – то ночью утащил лес. Был он вечером, а утром – исчез!Не осталось не пенька, ни куста, только белая кругом пустота. И. ТакмаковаВ народе шуточно говорят «Воры украли горы!».
Дидактическая игра: «Наоборот». Цель: подбор
антонимов (холодно, тепло, пасмурно, осенний, земля, дождь).
«1,2,3, – к дереву беги». Цель: закрепить название деревьев.
Исследовательская деятельность: «Воздух осенью влажный»: на скамейку положить лист сухой бумаги. В конце прогулки дети обнаружат, что он влажный. Почему это произошло? Как его можно высушить? (батарея, солнце, утюг, теплое помещение и т. д.) Где быстрей высохнет? Закрепить знания о намокании и просушивании. Можно разорвать лист пополам. Одну половину поместить на батарею, другую на стол. Дети наблюдают, делают выводы
Подвижные игры.
«Зайцы и волк» (прыжки)
Одного из играющих выбирают волком. Остальные дети изображают зайцев. На одной стороне площадки зайцы устраивают себе домики (чертят кружочки), волк – на другом конце площадки (овраге) Воспитатель говорит:
Зайки скачут, скок, скок, скок, на зелёный,
на лужок.
Травку щиплют, кушают, осторожно слушают, не идёт ли волк.
Зайцы выпрыгивают из домиков и разбегаются по площадке. Они, то прыгают на двух ногах, то присаживаются, щиплют траву и оглядываются, не идет ли волк. Когда воспитатель произносит последнее слово, волк выходит из оврага и бежит за зайцами, стараясь их поймать (коснуться). Зайцы убегают каждый в свой домик. Пойманных зайцев волк отводит в овраг.
«Догони!» Бегают по 2—3 детей наперегонки. В каждой паре или тройке дети примерно одинаковой физической подготовленности. Длина дорожки до 30 м. Можно пробегать это расстояние, перепрыгивая через короткую скакалку.
Трудовая
деятельность: уборка листьев, засыпание клумбы листьями.
Воспитывать
трудолюбие, знание о пользе гниющих листьев для почвы.
ДРУГИЕ ПРОГУЛКИ
С 01 сентября 2020 года Комиссия по комплектованию работает в очном режиме. В условиях высокого роста распространения вирусной инфекции при массовом скоплении людей прием осуществляется только по предварительной записи у члена Комиссии по комплектованию по своему Муниципальному округу. Записаться на прием и получить консультацию по вопросам комплектования родители (законные представители) детей могут по понедельникам с 15.00 до 18.00 часов по телефонам, указанным ниже.
| Муниципальный округ | Номер телефона | |
| МО 49 | Невская застава | +7 (981) 987-00-90 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 50 | Ивановский | +7 (911) 702-26-95 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 51 | Обуховский | +7 (911) 185-24-22 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 52 | Рыбацкое | +7 (911) 185-49-01 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 53 | Народный | +7 (911) 185-49-97 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 54 | МО 54 | +7 (981) 189-63-54 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 55 | Невский округ | +7 (911) 185-30-63 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 56 | Оккервиль | +7 (911) 185-67-95 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| МО 57 | Правобережный | +7 (911) 185-76-04 (функция sms-сообщений отсутствует) |
| Член Комиссии по коррекционным ГБДОУ | +7 (911) 185-61-63 (функция sms-сообщений отсутствует) | |
Финансовое обеспечение образовательного процесса МБУ детского сада № 151 «Голубка»
Мы на официальном сайте государственных (муниципальных) учреждений
Планы
Отчеты
Отчет о выполнении плана финансово-хозяйственной деятельности за 2013 год (0503737)
Отчет о результатах деятельности муниципального бюджетного образовательного учреждения детского сада №151 “Голубка” г.
о. Тольятти об исполнении закрепленного за ним имущества за 2013 год
Годовая бухгалтерская отчетность за 2013 финансовый год
Отчет о финансовых результатах деятельности учреждения на 1 января 2014 года (0503721)
Пояснительная записка к балансу учреждения на 1 января 2014 года (0503760)
Баланс государственного (муниципального) учреждения на 1 января 2014 года (0503730)
Отчет об обязательствах, принятых учреждением на 1 января 2014 года (0503738)
Сведения о дебиторской (кредиторской) задолженности учреждения за 2013 год (0503769)
Сведения о движении нефинансовых активов учреждения по итогам 2013 года:
Сведения об остатках денежных средств учреждения (0503779)
Сведения об исполнении мероприятий в рамках субсидий на иные цели и бюджетных инвестиций (0503766)
Муниципальное задание на 2014 год
Сведения о добровольных пожертвованиях за 2012 год в МБУ детском саду № 151 «Голубка»
| № п/п | Дата поступления | От кого поступило | Наименование пожертвования | Цель пожертвования | Сумма пожертвования |
| 1 | 21. 03.2012 |
Родители группы № 10 | игрушки | 6254,18 | |
| 2 | 26.03.2012 | Родители группы № 6 | игрушки | 5648,52 | |
| 3 | 05.06.2012 | Родители группы № 6 | картина «Белоснежка и семь гномов» | 9500,00 | |
| 4 | 30.11.2012 | Родители группы № 1 | игрушки | 6989,38 | |
| 5 | 05. 12.2012 |
Родители группы № 1 | посуда | 948,80 | |
| Итого: | 29340,88 |
Новое в Nature’s Notebook
Мы добавили несколько новых видов растений и животных в Блокнот природы , пересмотрели определение фенофазы растений «Опадающие листья» для ясности и изменили название фенофазы птиц/млекопитающих «Активные особи» на «Живые особи», чтобы избежать путаницы в нашей Значение термина «активный» — эта фенофаза включает всех живых особей, обнаруженных во время посещения участка, независимо от того, активно они передвигаются или нет.
Живые особи: Один или несколько человек видны или слышны в движении или в состоянии покоя.
Точно так же мы убрали слово «активные» в названиях фенофаз насекомых, поэтому «активные взрослые особи» стали «взрослыми», «активные личинки» стали «личинками» и т. д.
Протоколы для водных насекомых (стрекозы, стрекозы, поденки и веснянки) также были обновлены, чтобы включить фенофазы для откладывания яиц и недавно появившихся (тенальных) взрослых особей.Все остальные виды и фенофазы, к которым вы привыкли, все еще здесь, неизменны и ждут, чтобы их заметили!
Мы приветствуем любые наблюдения, даже если ваш сайт необычен для вашего региона, но мы призываем людей по возможности выбирать сайты, репрезентативные для местной среды. Например, по возможности рекомендуем выбирать участок на относительно ровном или пологом участке.
Мы также рекомендуем вам избегать районов, подверженных снежным поземкам или направленным или направленным ветрам.В идеале участок не должен быть ни чрезмерно сухим, ни влажным для вашего региона. В лесных районах участок должен быть в целом похож на окружающий лес, отражая общий состав полога и рост. Если вы наблюдаете за дикими растениями, мы рекомендуем вам избегать мест, где растения поливают или удобряют. Если ваш сайт необычен для вашего региона, просто запишите необычные характеристики в разделе комментариев формы Nature’s Notebook Add a New Site при регистрации вашего сайта.
Оптимальный размер вашего участка зависит от масштаба вашего ландшафта и расстояния, на котором вы можете легко видеть или ходить. Это также зависит от того, наблюдаете ли вы за животными или только за растениями. Для растений участок — это область, окружающая отдельные растения, за которыми вы наблюдаете. Для животных сайт — это место, где вы ищете животных из контрольного списка.
Если вы наблюдаете как за растениями, так и за животными, ваши сайты могут использоваться обоими способами.
Если вы наблюдаете и за растениями, и за животными, или только за животными: Поскольку вы будете сообщать о наблюдениях за животными, которых вы видите или слышите на своем участке , ваш участок может включать область, которую вы можете хорошо видеть и слышать стоя еще или область, которую вы можете пройти за относительно короткий промежуток времени. Если вы наблюдаете на открытом лугу или возле водоема, ваш участок может иметь максимально рекомендуемый размер (15 акров), потому что вы сможете идентифицировать животных, которые находятся далеко.Напротив, если ваш участок находится в густом лесу, он может быть относительно небольшим, так как вы не сможете идентифицировать виды на больших расстояниях.
Даже если вы можете идентифицировать животных на большой территории, ее следует разделить на разные участки, если она включает в себя места обитания, которые явно различаются.
Например, если вы проводите наблюдения за прудом на лугу, то пруд и луг должны быть зарегистрированы как отдельные участки. В таком случае просто сообщайте о своих наблюдениях за животными в том месте, где вы их видели или слышали, например, либо у пруда, либо на лугу.
Если вы наблюдаете только за растениями: Для растений размер вашего участка не имеет большого значения, если условия на вашем участке практически одинаковы. Если вы наблюдаете только за одним растением, вашим участком может быть просто небольшая область непосредственно вокруг этого растения, скажем, в пределах 3 футов от растения. Если вы наблюдаете несколько растений рядом друг с другом, вы можете считать, что все они находятся на одном участке, если условия участка довольно схожи и участок не больше 15 акров или 6 гектаров.
Выбирая растения для наблюдения на своем участке, вы должны найти баланс между тем, сколько времени потребуется, чтобы пройти между растениями, и убедиться, что отдельные растения, за которыми вы наблюдаете, не расположены слишком близко друг к другу (см.
Сколько отдельных растений следует ли мне наблюдать за растениями одного и того же вида?). Ваши места наблюдения должны быть разделены на разные участки, если их местообитания явно различаются.
Если вы наблюдаете за большим количеством растений или животных: Если вы наблюдаете за более чем 20 растениями и животными на одном участке, мы предлагаем разбить его на отдельные участки в Nature’s Notebook , так как участки с большим количеством видов перегружают поле ввода. Страница наблюдений.Например, если у вас есть 10 животных и 15 растений, за которыми вы наблюдаете на своем заднем дворе, вы можете разбить их на «Животные на заднем дворе» и «Растения на заднем дворе». Для людей, наблюдающих за более чем 20 растениями (либо в качестве индивидуального наблюдателя, либо в рамках исследовательского проекта), вы можете разбить большие участки на более мелкие в зависимости от географических или экологических особенностей или подсайтов, связанных с вашим исследованием.
Например, участок озерного болота можно разделить на «Озерно-болотная низменность», «Озерно-болотная возвышенность» и «Озерно-болотная местность».
Многие государственные учреждения поощряют подобные наблюдения и будут рады узнать, что вы сообщаете о своих наблюдениях в Nature’s Notebook . Тем не менее, вы должны получить разрешение на наблюдение от соответствующего департамента федерального правительства, штата или муниципалитета, который несет ответственность за недвижимость. Земельные управляющие часто выдают письменные разрешения на доступ к земле, что поможет гарантировать, что вы сможете отметить свои участки и растения и сможете регулярно посещать свой участок.
Есть много вариантов, но самое главное, что вы отмечаете свой сайт, чтобы вы могли найти его снова в будущем. Для большинства сайтов проще всего пометить четыре угла цветными флажками, обрезками ткани или чем-то подобным.
Вы также можете использовать естественные или искусственные ориентиры, такие как край двора, большие камни, изгиб тропы, дорогу или что-то подобное, чтобы обозначить границы. Вам нужно будет периодически заменять маркеры, так как они выветриваются и становятся нечитаемыми.Также помните, что если вы наблюдаете за участком на общественной земле, вам нужно будет получить разрешение, прежде чем маркировать участок.
Правильная идентификация растений и животных важна при сообщении о ваших наблюдениях в Nature’s Notebook . Мы знаем, что бывает сложно идентифицировать растение или животное, и, к счастью, существует множество полевых руководств и онлайн-ресурсов, которые могут помочь. Во многих сообществах также есть группы садоводов, орнитологов, местных растений или натуралистов, кооперативные офисы по распространению знаний, центры природы, местные колледжи, гербарии, государственные или национальные парки или заповедники дикой природы, где вы можете найти людей, которые помогут идентифицировать растения или животных в вашем районе.
Если вы не уверены в идентичности вашего растения, вы, безусловно, можете записывать свои наблюдения в лист данных, пока не идентифицируете его (см. Могу ли я начать наблюдение за растением, если я не уверен, какой это вид?). Если вы не уверены, относилось ли животное, которое вы видели, к виду из вашего списка, за которым вы наблюдаете, лучше всего записать свое наблюдение за этим видом как неопределенное, заполнив вопросительный знак (?) в своем листе данных. Штат Национального координационного бюро США-НПН невелик, поэтому, к сожалению, мы не можем посетить ваш сайт или идентифицировать ваше растение или животное по фотографии, но мы будем продолжать добавлять дополнительную информацию на наш веб-сайт, чтобы упростить идентификацию растений и животных.
Онлайн-руководства
Полевые справочники
Поищите справочники по растениям или животным в местном книжном магазине или в Интернете. Полевые справочники, характерные для вашего региона, часто являются лучшим выбором.
Другие онлайн-ресурсы для растений
Другие онлайн-ресурсы для животных
Да, вы можете отслеживать наблюдения в полевом листе данных, но, пожалуйста, не вводите свои наблюдения онлайн до тех пор, пока вы не идентифицируете вид с достаточной уверенностью.Когда растение находится в состоянии покоя, может быть трудно сказать, к какому виду оно относится, но вы, вероятно, хорошо представляете, является ли оно разнотравьем, травой, листопадным деревом, вечнозеленым деревом или другим видом растения. Определения фенофаз внутри этих широких групп довольно стандартны, поэтому мы рекомендуем вам найти похожий вид и использовать таблицу данных и фенофазы для этого вида (см. некоторые варианты ниже).
После того, как вы идентифицировали растение, проверьте фенофазы этого вида, чтобы убедиться, что они соответствуют тому, что вы записали.Если они совпадают, вы можете ввести данные онлайн.
Если они не совпадают, пожалуйста, не вводите свои старые наблюдения. Вместо этого начните все сначала, когда вы идентифицировали свое растение. Если окажется, что вашего растения нет в списке видов, см. раздел Что делать, если растение или животное, за которым я хочу наблюдать, отсутствует в списке видов?
Список видов Nature’s Notebook включает растения и животных, за которыми важно наблюдать по целому ряду причин, включая их экологическое и экономическое значение, ценность для сохранения, важность в качестве охотничьих видов, связь с проблемами со здоровьем, такими как аллергии, или важность для экосистемы. услуги, такие как поставка продуктов питания.Мы постоянно работаем над пересмотром и расширением списка видов и связанных с ним материалов и приветствуем ваши предложения по дополнениям или другим изменениям.
Тем временем, если вы хотите начать наблюдать за растением или животным, которых в настоящее время нет в нашем списке видов, вы можете наблюдать за этим видом, используя таблицу данных, подходящую для похожего вида, и отправить свои наблюдения в Nature’s Notebook позже, если мы решим чтобы добавить этот вид в список.
Вы также можете рассмотреть возможность участия в одной из многих других программ наблюдения, которые отслеживают фенологию определенных групп растений и животных (см. список других программ наблюдения).
Пожалуйста, присылайте свои комментарии к нашему списку видов растений и животных по адресу [email protected].
A Nature’s Notebook калибровочный вид растений — одно из 20 растений, выбранных для «калибровки» фенологических измерений в Соединенных Штатах. Эти виды имеют широкое распространение и имеют важное экологическое или экономическое значение. Ученые используют наблюдения за этими видами, чтобы получить «общую картину» фенологии по всей стране.Мы рекомендуем наблюдателям включать в свои наблюдения хотя бы один калибровочный вид растений. Нам нужно много наблюдений за калибровочными видами, чтобы понять изменения, происходящие во времени сезонных явлений по всей стране, особенно в связи с изменением климата, и принять обоснованные решения, которые необходимо принять в ответ на некоторые из этих изменений.
Большинству наблюдателей мы рекомендуем наблюдать от одной до трех особей одного и того же вида растений на участке.Наблюдатели на исследовательских участках могут выбрать от трех до пяти человек на участок. Наблюдение за несколькими особями помогает ученым получить представление о различиях в фенологии среди особей на вашем участке. В некоторые годы и для некоторых фенофаз несколько особей будут демонстрировать одинаковые сроки в своей фенологии, а в другие годы или фенофазы – нет. Даже если вам кажется, что несколько человек всегда показывают одно и то же время, это все равно интересно знать и собирать ценные данные!
Когда вы выбираете количество людей для наблюдения, вы должны учитывать время, необходимое для наблюдения.Если вы все же решили наблюдать за несколькими особями одного и того же вида, постарайтесь выбрать растения, растущие в похожей среде (например, имеющие одинаковое количество солнца или тени), но не являющиеся непосредственными соседями — выбранные растения не должны находиться ближе двух или в три раза больше ширины одного из растений.
Например, наблюдатель может выбрать три куста сирени, растущие в его или ее дворе, каждый из которых растет на полном солнце и расположен на расстоянии трех растений друг от друга. Если сирень растет в качестве живой изгороди, это означает, что можно выбрать каждое третье растение сирени.Если вы наблюдаете за одним и тем же видом на нескольких участках, но имеете ограниченное время, вы можете наблюдать несколько особей каждого вида на одном из участков и наблюдать только по одному экземпляру каждого вида на других участках.
Да. Хотя мы приветствуем все наблюдения, мы призываем наблюдателей избегать выбора растений, которые находятся ближе 20 футов к дороге или зданию. Кроме того, пожалуйста, прочтите раздел «Особые соображения по наблюдению» описания видов, чтобы узнать, есть ли другие соображения для ваших видов растений.Например, некоторые виды растут клонально и образуют большие группы стеблей, растущих из одних и тех же корней, например сумах осины или оленьего рога.
Если ваше растение может быть клоном, попробуйте выбрать отдельные стебли из разных куртин. Если невозможно следовать этим рекомендациям для конкретного человека, укажите это в разделе комментариев формы Nature’s Notebook «Добавить или изменить растения».
Для небольших растений, которые растут большими массами отдельных стеблей, бывает сложно выделить несколько особей для наблюдения с течением времени.Вместо этого вы можете настроить участок определенного размера и сообщить о фенофазах для участка в целом. Этот метод хорошо работает для трав, клональных видов, которые имеют тенденцию расти в качестве почвопокровных растений, и очень мелких разнотравных растений, которые обычно растут группами.
Чтобы установить участок, отметьте четыре угла квадрата в пределах области, занимаемой этим видом на земле. Мы рекомендуем квадрат размером три фута (или один метр) с каждой стороны, но квадрат может быть меньше (например, один фут со стороны), если вид не занимает площадь, равную девяти квадратным футам (или квадратный метр).
Когда вы регистрируете растение на странице Nature’s Notebook Add or Edit Plants, просто установите флажок «Patch?» чтобы указать, что вы наблюдаете за участком, а не за одним человеком, и сообщить размер вашего участка. Если вид занимает достаточную площадь на вашем участке, вы можете создать несколько участков для наблюдения по отдельности, точно так же, как вы можете выбрать для наблюдения несколько отдельных деревьев одного и того же вида.
Оцените фенофазы на грядке, как если бы все стебли на грядке представляли собой одну особь.Если на участке, за которым вы хотели бы наблюдать, окажется более одного вида, вам нужно будет зарегистрировать каждый вид как отдельное растение на странице «Добавить или изменить растения» в блокноте Nature’s Notebook . Когда вы оцениваете фенофазы в грядке, убедитесь, что вы рассматриваете каждый вид отдельно.
См. обучающее видео по этой теме
Для деревьев и кустарников можно прикрепить к стволу или ветке каждого растения сигнальную ленту или небольшие незаметные алюминиевые бирки (которые можно купить в хозяйственном магазине или в лесозаготовительной компании).
.Для трав и разнотравья, где вы наблюдаете за отдельными стеблями, вы можете положить помеченные зубочистки, палочки от мороженого или шпажки в землю рядом с каждым растением или свободно обвязать цветную нить вокруг основания растения. Для мониторинга заплаты вы можете поставить рейки из ПВХ, металла или дерева по четырем углам заплаты и написать название или номер заплаты на одной из колонок. Как бы вы ни отмечали свои отдельные растения или па, вы должны быть уверены, что не изменяете условия выращивания растения.Например, не ставьте широкий столб рядом с небольшим растением, которое будет затенять его или вызывать повреждение корней. Вам нужно будет периодически заменять маркеры, так как они выветриваются и становятся нечитаемыми. Также помните, что если вы проводите наблюдения на участке на общественной земле, вам нужно будет получить разрешение, прежде чем маркировать растения.
Если особь умирает или ее здоровье явно ухудшается (когда другие представители того же вида вокруг нее все еще здоровы), вы должны выбрать новую особь для наблюдения.
Однако не забудьте отметить старое растение как мертвое на странице Nature’s Notebook “Добавить или изменить растения” и добавить замену как новое растение с другим псевдонимом. Если вы наблюдаете какие-либо однолетние или двулетние виды на своем участке, вам нужно будет регулярно выбирать новое растение, поскольку отдельные растения погибают через один и два года соответственно. Однако, если вы наблюдаете участок однолетнего или двулетнего вида, вы можете продолжать наблюдать за одним и тем же участком из года в год, если на нем продолжают расти новые особи этого вида.
Мы больше не принимаем запросы на клонированную сирень, так как ее можно легко и относительно недорого заказать в компании Jung Seed Company. Вы можете оформить заказ через их веб-сайт или по телефону 1-800-247-5864. Вы также можете купить сирень обыкновенную пурпурную ( Syringa vulgaris , обычно называемую «старомодной» или «живой» сиренью) в любом питомнике и понаблюдать за ней.
Обыкновенная пурпурная сирень является хорошим «партнером» с клонированной сиренью, потому что их фенология очень похожа.
Если вы получили от нас клоны сирени, то это не обычная сирень. Скорее, это специально культивируемые китайские сирени ( Syringa x chinensis ‘Red Rothomagensis’), у которых длина листьев примерно в два раза больше их ширины (намного уже, чем листья обыкновенной пурпурной сирени).Это та же самая сирень, которая была роздана людям, проводившим фенологические наблюдения в рамках исторической сети фенологии сирени, организованной Министерством сельского хозяйства США и Университетом Висконсин-Милуоки. Большинство сиреней, которые вы можете купить в питомнике или которые растут во дворах или в парках, — это обыкновенная сирень ( Syringa vulgaris , также называемая «живой» или «старомодной» сиренью). Эти растения НЕ являются клонами и встречаются в дикой природе во многих районах Соединенных Штатов, хотя здесь они не являются местными.
У обыкновенной сирени листья несколько сердцевидной формы (намного шире, чем листья клонированной сирени).
|
|
|
|
|
Когда вы нажмете «Создать таблицы данных» на Домашней странице Nature’s Notebook , появится окно с предложением создать все или некоторые таблицы данных в вашем пакете таблиц данных.После того, как вы сделаете выбор, файл в формате pdf будет загружен (или вам будет предложено загрузить его) на ваш компьютер.
По мере того, как вы заполняете и нуждаетесь в новых таблицах данных для каждого растения и животного, вы можете создать их индивидуально, выбрав растение или животное в окне «Мои растения и животные» на домашней странице Nature’s Notebook и нажав «Создать единую таблицу данных». (PDF)» в окне «Сведения об этом организме».Новый титульный лист или контрольный список животных можно создать, нажав «Создать листы данных» и выбрав их в появившемся окне. Вы также можете нажать на эти ссылки, чтобы загрузить новый: См. Как лучше всего вводить данные наблюдения, записанные в моих таблицах данных? когда вы будете готовы ввести свои данные онлайн. |
На титульном листе наблюдения и в онлайн-интерфейсе для ввода наблюдений вас просят указать «Время, затраченное на наблюдение», «Время, затраченное на путешествие» и «Время, затраченное на поиск животных».
Мы просим вас сообщить об этих трех вещах по совершенно разным причинам. Цель первых двух носит чисто административный характер, чтобы оценить время, затраченное волонтерами на проект. Эти оценки могут иметь важное значение для обеспечения финансирования для продолжения проекта. Цель третьего, «Время, затраченное на поиск животных», является научной: оценить время, затраченное на отбор проб животных, которое повлияет на то, сколько животных вы увидите или услышите. Эта третья оценка очень важна для ученых, использующих ваши данные.
При сообщении этой информации следуйте этим общим рекомендациям:
Время, потраченное на наблюдение: Для каждого посещения укажите, сколько времени вы потратили на наблюдения. Вы должны включить общее время, которое вы потратили на организацию, наблюдение за животными и проверку ваших растений.
Время, проведенное в пути: Для каждого посещения укажите, сколько времени вы потратили на поездку на свой сайт.
Это включает в себя любое время, проведенное в транспортном средстве, а также время, потраченное на ходьбу или походы, чтобы добраться до вашего сайта.Однако не включайте время в пути, которое вы бы потратили в любом случае, даже если бы вы не проводили наблюдения. Например, если вы делаете наблюдения из своего обычного места работы, не включайте время, потраченное на дорогу до работы.
Время, потраченное на поиск животных: Для каждого посещения укажите, сколько времени вы фактически потратили на поиск животных в Контрольном списке животных. Вы не должны включать в любое время, когда вы не знали о животных вокруг вас, например, когда вы были заняты составлением таблиц данных или были сосредоточены исключительно на проверке ваших растений.
Частично ценность ваших наземных наблюдений по фенологии, особенно фенологии листьев, заключается в том, что вы помогаете ученым, изучающим спутниковые снимки, понять и интерпретировать то, что эти изображения показывают им.
Поскольку солнечный свет, отраженный от снега, на этих изображениях может выглядеть так же, как ярко-зеленые листья, ваши отчеты о снеге на земле или на верхушках деревьев могут устранить некоторые догадки при интерпретации спутниковых изображений.Сравнивая наземные наблюдения, которые вы делаете на своем участке, со спутниковым изображением области, включающей ваш участок, эти ученые могут «проверить достоверность» или «подтвердить» изображения и, следовательно, лучше интерпретировать другие изображения по всему миру.
Вы должны делать наблюдения так часто, как вам удобно. В идеале мы хотели бы, чтобы наблюдатели проводили наблюдения раз в неделю или даже каждые два-три дня, особенно весной и осенью, когда фенология растений и животных быстро меняется во многих частях страны.Растения и животные часто могут быть активны зимой, но если вы живете в холодном регионе, где их активность снижена, вы можете увеличить время между наблюдениями в это время года.
Самое главное, вы должны записывать все свои наблюдения — ваши наблюдения, независимо от того, как часто вы их делаете, дают ценные данные!
Вы должны проводить наблюдения в удобное для вас время суток.Поскольку некоторые виды животных, как правило, более активны в определенное время суток, а активность растений может меняться в течение дня, будет полезно проводить наблюдения примерно в одно и то же время. Однако, если вы наблюдаете как виды, наиболее активные в течение дня (например, большинство видов растений и животных в нашем списке видов), так и те, которые наиболее активны в сумерках или ночью (например, лягушки, летучие мыши и некоторые цветы), вы Вы можете проводить наблюдения два раза в день, один раз днем и один раз в сумерках или ночью.
В большинстве дней вы, вероятно, не увидите и не услышите большинство животных, за которыми наблюдаете.
Вы можете не видеть и не слышать некоторые виды в течение всего года. Несмотря на то, что искать животных, которых нет очень часто, может быть неприятно, информация о том, когда и где вид существует и не существует, очень важна для ученых, поэтому , пожалуйста, продолжайте записывать, что вы НЕ видите фенофазы для этих животных. видов в каждый день наблюдения .В некотором смысле информация о том, когда и где вид отсутствует, важнее, чем информация о том, где он находится, потому что такие наблюдения (называемые отрицательными данными) встречаются реже. Вот почему мы предлагаем вам наблюдать за видами из нашего списка видов животных, которые встречаются в вашем штате, даже если вы не видите их часто или вообще не видите.
Полная запись дат ваших наблюдений позволяет ученым более уверенно оценивать дату начала или окончания фенофазы.Например, если вы впервые сообщаете, что слышали крики древесных лягушек во время своего визита 6 апреля, а последний визит (когда вы их не слышали) был 2 апреля, мы знаем, что древесные лягушки начали кричать где-то в течение этих четырех-пяти дней.
. Если вы сообщаете только о посещении 6 апреля и ни о каком предыдущем посещении, мы знаем только, что лягушки начали звонить где-то между 6 апреля и последним временем, когда вы сообщили о посещении своего сайта, что могло быть 3 месяцами ранее! Этот пример также показывает, почему более частые наблюдения полезны, когда условия быстро меняются, например, весной или осенью.Если вы можете проводить наблюдения каждые два или три дня, вы улучшите способность ученых оценивать день, когда фенофаза фактически началась или закончилась.
Сообщая о наличии и отсутствии фенофазы, мы получаем представление о продолжительности фенофазы на вашем участке, но не знаем, насколько сильно выражена фенофаза за этот период времени. Например, если вы сообщаете, что наблюдали строительство гнезда синими птицами в течение трех недель, у ученых, использующих ваши данные, нет возможности узнать, видели ли вы одну пару синих птиц, которая построила успешное гнездо три недели, или вы видел один на первой неделе, десять на второй неделе, а затем два на третьей неделе.
Чтобы получить представление о том, насколько сильно выражена фенофаза и когда наступает пик активности, мы добавили для вас возможность сообщать об интенсивности или обилии почти всех фенофаз для вашего вида. Для животных мы обычно просим наблюдателя записывать количество особей, наблюдаемых в данной фенофазе, а для растений мы обычно просим некоторую меру интенсивности фенофазы на вашем отдельном растении, например, оценку процента цветков, которые открываются при каждом посещении для наблюдения.
Если вы полностью пропустили возникновение фенофазы и видите доказательства того, что фенофаза действительно имела место, отметьте это в разделе комментариев формы Nature’s Notebook Enter Observations . Например, если ваше растение зацвело, пока вы были в отпуске, и вы видите засохшие цветы на земле под растением, не стесняйтесь отметить это в разделе комментариев формы ввода данных. Подобные явления можно отметить и у животных, например, если вы видите птенцов в новом птичьем гнезде, но никогда не видели строительства гнезда.
Многие фенофазы происходят не каждый год: птицы могут не размножаться в определенной местности, деревья могут не цвести и не плодоносить, черепахи не могут откладывать яйца. Информация о том, когда и где эти фенофазы происходили и не происходили, очень важна для ученых, изучающих эти виды и взаимодействия между видами.
Многие фенофазы могут возникать два или более раз в год.Многие птицы откладывают вторую кладку яиц летом после оперения первой кладки. Если мороз или вредитель убьют много листьев на дереве, у него часто будет вторая волна разрыва листовых почек и новых листьев. В сухом климате некоторые фенофазы повторяются после нескольких дождей. Кроме того, изменение климата меняет время и частоту событий жизненного цикла, что крайне важно уловить! Например, по мере повышения температуры и удлинения вегетационного периода многие виды размножаются чаще: у некоторых птиц появляется больше выводков, некоторые растения цветут чаще, а насекомые, такие как бабочки и стрекозы, могут иметь больше поколений за один год.
Да, вы должны оценивать каждую почку листа, почку иглы или стрелять отдельно. Пока некоторые почки или побеги на растении все еще ломаются или начинают рост и еще не дали развернутого листа или иглы, вы видите «ломающиеся листовые / игольчатые почки», «появляющиеся иголки» или «начальный рост».Для растений, которые имеют более одной почки или побега, в большинстве случаев вы все еще будете наблюдать «Ломающиеся листовые / игольчатые почки», «Появляющиеся иголки» или «Начальный рост» в некоторых почках или побегах в течение многих дней после того, как вы впервые начнете видеть. «Листья/хвоя» или «Молодые листья/хвоя» от других почек или побегов. Также можно увидеть несколько эпизодов распускания почек листьев/хвои или начального роста в течение сезона. Это может произойти после периода заморозков, засухи или после удаления листвы с растения насекомыми.
Однако, как только ВСЕ активные листовые/игольчатые почки или побеги на растении имеют хотя бы один развернутый лист/хвою, вы должны сообщить, что вы больше не видите «Ломающиеся листовые/хвойные почки», «Появляющиеся иголки» или «Начальный рост». ‘.
Молодые листья или иголки на вечнозеленых или засухо-лиственных растениях можно отличить от более старых листьев или иголок, потому что они меньше, имеют более светлый оттенок зеленого и/или тоньше, чем зрелые листья или иголки. По мере того, как молодой лист созревает и приближается по размеру, цвету и толщине к более старым листьям на растении, может быть трудно определить, когда его больше нельзя считать «молодым». Это особенно верно для засушливых лиственных видов, у которых рост новых листьев часто инициируется дождями.Если вода становится недоступной после начала роста, рост листьев может прекратиться, что приведет к появлению множества мелких листьев на растении.
Если это так, вам нужно будет прекратить сообщать о том, что вы видите «молодые листья/хвою», когда окажется, что листья или хвоя перестали изменяться по размеру, цвету и толщине (или сообщить, что вы «не уверены» в том, не вы видите «Молодые листья/хвою»). С опытом станет легче определить, когда лист или иголка еще растет и молодеет.
У большинства хвойных распускание игольчатых почек свидетельствует о распускании новых иголок, затем удлинении стебля и распускании большего количества иголок до тех пор, пока стебель не перестанет расти в течение сезона.У сосен сначала происходит рост ствола (или «свечи»), до появления хвои. После того, как стебель вырос, пучки иголок начинают появляться и разворачиваться из защитных бумажных оболочек вдоль недавно вытянутого стебля. Мы решили, что «Нарушение игольчатых почек» должно быть продвинутой фенофазой для видов сосны, и поэтому в настоящее время не включаем ее в блокнот Nature’s Notebook .
Вместо этого наблюдение за видами сосны начинается с поиска появляющейся хвои вдоль нового ствола.
Вы должны продолжать сообщать о появлении «Листьев/иголок», пока на растении остаются свежие зеленые или окрашенные листья/хвоя.Не включайте высушенные мертвые листья или мертвые коричневые иголки, которые остаются на растении, как это происходит с некоторыми видами в период покоя (например, зимой или в сухой сезон). В некоторых случаях зеленые листья остаются на растении в замороженном состоянии часть или всю зиму. Если в этом состоянии на растении осталось более 5% листьев, вы должны продолжать сообщать о появлении «Листьев», пока они не опадут или не станут увядшими.
Для видов травы, осоки и камыша, у которых новый рост происходит из новых стеблей, растение, вероятно, будет на 100% зеленым, пока не начнет буреть в конце лета или осенью.
Для видов, у которых существующие стебли могут стать коричневыми, а затем снова зелеными, процент может начаться с низкого уровня в начале вегетационного периода, стать выше в середине вегетационного периода, а затем снова снизиться, когда растение снова станет коричневым. В засушливых районах с экстремальными условиями может быть особенно сложно определить, какая часть травянистого растения действительно мертва, а какая часть может снова зазеленеть. Если это относится к вашему растению, вы можете проигнорировать этот вопрос об интенсивности и просто сообщить, видите ли вы зеленые листья.
Чтобы сделать это, нужно знать, как выглядит полный полог для любого лиственного или полулиственного вида. Мы планируем в конечном итоге предоставить фотографии для каждого вида, чтобы проиллюстрировать это, но тем временем вам нужно будет отметить полноту кроны после того, как листья или иголки вырастут до полного размера, но до того, как они начнут падать по направлению к конец вегетационного периода.
Так будет выглядеть навес в 100%. В течение первого года наблюдений вы можете не оценивать полноту купола, пока не узнаете, как он выглядит при 100% наполненности.
Как только вы узнаете, как выглядит крона при 100% наполненности, вы должны оценить изменение процента полноты по мере роста листьев в начале вегетационного периода (начиная с 0% с голыми ветвями до появления листьев и увеличивая до 100%). %, когда листья приобретают полный размер), и по мере опадания листьев и утончения кроны в конце вегетационного периода (начиная со 100 % и уменьшая до 0 % после опадания всех листьев).Один из приемов состоит в том, чтобы оценить процент неба, видимого сквозь крону дерева. Если небо не видно на 100%, то когда вы видите половину неба и половину листьев в области купола, он заполнен на 50%. Аналогичный прием можно использовать для небольших растений, оценивая площадь земли, которую вы видите сквозь полог, глядя на растение сверху вниз.
Мы понимаем, что оценка полноты кроны человеческим глазом является несколько субъективной мерой, но в сочетании с более точными измерениями, сделанными по изображениям с камеры, она может предоставить очень полезную информацию о продолжительности года, в течение которого растение фотосинтезирует, что в свою очередь влияет на количество CO 2 в атмосфере.
Для полулиственных видов полнота кроны не обязательно будет снижаться до 0% каждый год и может даже не достигать 100% каждый год, если условия окружающей среды были экстремальными (например, сильная засуха, которая задерживает распускание почек). ). Для этих видов протяженностью кроны в хороший год следует считать полноту 100 %, а 0 % — растение с опадающими листьями.
Если на вашем растении есть мертвая часть, на которой никогда не растут листья, вы можете игнорировать эту часть растения при оценке полноты кроны, чтобы крона растения была заполнена на 100%, когда живые части растения полностью облиственны.
В первый год это немного сложно, но с практикой становится легче. Если вы сомневаетесь, вы можете использовать линейку для измерения полного размера (длины и/или ширины) типичного листа летом первого года, а затем использовать эту меру, чтобы лучше оценить процент полного размера листа в течение периода.
роста листьев в последующие годы. Мы просим наблюдателей отмечать, когда листья составляют менее 25 %, 25–49 %, 50–74 %, 75–94 % или 95 % или более от полного размера листьев, чтобы получить оценку времени, которое требуется для листьев. вырасти до полного размера.Включение этой меры позволяет ученым отслеживать продолжительность периода «озеленения», который является важным аспектом реакции растений на изменение климата.
Чтобы ответить на этот вопрос, используйте принцип, изложенный в разделе «Как определить, какой процент кроны заполнен листьями или иголками?», но учитывайте только окрашенные части листьев и иголок, оставшиеся на растении, и не включая зеленые части. порции.Например, если крона растения на 100 % заполнена листьями, но около половины из них зеленые, а половина — цветные, вы должны сообщить, что 100 % кроны заполнено листьями, а 50 % кроны заполнено цветными листьями. . Если на следующий день будет ветрено и половина цветных листьев опадет (но ни один из зеленых листьев не опадет), вы должны сообщить, что 75 % кроны заполнено листьями, а 25 % кроны заполнено листьями.
цветные листья. С течением времени все больше листьев меняют цвет, а некоторые опадают, и в конце концов вы можете обнаружить, что на растении осталась только половина листьев, и на них не осталось зелени.В этот момент вы должны сообщить, что 50% кроны заполнены листьями, а 50% кроны заполнены цветными листьями. Обратите внимание, что процент кроны, заполненной листьями или иголками (зеленый плюс цветной), должен неуклонно снижаться со 100% до 0% по мере того, как листья или иголки опадают. Тем не менее, процент кроны, заполненной цветными листьями или хвоей, может увеличиваться и уменьшаться в течение этого времени опадания листьев/хвои.
Для этой фенофазы нет опций интенсивности, поскольку процент листьев или хвои, опавших с лиственного растения, можно рассчитать на основе процента листьев или хвои, оставшихся на растении.Это уже отражено в значении, которое вы указали для «Какой процент кроны заполнен листьями/хвоей?» для фенофазы «Листья/хвоя».
См. Как определить, какой процент кроны заполнен листьями или иголками? Чтобы получить больше информации.
Фенофазы «Цветы или цветочные бутоны», «Цветочные головки» (травы) и «Пыльцевые шишки» (хвойные) дают вам возможность сообщить о развивающихся цветках, цветочных головках или пыльцевых шишках до того, как вы увидите какие-либо цветы или пыльцу. шишки открываются на вашем растении (цветы не считаются «открытыми», пока не видны репродуктивные части).Сообщите «Да» для этой фенофазы, если вы видите какие-либо развивающиеся цветы или цветочные бутоны, свежие (неувядшие) цветы или конусы пыльцы на вашем растении, , открытые они или закрытые (однако не включайте спящие цветочные бутоны, заключенные в чешуйки почки до тех пор, пока эта почка не начнет распускаться, как это происходит у многих северных видов деревьев и кустарников, таких как форзиция).
Это означает, что всякий раз, когда вы сообщаете, что видите «открытые цветы» или «открытые конусы пыльцы», вы также должны сообщать, что вы видите «цветы или цветочные бутоны», «цветочные головки» или «конусы пыльцы».У некоторых видов цветы или конусы пыльцы могут открываться в солнечные дни и оставаться закрытыми в пасмурные дни, и в этом случае вам следует продолжать сообщать о том, что вы видите «Цветы или цветочные бутоны», «Цветочные головки» или «Пыльцевые конусы», даже если вы сообщение о том, что вы не видите «Открытые цветы» или «Открытые конусы пыльцы». Однако, как только все цветки или пыльцевые шишки на растении увянут, не сообщайте об этой фенофазе, даже если на растении остались засохшие или увядшие лепестки или шишки. Обратите внимание, что любой данный вид цветковых растений будет иметь либо одиночные цветы, расположенные прямо на древесной ветке, либо на конце короткого или длинного стебля, либо много цветов на одном стебле (цветочная головка, цветонос, сережка или т.
соцветие).Сообщайте «Да» для «Цветы или цветочные бутоны», как только вы увидите что-то, что можно распознать как структуру цветка, будь то развивающийся цветок в процессе появления из ветки на дереве или развивающийся цветочный стебель, выходящий из основание цветка.
Для видов, у которых крошечные отдельные цветки собраны в соцветия (цветочные головки, колосья или сережки), может показаться трудным оценить процент этих отдельных цветков, открытых по всему растению.Однако часто процент отдельных цветков, открытых на одном соцветии, будет одинаковым для всех соцветий на растении. Если это так, вы можете выбрать одно соцветие, оценить процент открытых цветков на нем и использовать это значение для представления всего растения. Для более крупных растений, как правило, рекомендуется проверить несколько соцветий (например, одно внизу растения, одно посередине и одно вверху) и усреднить процент открытых цветков на каждом из этих соцветий.
представлять весь завод.
Несмотря на то, что вы должны наблюдать выделение пыльцы практически всеми видами растений, когда зрелые мужские или обоеполые цветки встряхивают или сдувают, в настоящее время мы включили эту фенофазу только для видов, которые считаются умеренными или сильными аллергенами. О «выбросе пыльцы» следует сообщать только в том случае, если вы действительно видите пыльцевую пыль при сдувании или встряхивании цветка или пыльцевого конуса. Не пытайтесь наблюдать эту фенофазу, если вы не можете подобраться достаточно близко к цветку или пыльцевому конусу, чтобы подуть или встряхнуть его, чтобы увидеть, не попадет ли пыльца вам в руку.
Фенофаза «Плоды» дает вам возможность сообщить о наличии развивающихся плодов до того, как вы увидите, что какие-либо из них созреют или созреют на вашем растении.
Сообщайте «Да» для этой фенофазы, если вы видите плоды на своем растении на любой стадии зрелости, будь то незрелые и находящиеся в процессе развития, или зрелые и спелые. Это означает, что всякий раз, когда вы сообщаете, что видите «Спелые фрукты», вы также должны сообщать, что видите «Фрукты».Часто некоторые плоды созреют и будут съедены или опадают с растения, в то время как незрелые плоды все еще остаются, поэтому вы можете видеть плоды в течение длительного периода времени со спелыми плодами, присутствующими на растении в некоторые дни наблюдения, и отсутствием спелых плодов в другие дни наблюдения. дней. Иногда трудно сказать, когда появляются первые плоды. Технически они присутствуют, как только завязь цветка оплодотворена, но часто завязь не набухает во что-то напоминающее плод в течение нескольких недель. Не беспокойтесь о том, что вы пропустите эту раннюю стадию, и просто сообщите о плодах, когда увидите, что они начинают увеличиваться.Однако, как только все плоды сбросят все свои семена, не сообщайте об этой фенофазе, даже если стручки, капсулы или шелуха плодов остаются (или «сохраняются») на растении.
Нет, надо считать отдельные фрукты. Часто не все цветки в соцветии будут оплодотворены и превратятся в плоды, или после оплодотворения цветков внутри соцветия произойдет значительное прекращение плода.По этой причине количество плодов в соцветии может сильно варьировать. Однако для некоторых видов соцветие дает сотни крошечных плодов (например, подсолнечника), и вам может потребоваться оценить количество плодов на растении, пытаясь грубо подсчитать их на одном соцветии и умножив на общее количество плодов. соцветия на растении.
Плодовые структуры в растительном мире очень разнообразны, и может быть трудно идентифицировать плоды и определить степень их зрелости.По этой причине мы добавили видовое описание к определениям фенофаз плодов для каждого вида, чтобы гарантировать, что все наблюдатели оценивают одно и то же. В некоторых случаях то, что описывается как плод в этих определениях, не соответствует ботаническому определению «фрукта», но вы должны следовать указаниям в определении для целей подсчета, чтобы обеспечить согласованность для всех наблюдателей.
Да, абсолютно.Много раз вы будете видеть и незрелые, и созревшие семенные шишки на одном и том же растении в одно и то же время. У некоторых видов семенные шишки созревают более года, и вы можете видеть спелые семенные шишки прошлогоднего урожая в то же время, когда вы видите незрелые семенные шишки урожая этого года. Или вы даже можете увидеть незрелые шишки урожая прошлого и текущего года одновременно. Только будьте осторожны, чтобы не считать «созревшими» любые пустые шишки, которые уже сбросили все свои семена, но остались на растении.Это происходит довольно часто для некоторых видов хвойных, но эти пустые семенные шишки следует игнорировать.
Иногда плод или семенная шишка созреют незадолго до того, как упадут с растения.
Эта фенофаза позволяет вам сообщить, что один или несколько плодов или семенных шишек созрели и упали с растения с момента вашего последнего посещения.Свидетельством «недавнего падения плодов или семян» или «недавних шишек или семян» могут быть зрелые плоды или семенные шишки на земле под растением, которых не было во время вашего последнего визита, или плоды или семенные шишки, отсутствующие на растении, которые были присутствовать при вашем последнем посещении. Для этой фенофазы не учитывайте опадение плодов или семенных шишек, которые явно незрелые и незрелые, как это часто бывает во время сильного дождя или урагана. Вы также не должны включать фруктовые стручки, капсулы, шелуху или пустые семенные шишки, которые давно сбросили все свои семена и только сейчас падают с растения.
Для сирени обыкновенной, клонированной сирени и клонированной жимолости определения фенофаз перенесены из исторического проекта мониторинга.
Две фенофазы, «Все листовые почки распущены» и «Конец цветения», не имеют четкой конечной точки, когда было бы логично сообщить, что вы не видите наступления фенофазы. Для этих двух фенофаз вы можете прекратить сообщать о наблюдениях после того, как сделаете свой первый отчет о наступлении фенофазы .После этого момента не сообщайте «Нет», вы не видите фенофазы, а лучше оставьте все варианты необведенными, как если бы вы не проверяли фенофазу.
Эти праймеры были разработаны для более подробного изучения фенофаз и протоколов. Это загружаемые ресурсы, предназначенные для более глубокого погружения в определения фенофазы. Загрузите оба из них со страницы наших отчетов USA-NPN.
Да, вы должны указать «Да» для ВСЕХ фенофаз, которые вы видите в указанную дату.
Для животных, если вы видите определенное действие, например строительство гнезда, вы также видите одну или несколько живых особей и должны сообщать «Да» обеим фенофазам для этого вида.
Если вы смотрите на большие группы животных, такие как колония чернохвостых луговых собачек, мигрирующая стая малиновок или косяк лосося, вам может быть трудно оценить общее количество особей, которых вы видите.Вот два способа оценить общее количество отдельных животных:
Если вы можете видеть сразу всю группу (например, далекое стадо или относительно неподвижное стадо животных), попробуйте подсчитать небольшую часть общей группы (от 10 до 50 особей). Затем оцените пространство, которое занимают эти люди. Например, 30 малиновок в далекой стае занимают площадь размером с мой кулак, когда я держу их перед лицом. Затем я посмотрю, сколько таких областей (или блоков) размером с кулак потребуется, чтобы визуально охватить всю стаю.
Допустим, есть 22 блока. Моя оценка — 30 особей на блок, умноженная на 22 блока, всего 660 особей. Вы также можете сфотографировать группу животных, а затем оценить или подсчитать количество особей.
I Если вы наблюдаете, как мимо проходит большая группа животных (например, стадо лосей, косяк рыб или рой насекомых), вы не сможете использовать описанный выше пространственный метод для оценки общего номер.Вместо этого вам нужно будет рассчитать скорость и время, необходимое группе для прохождения. Для этого выберите ориентир, например столб забора или камень в ручье, и подсчитайте, сколько животных проходит мимо ориентира за заданный промежуток времени. Затем засеките, сколько времени потребуется, чтобы вся группа полностью прошла. Например, если я наблюдаю за миграцией монарха и вижу, как 30 особей проходят мимо столба забора за одну минуту, а бабочки продолжают летать в течение 11 минут, то моя оценка будет 330 особей.
Вы можете вводить свои данные сразу после каждого осмотра, а можете подождать, чтобы ввести несколько посещений сразу.
Однако чем раньше вы введете свои данные, тем быстрее они станут доступны вам и другим людям для просмотра в нашем инструменте визуализации фенологии!
Для каждого посещения введите дату и время в верхней части столбца Nature’s Notebook Введите страницу наблюдений .Введите информацию, которую вы записали на титульном листе для посещения, а затем введите свои наблюдения для каждого из ваших видов растений и животных. Для растений просто введите информацию, указанную в каждом листе данных фенофазы растений. Для животных см. свой контрольный список животных. Для посещений, где «n» обведено для вида, нажмите «Обвести все нет» в верхней части столбца для этого посещения, и все фенофазы будут установлены на «n». Если была определенная фенофаза, которую вы не удосужились посмотреть или послушать (например, вы игнорировали крики птиц на своем участке, потому что не знаете, как их распознать), пожалуйста, щелкните обведенное «n» для этой фенофазы, чтобы он становится необведенным, и отбор для фенофазы не производится.
Для посещений, где ‘y’ или ‘?’ для вида обведен кружком, обратитесь к Спецификации фенофаз животных для этого вида и введите информацию, записанную там для каждой фенофазы для этого посещения.
Если вы хотите исправить данные наблюдений для определенного посещения, перейдите к этому столбцу с помощью стрелок вверху или внизу страницы Nature’s Notebook Enter Observations. Затем измените «y», «n» и «?» ответы на правильные для этого визита.Если вы ввели неправильную дату или время и хотите их изменить, нажмите «Удалить» в верхней части столбца каждого вида для этого посещения, чтобы удалить эти записи. Затем создайте новый столбец с правильной датой и временем и повторно введите данные наблюдения. Если вы хотите отменить выбор обведенных букв «y», «n» или «?» чтобы оставить все варианты выбора для фенофазы необведенными (это означает, что вы не проверяли эту фенофазу во время этого посещения), вам нужно будет удалить столбец этого посещения для вида и повторно ввести данные.
Если вы больше не наблюдаете за растением или животным или добавили его случайно, вы можете запретить его появление на страницах Nature’s Notebook .Для растений перейдите на страницу “Добавить или изменить растения” и выберите растение в окне “Ваши растения” слева. Вы должны увидеть информацию о растении в окне справа. Щелкните поле рядом с «Удалить?» и появится всплывающее окно с вопросом, почему вы хотите удалить растение. Сделайте соответствующий выбор и нажмите “Удалить”. Если вы больше не наблюдаете за растением, все данные наблюдений, которые вы ввели для растения, будут сохранены в базе данных, но они больше не будут отображаться на страницах вашей тетради природы.Если вы добавили растение случайно или в качестве теста, растение и все его данные будут удалены из базы данных. Если вы неправильно определили вид растения, вам будет предложено связаться с нами для получения дополнительной информации.
Если растение погибло, вам будет предложено записать его как мертвое, прежде чем указать, что вы больше не наблюдаете за ним. Все данные наблюдений за погибшим растением будут сохранены. Для получения дополнительной информации щелкните значок Удалить блок-схему выше.
Для животных: перейдите на страницу контрольного списка животных и просто удалите вид животных из контрольного списка.Все введенные вами данные наблюдений за видами животных будут сохранены в базе данных. Если вы ввели ложные или неверные данные о каком-либо виде животных, удалите эти записи, прежде чем удалять животное из контрольного списка. См. раздел Как изменить данные наблюдения после их ввода? Чтобы получить больше информации.
При ежегодном обновлении Nature’s Notebook мы добавили новые фенофазы и пересмотрели существующие названия и определения фенофаз для многих видов.Однако мы хотим, чтобы вы могли вернуться и точно добавить или отредактировать свои наблюдения независимо от того, какой набор фенофаз использовался при сборе данных в прошлом.
Допустим, вы наконец-то приступили к вводу данных наблюдений за вашим “красным кленом-1”, которые были собраны в прошлом году. Когда вы перейдете на страницу «Ввод наблюдений» и введете дату, вы можете получить всплывающее окно с надписью:
.Следующие особи связаны с другим набором фенофаз на выбранную вами дату: красный клен-1.Нам придется сбросить страницу, чтобы продолжить; вы потеряете все данные на этой странице, которые вы еще не сохранили. Нажмите «Да», чтобы продолжить.
Это сообщение информирует вас о том, что вы собираетесь вернуться к моменту времени, когда у вашего красного клена был другой набор фенофаз (или, по крайней мере, другие определения фенофаз), связанных с ним. Если вы хотите вернуться к этому моменту времени, нажмите «Да» и введите данные «красный клен-1» с соответствующим набором фенофаз. Если вы не видите полного сообщения, как указано выше (это может произойти, если у вас зарегистрировано много растений или животных), попробуйте изменить размер всплывающего окна.
Обратите внимание, что то же самое происходит, когда вы используете синие стрелки для перемещения назад и вперед во времени через меняющиеся наборы фенофаз. Вместо всплывающего окна вы увидите сообщение розового цвета, подобное этому:
.Предыдущие записи наблюдений были созданы с использованием другого набора фенофаз. Чтобы увидеть эти наблюдения и их фенофазы, щелкните оранжевую стрелку назад: красный клен-1
Чтобы продолжить, нажмите оранжевую стрелку.
Мы разработали подробные пошаговые документы, которые помогут вам настроить и отправить свои наблюдения с мобильного устройства. (https://www.usanpn.org/nn/mobile-apps)
Если вы еще этого не сделали, мы рекомендуем использовать настольный компьютер или ноутбук для настройки вашей учетной записи Nature’s Notebook . Затем, используя свое мобильное устройство или планшет, загрузите приложение через магазин Apple Itunes или Google Play Store в соответствии с маркой вашего устройства.
После завершения откройте файловое приложение и следуйте инструкциям по установке, когда вас перенаправят на экран страницы авторизации OAuth, вы должны нажать «Предоставить доступ».Предоставление доступа позволяет телефонному приложению Nature’s Notebook получить доступ к вашей учетной записи Nature’s Notebook . Используя те же учетные данные для входа, что и для рабочего стола, войдите в систему, и вы сможете получить доступ к своей учетной записи. Первоначальная загрузка и синхронизация могут занять несколько минут или дольше, если у вас много сайтов, групп или видов. Как только приложение загрузит вашу учетную запись, вы сможете выбрать сеть (или группу партнеров), с которой вы связаны, существующие сайты, связанные с вашей учетной записью, добавить новые личные сайты, добавить виды растений и животных на свои сайты и ввести наблюдения. .Отдельные растения или животные, за которыми вы наблюдаете, можно выбрать из раскрывающегося списка вверху. Дата и время заполняются автоматически.
При необходимости вы можете изменить дату и время, щелкнув поле и выбрав вручную. Выберите свое фенофазное наблюдение, и автоматически появится вопрос интенсивности — ни один из вопросов не является обязательным; вам нужно только завершить те фенофазы, за которыми вам удобно наблюдать. Отвечайте только в том случае, если вы хорошо осведомлены о видах и особях, и если вы чувствуете себя комфортно, отвечая.Когда вы закончите со всеми наблюдениями для человека, нажмите «отправить наблюдения» внизу страницы, и вы перейдете к следующему человеку. Кнопка «Ввести данные наблюдения» предназначена для ввода информации, соответствующей титульному листу, относительно затраченного времени и условий окружающей среды. Вы будете продвигаться по списку видов на выбранном участке, пока не отреагируете на все фенофазы для каждого, или вы можете вручную выбрать виды, за которыми хотите наблюдать, выбрав их из раскрывающегося списка.Приложение будет по-прежнему связано с вашей учетной записью, пока оно установлено.
Вы останетесь в системе, пока приложение установлено.
Мобильное приложение и ваша настольная версия для ввода наблюдений привязаны к одной и той же учетной записи Nature’s Notebook , поэтому вы можете просматривать наблюдения из настольной версии, которые были отправлены через приложение. В настольной версии на странице ввода наблюдения используйте синие стрелки вверху, чтобы прокрутить назад и просмотреть введенные наблюдения.Это подтвердит, что ваши наблюдения были успешно отправлены, если возникла какая-либо путаница.
Приложение Nature’s Notebook позволяет вводить данные из поля без службы данных. Наблюдения временно хранятся локально на вашем мобильном устройстве. Когда вы вернетесь в зону обслуживания или точку доступа Wi-Fi, приложение загрузит ваши наблюдения в базу данных.
Приложение для Android: Возможно, вам придется вручную синхронизировать учетную запись мобильного устройства, прежде чем она появится в вашей учетной записи. Если вы не видите свои наблюдения в автономном режиме при наличии хорошего подключения для передачи данных или Wi-Fi и открытого и работающего приложения Nature’s Notebook , выполните синхронизацию вручную, открыв приложение Nature’s Notebook и оставьте его открытым, в какой момент он должен синхронизироваться автоматически и за кадром.
Приложение для iPhone: Вы должны открыть приложение, и там есть кнопка для ручной синхронизации.
Войдя в свою учетную запись с настольного или портативного компьютера, вы можете перейти на свою смотровую площадку, выбрать свой сайт и нажать ссылку «Войти в наблюдения». На странице «Ввод наблюдений» используйте синие стрелки в верхней части экрана, чтобы прокрутить назад до даты неправильной отправки.
Найдите ошибку, исправьте ее и нажмите «отправить замечания» внизу страницы. Также рекомендуется вносить изменения в настольную версию, чтобы обеспечить правильную и успешную отправку наблюдений.
Если вы планируете, чтобы ваш персонал, доценты, волонтеры или студенты использовали iPad для наблюдений, обратите внимание, что при первой установке приложения требуется вход в учетную запись, и эта учетная запись остается связанной с устройством. Если у каждого человека есть свой личный iPad или планшет, это не будет проблемой.
Пользователям с отдельными учетными записями, совместно использующими мобильное устройство, необходимо будет установить приложение, предоставить доступ OAuth, войти в систему как пользователь 1 (как описано выше), ввести и отправить наблюдения, а затем удалить приложение Nature’s Notebook .Затем пользователь 2 на том же мобильном устройстве должен вернуться в Itunes или Google Play Store, загрузить и установить приложение Nature’s Notebook , предоставить разрешения OAuth и использовать свой собственный логин.
Это может быть повторено столько раз, сколько необходимо, чтобы все пользователи представили свои данные. Последний пользователь, успешно отправивший наблюдения, останется в системе.
Если вы используете одно и то же мобильное устройство на групповом сайте со многими пользователями, вам придется удалить приложение Nature’s Notebook и переустановить его между пользователями. В настоящее время мы работаем над разработкой функций мобильного приложения, позволяющих пользователям переключать учетные записи, которые будут выпущены в будущем.
Откройте техническое описание (PDF), которое вы загрузили со своей смотровой площадки с помощью Adobe Professional (эта функция недоступна в Adobe Reader). На панели инструментов в разделе «Инструменты» выберите «Показать панель инструментов расширенного редактирования» и выберите инструмент «Редактировать объект».
Затем перетащите курсор на поле Observer , выделите свое имя и нажмите «Удалить». Повторите это действие для каждой страницы пакета таблицы данных. Этот инструмент удалит любой объект в файле, поэтому вы также можете удалить название своего сайта и псевдоним вида.
Спасибо за участие в акции Nature’s Notebook !
Благодарим за отзыв.
Запрашиваемая страница “/sites/default/files/news/covid-19.pdf” не найден.
Как регулировать выбросы углерода с помощью заботящихся о климате потребителей
Фабиан Хервег, Клаус М. Шмидт
Экономические издержки конфликта: подход производственной сети
Матье Кутенье, Натали Монне, Лавиния Пьемонтез Традиционный
Смягчает ли изменение климата ценообразование на выбросы углерода? Данные на уровне компаний из схемы торговли квотами на выбросы Европейского Союза
Джонатан Колмер, Ральф Мартин, Мирабель Мюльс, Ульрих Вагнер
Оценка моделей замещения и кривизны спроса в моделях дискретного выбора дифференциации продуктов
Кэмерон Берчалл, Фрэнк Вербовен
Передача технологии и раннее промышленное развитие: данные китайско-советского альянса
Ли Бо, Микела Джорчелли
Менеджмент и нерациональное распределение в Мексике
Николас Блум, Леонардо Яковоне, Мариана Перейра-Лопес, Джон Ван Ринен
900 Supranational сотрудничество и регулятивный арбитраж
Торстен Бек, Консуэло Сильва-Бустон, Вольф Вагнер
Финтех, криптовалюты и CBDC: финансовая структурная трансформация в Китае
Франклин Аллен, Сиань Гу, Джулапа Джагтиани
Где образование? Длинная тень школьных систем до объединения в либеральную эпоху Италии (1861-1911)
Моника Боццано, Габриэле Каппелли, Микеланджело Васта
Ограничения заимствования на основе доходов и макроэкономические колебания
Томас Дрексел
Формирование ожиданий и предварительная информация
Натан Гольдштейн, Юрий Городниченко
в управлении монетарными компромиссами Тобайас Адриан, Кристофер Дж.
ERCEG, Marcin Kolasa, Джердер Линдо, Pawel Zabczyk
Денежная политика во время несбалансированных глобальных восстановлений
Luca Fornaro, Federica Romei
Ожидается, что Brexit
Swati DINGRA, THOMAS SAMPSON
Выходные проблемы и предохранительные сбережения на развивающихся рынках Долг и накопление резервов
Рефет С. Гюркайнак, Санг Сок Ли, Пол Лук, Джу Хён Пьюн
Структура капитала и хеджирование спроса на неполных рынках
Альберто Бисин, Джан Лука Клементи, Пьеро Готтарди
What Drives U.S. Поведение корпоративной элиты в качестве вклада в предвыборную кампанию?
Эдоардо Тесо
Механизация сельского хозяйства
Хульета Каунедо, Намрата Кала
Проклятие или благословение? Многонациональные корпорации и предложение рабочей силы в Африке
Мариапия Мендола, Джованни Прароло, Томмазо Сонно
Незнакомцы и иностранцы: доверие и отношение к гражданству
Грациэлла Бертокки, Арканджело Димико, Джанлука Тедески
Sirio Aramonte, Andreas Schrippf, Hyun Shin Shin
Накопление рынка труда и человеческий накопление
Niklas Engbom
гендерные различия в референтах письма: доказательства со стороны экономики Рабочий рынок
Markus Eberhardt, Giovanni Facchini, Valeria Rueda
Организованная передача информации
Лоран Матеве, Ина Танева
Оценка активов с мусором и без: проблема тройной гипотезы Конец Ганзейского союза
Maximilian Marczinek, Stephan E Maurer, Ferdinand Rauch
Оценка воздействия на устойчивость торговли в ЕС: пересмотр процесса консультаций
Bernard Hoekman, Hugo Rojas-Romagosa
из Англии
Тимо Фетцер, Кристофер Раух
Использование данных сканирования для экономических исследований
Пьер Дюбуа, Рэйчел Гриффит, Мартин О’Коннелл
Профессор Лоис Стэк помогает ответить на типичные вопросы, которые могут возникнуть у добровольцев «Знаки сезона», когда они отправляются наблюдать за растениями этой осенью.
Лоис — профессор устойчивого сельского хозяйства в Университете штата Мэн и специалист по расширению сотрудничества в области декоративного садоводства. В течение многих лет она давала зрителям советы по садоводству в программе «Садовник выходного дня» на WABI-TV, а также вела регулярную колонку по садоводству в журнале Kennebec Journal.
Поскольку мы приближаемся к сезону осеннего наблюдения, есть ли у вас какие-либо общие советы для обученных волонтеров SOS?
К этому времени года почти все наши растения отцвели, и даже многие плоды упали на землю.Но календарь заводских событий продолжается. Листья изменят цвет и опадут, некоторые растения отомрут обратно на землю, некоторые растения просто погибнут. Это процесс подготовки к зиме. Этот процесс немного отличается от года к году, и документирование наблюдений за временем может помочь нам понять, влияют ли изменение климата, засуха, колебания температуры и другие явления на производительность наших растений.
Почему наблюдение за осенью так же важно, как и за весной, когда все оживает?
У нас было неспокойное с точки зрения погоды лето, с сухой весной, обильными дождями, длительными периодами чрезмерной жары, а теперь и ранними заморозками.По состоянию на 18 сентября я уже дважды царапал лобовое стекло в западном Хэмпдене. Последствия всех этих событий накапливаются, и стресс становится очевидным осенью, когда растения входят в состояние покоя. Древесные растения могут раньше окраситься, а травянистые растения могут раньше отмирать. Общие закономерности схожи во времени, но даты меняются из года в год, и это важно документировать.
Давайте поговорим о восьми растениях из Списка видов-индикаторов SOS .Есть ли какие-то особенности или особенности, на которые следует обратить внимание?
Земляника
В этом году я наблюдал очень обильное развитие столонов, дающих начало новым растениям. Это может быть, по крайней мере частично, связано с весенними погодными условиями.
Но как эти новые растения приживутся? Когда они пожелтеют и уйдут в спячку? На эти вопросы ответит только мониторинг.
Сахарный клен
Осенний цвет сахарного клена во многом является реакцией на осеннюю погоду.Более холодные ночи в сочетании с теплыми днями дают лучший осенний цвет. Наши сахарные клены имеют много воды в этот период окраски, и это может стать захватывающим сезоном осенней окраски, если ежедневные погодные условия сделают свое дело.
Красный клен
Красные клены растут в очень изменчивых условиях. Они переносят значительное увлажнение почвы, но встречаются и на сухих склонах. Более сухие почвы или нарушение корней часто вызывают раннюю осеннюю окраску красных кленов.Было бы интересно посмотреть на красные клены на двух очень разных сайтах, просто чтобы сравнить эффекты.
Одуванчик обыкновенный
Одуванчик цветет наиболее обильно весной, но во влажную осень с умеренной температурой многие одуванчики довольно хорошо цветут в сентябре.
Убедитесь, что вы смотрите на одуванчик лекарственный (Taraxacum officinale), а не на «осенний одуванчик» (Leontopodium fallalis), который дает большое количество более мелких, но похожих по структуре цветков.
Сирень обыкновенная
Сирень обыкновенная уже сформировала бутоны к весне. Вы увидите, как они созреют в большие круглые шишки по ходу сезона. Вы можете предсказать, насколько обильными будут цветы весной 2014 года, оценив количество цветочных почек этой осенью. Листовые/стеблевые почки маленькие и более заостренные и расположены чуть выше листьев этого года вдоль длинной части каждого стебля. Цветочные почки имеют почти сферическую форму и находятся только на кончике каждого стебля, обычно только одна или две пары на каждом стебле.Листья сирени не имеют яркой осенней окраски, но некоторые растения могут рано терять листья, если они были сильно заражены мучнистой росой — беловатым грибком, который растет на поверхности листьев.
Форзиция
Forsythia уже сформировала цветочные почки к весне.
Они смешиваются с листовыми/стеблевыми почками вдоль стеблей. Цветочные бутоны похожи на другие, но цветочные бутоны примерно в два раза больше к тому времени, когда они полностью развиваются. Форзиции кажутся очень предсказуемыми в опадании листьев.Листья перед опадением могут стать пурпурными.
Молочай обыкновенный
Стручки молочая еще не созрели. В ближайшие недели они увеличатся в размерах, высохнут, а затем раскроются с одной стороны, чтобы семена высохли и унеслись ветром. Они созревают в течение определенного периода времени, и некоторые из стручков, которые сформировались последними в этом сезоне, могут не созреть или вообще раскрыться, вися на растениях до весны.
| 2505 С.Хьюстон авеню. Хамбл, Техас 77396 | Прогноз погоды | Бюро стандартов США – Время | Почему на нашем веб-сайте отображается время? Когда вы наблюдаете в астрономии, точное время очень важно. На этот раз от Бюро стандартов США. |
в ночное время — необходимо предварительное бронирование
Случаи COVID снижаются, поэтому мы с осторожностью собираемся открыть обсерваторию в Ночь перед общественностью.
Пятница, 3 декабря 2021 г. – с 18:30 до 22:00
Чтобы сделать заказ, отправьте электронное письмо на адрес [email protected], указав свое имя и количество человек в вашей группе.
Мы ограничиваем группу до 50 человек. Вы получите ответ по электронной почте в течение 24 часов, и ваша группа будет в нашем списке.
Маски необходимы, чтобы смотреть в телескопы. Приносим извинения за неудобства.
Публичная ночь – первая пятница месяца
Наши публичные просмотры проводятся в первую пятницу каждого месяца с заката до 22:00.
Мы с нетерпением ждем встречи с вами на следующем публичном просмотре. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим календарем обсерватории , чтобы узнать, когда мы открыты. Находясь на территории, рекомендуется носить маски. Мы встретимся на стоянке и возьмем небольшие группы в обсерваторию, чтобы посмотреть в телескопы.У нас будут лазерные туры по небу, туры по нашей астрономии на художественных выставках и туры по обсерватории.
Хотите знать, что в небе в этом месяце? – Поговори с Доком! Каждый месяц директор нашей обсерватории, доктор Аарон Клевенсон, собирает 2-страничный PDF-файл, содержащий объекты, видимые в вечернем небе в течение следующего месяца. Если вы ищете более полный список тех объектов, которые видны в ночном небе, он также создал электронную таблицу в Excel.(Он не будет работать на компьютерах Macintosh.) Он организован с использованием списков Астрономической лиги. Он называется “Что сегодня вечером, док?” Примечание.
Это большой файл, и его загрузка займет некоторое время.) Чтобы получить доступ к этой электронной таблице или PDF-файлу, нажмите здесь.
Для получения дополнительной информации о списках, Астрономической лиге и Астрономическом клубе Северного Хьюстона, пожалуйста, спросите любого из астрономов во время следующего публичного вечера в обсерватории.
————————————————– ————-
————————————————– ————-
Обсерватория Инсперити полностью заработала в июне 2009 года.Мы прошли 10-летие! Благодаря поддержке многих доноров, это современное учреждение теперь доступно для студентов и их семей в нашем районе. Однако для оснащения этой обсерватории учебными материалами и оборудованием еще нужны средства. Если вы хотите поддержать захватывающие усилия Обсерватории, назначьте свой подарок сегодня!
Пожалуйста, посмотрите наш календарь обсерватории, чтобы узнать, какие ночи свободны. The Community of Humble / Insperity Observatory Society, виртуальный астрономический клуб обсерватории, насчитывающий более 800 членов. Ты один из них? Это просто, это бесплатно, и это будет держать вас в курсе местных событий и событий во всем космосе. Если вы хотите быть в нашем списке рассылки по электронной почте, зарегистрируйтесь в обсерватории или отправьте электронное письмо по адресу [email protected]. Список рассылки используется для отправки по электронной почте кратких новостей и объявлений о предстоящих событиях в обсерватории, а также общих объявлений о предстоящих астрономических событиях, за которыми следует следить.
Доктор Аарон Б. Клевенсон
Директор Обсерватории Инсперити
aaron@clevenson.орг
Осенний телевизионный сезон вернулся! Или это действительно так?
Пандемический присосок Covid-19 ударил по вещательным сетям в прошлом году, отменив традиционное сентябрьское представление громких новых шоу. В этом году «осенняя неделя премьер» возвращается, начиная с понедельника. Но ABC, CBS, Fox и NBC дебютируют на этой неделе только с шестью сериалами по сценарию; в то же время в 2019 году, когда в последний раз был осенний сезон, они дебютировали 13.
Они, возможно, пережили пандемию, но продолжающиеся избиения, которые они получают от потокового видео, особенно потому, что им все чаще приходится делиться внутренними ресурсами с родственными потоковыми сервисами, только ухудшаются.
И линейка новых шоу кажется продуктом группы, находящейся в осаде. Сети, возможно, никогда не будут склонны к экспериментам, но обычно на них можно рассчитывать в случае одного или двух странных или просто загадочных решений.
Не в этот раз. Мы смотрим на пару расширений франшизы от CBS, перезагрузку любимого ситкома от ABC и шоу с отголосками проверенных свойств, таких как «Glee» на Fox и «This Is Us» на NBC.(Если вы ищете что-то, что заставит вас сказать «А?», на следующей неделе на канале NBC состоится премьера фильма «Ла Бреа», в котором воронка поглотит большой кусок Лос-Анджелеса.)
Вот краткий обзор событий этой недели. премьеры, основанные на одной-трех сериях каждая, в порядке качества сверху вниз. Он не включает «ФБР: Интернэшнл» CBS, который не был доступен для ознакомления.
Ремейк популярного ситкома ABC 1988–1993 годов, происходящий в том же периоде конца 1960-х годов, что и оригинал, сохраняет нетронутой простую, но плодотворную идею наблюдения за 12-летним мальчиком и не- довольно-таки 200-летняя страна достигла совершеннолетия в то же время.
Превращение 12-летнего мальчика и его семьи в Блэка сильно усложняет эту предпосылку, но создатель шоу, Саладин К.
Паттерсон, похоже, не собирается ничего разрушать. Пилот (режиссер звезды первого сериала Фред Сэвэдж) верен мягкому тону и умной причудливости оригинала, и к вам подкрадываются наблюдения расизма; они сбивают с толку, но быстро проходят мимо, в соответствии с бодрым духом молодого главного героя Дина (Элиша Уильямс, мы не можем просто поладить).
Он сторонник ассимиляции, чья миссия в пилотной версии состоит в том, чтобы устроить бейсбольный матч между его командой Малой лиги и белой командой, в которой играет один из его лучших друзей; возражают взрослые чернокожие, в том числе его отец-музыкант (Дуле Хилл) и его тренер (Аллен Мальдонадо). Паттерсон и Сэвидж ловко и без излишней сентиментальности разбираются в сложном материале, и в основном они добиваются амбициозного, опасно тяжелого финала. Повествование взрослого Дина передано Доном Чидлом с легкостью и живостью, которых вы ожидаете. (ABC, среда)
Работая сценаристом и продюсером «Огней ночной пятницы», Лиз Хелденс создала серию шоу, таких как «Милосердие» и «Проход», которые были стандартными сетевыми тарифами, но также немного лучше и живее, чем они должны были быть.
«Большой скачок» соответствует этому шаблону, он забавный и его легко смотреть. Но он также кажется ограниченным своей предпосылкой, слишком предопределенным — это драмеди о создании реалити-шоу (как ни странно, вдохновленного реальным британским реалити-шоу), в котором жители Детройта страдают от обычных разновидностей бедствия Ржавого Пояса. попытаться перевернуть свою жизнь, поставив «Лебединое озеро».
Безработный авторабочий (Джон Рудницкий), бывшая звезда группы поддержки (Симона Рекаснер), мама-блогер (Тери Поло) и уволенный футболист (Сер’Дариус Блейн) входят в число претендентов на плохие новости балета в этой шутке , американизированный наследник «Билли Эллиота» и «Полного Монти». Но единственная постоянная причина для просмотра — ловкая, убедительная игра Скотта Фоули в роли продюсера реалити-шоу, мастера-манипулятора, чья лживость настолько искренна, что вы не можете не болеть за него. (Fox, Mondays)
Гаррет Лернер и Рассел Френд, партнеры по сценарию «Доктора Хауса», создали это упражнение в хореографической, многогранной ностальгии, и в нем есть некоторая эмоциональная морозность и обработанная сентиментальность.
того более раннего шоу. Джеймс Волк играет Джо, которого впервые увидели на его выпускном в Сиракузах, где он встречает привлекательную однокурсницу Эми (Натали Мартинес) и должен решить, воспользоваться ли возможностью, чтобы поболтать с ней.
Этот выбор — раздвижная дверь, открывающая баланс сериала, в котором мы видим три возможных будущего Джо: с Эми, в котором он — рок-звезда; со своей девушкой из колледжа (Элизабет Лейл), в которой он работает медсестрой; и ни с тем, ни с другим, в котором он последовал семейной традиции, став нью-йоркским полицейским.
Сериал излагает три сюжетные линии с достаточной ясностью и плавно перемещается между ними, а разгадывать различные отношения и ходы событий — головоломка. (Медсестра Джо должна лечить жертву стрельбы, потому что полицейского Джо не было рядом, чтобы остановить стрельбу). точка, во всяком случае), и тройной сюжет не дает актерам времени для создания реальных персонажей. (NBC, понедельник)
Основанный на документальной книге Лоуренса Отиса Грэма «Наш тип людей: черный высший класс Америки», этот сериал, созданный Карин Гист, использует клише богатых людей.
мыльная опера «люди на пляже» в прайм-тайм — жанр, с которым она знакома по работе над «Местью», — и применяет их к чернокожему анклаву Оук-Блафс на Мартас-Винъярд.
Это обеспечивает сюжетные моменты, которые, просто потому, что они незнакомы, найдут отклик у зрителей.Прибывшая (Яя ДаКоста), пытающаяся проникнуть на местную сцену (и разгадать тайну, связанную с ее отцовством), является предпринимателем, специализирующимся на уходе за волосами чернокожих женщин; единственный значимый белый персонаж в первых эпизодах – саквояж, угрожающий разрушить бизнес, принадлежащий чернокожим. И в этом контексте угнетение происходит внутрирасово, по классовому признаку; когда персонаж читает «И все же я встаю», она говорит о восхождении среди своих богатых чернокожих соседей. (Также интересно посмотреть, как персонажи используют историю расового угнетения в качестве оправдания своего рода эгоистичного, показного поведения, которое ожидается от персонажей в этом типе шоу.)
Чего не хватает, так это ожидаемого удовольствия — в мелодраме не так много сока, а исполнение (даже Джо Мортона в роли безжалостного патриарха) не возвышается над заурядным сценарием.
(Fox, вторник)
Именно то, что вы ожидаете, но меньше. CBS утоляет жажду Гавайев этим четвертым шоу во франшизе «NCIS», которое отдает дань уважения ушедшим «Гавайям Five-0» со сценой в Hilton Hawaiian Village (повсеместное место в этом сериале) и благочестивыми отсылками к охане. (семья).Это также открывает возможности кроссовера с текущим сериалом CBS «Magnum P.I.»
Ванесса Лаше, воспитанница ВВС, стала первой женщиной в сериале «Морская полиция»; в ее команду военно-морской службы уголовных расследований входят обычные подозреваемые, такие как фигурка с чипом на плече (Ясмин Аль-Бустами) и чокнутый парень в офисе (Джейсон Антун). Пока нет никаких признаков скрипучих шуток и слегка причудливых личностей, которые делают оригинальную «NCIS» виноватым удовольствием, но это требует времени. (CBS, понедельник)
«Блэкхокс» проиграли «Флорида Пантерз» со счетом 5–4 в субботу в United Center.
Вот 10 наблюдений от потери:
1. «Блэкхокс» в третий раз в этом сезоне проиграли четыре матча подряд и завершили кампанию со счетом 2-4-2 против «Пантерс». У них осталось пять игр регулярного сезона — три на выезде с Каролиной и две дома с Далласом.Максимум, с которым «Блэкхокс» могут финишировать, — 60 очков, и этого будет недостаточно, чтобы обеспечить себе место в плей-офф.
2. По данным Natural Stat Trick, «Блэкхокс» упустили 39 голевых моментов в игре 5 на 5. Это самые голевые моменты, которые они упустили в игре за весь сезон. Их предыдущий максимум был 35 против Тампа-Бэй 5 марта.
3. Пантеры вылетели из ворот. Они зафиксировали 32 попытки броска, 17 ударов по воротам и создали 16 голевых моментов (15 при равной силе) в первом периоде.По данным Sportlogiq, у них также было 2:57 времени владения зоной атаки по сравнению с 1:27 у “Блэкхокс”.
4. Энтони Дюклер провел сенсационную игру против своей бывшей команды.
Он забил дважды, зарегистрировал второстепенную результативную передачу, предотвратил отличный голевой момент Винни Инострозы в меньшинстве с помощью потрясающего бэкчека и закончил с пятью попытками бросков (три по воротам).
5. «Блэкхокс» проигрывали во втором периоде, но нанесли два быстрых удара, когда Коннор Мерфи и Алекс ДеБринкэт забили голы с разницей в 52 секунды , что привело их команду к ничьей 2–2.Но восторг был недолгим.
6. «Пантеры» забили три гола за 1:06, и это, по сути, решило сделку: Александр Барков забил за 6,8 секунды до конца фрейма, а Дюклер и Оуэн Типпетт забили с разницей в 31 секунду в первом фрейме. минута третьего периода. «Пантеры» увеличили счет 5: 2 до того, как у «Блэкхокс» появился шанс даже нарастить свой импульс.
7. Ищете позитив? Вот один из них: четвертый состав «Блэкхокс», состоящий из Бретта Коннолли, Майка Хардмана и Дэвида Кампфа, создал пять голевых моментов и допустил только два против равного состава в первых двух периодах.
Остальные три линии позволили в сумме 20 голевых моментов и создали только шесть.
8. Кирби Дах поджег Баркова на круге вбрасывания в первой игре, выиграв 10 из 12 ничьих. Барков выиграл только 6 из 17. Барков был намного лучше во второй игре, выиграв восемь из 11 вбрасываний только в первом периоде и закончив с 14 победами и восемью поражениями с процентом побед 63,6. Дач пошел 3 из 12 (25,0%).
9. Адам Годетт продолжает производить впечатление в форме Чикаго.Он записал результативную передачу и обеспечил сетку перед воротами Мерфи, а также вскоре после этого связался с Алексом ДеБринкетом для своей второй передачи. У него как минимум одно очко во всех трех играх за «Блэкхокс» в этом сезоне.
10. «Блэкхокс» принял сотни членов семьи и приглашенных гостей впервые с тех пор, как НХЛ приостановила сезон 12 марта 2020 года. Было приятно снова услышать небольшой шум в United Center. Широкая публика будет допущена на арену 9 и 10 мая для двух последних домашних игр.
Нажмите здесь, чтобы бесплатно подписаться на подкаст Blackhawks Talk.
Скачать
Загрузите MyTeams сегодня!
Визуализация данных временных рядовПоследнее обновление: 18 сентября 2019 г.
Временные ряды естественно поддаются визуализации.
Линейные графики наблюдений во времени популярны, но есть набор других графиков, которые вы можете использовать, чтобы больше узнать о своей проблеме.
Чем больше вы узнаете о своих данных, тем выше вероятность того, что вы разработаете лучшую модель прогнозирования.
В этом руководстве вы познакомитесь с 6 различными типами графиков, которые можно использовать для визуализации данных временных рядов с помощью Python.
В частности, после завершения этого урока вы будете знать:
Начните свой проект с моей новой книги «Прогнозирование временных рядов с помощью Python», включающей пошаговых руководства и файлов исходного кода Python для всех примеров.
Начнем.
Визуализация играет важную роль в анализе временных рядов и прогнозировании.
Графики необработанных выборочных данных могут предоставить ценную диагностическую информацию для выявления временных структур, таких как тренды, циклы и сезонность, которые могут повлиять на выбор модели.
Проблема в том, что многие новички в области прогнозирования временных рядов останавливаются на линейных графиках.
В этом руководстве мы рассмотрим 6 различных типов визуализации, которые вы можете использовать для своих собственных данных временных рядов. Они:
Основное внимание уделяется одномерным временным рядам, но методы также применимы к многомерным временным рядам, когда у вас есть более одного наблюдения на каждом временном шаге.
Далее давайте взглянем на набор данных, который мы будем использовать для демонстрации визуализации временных рядов в этом руководстве.
Пройдите мой бесплатный 7-дневный курс электронной почты и узнайте, как начать работу (с образцом кода).
Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
Начните БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс прямо сейчас!
Этот набор данных описывает минимальные дневные температуры за 10 лет (1981-1990) в городе Мельбурн, Австралия.
Единицы измерения – градусы Цельсия, 3650 наблюдений. Источником данных считается Австралийское бюро метеорологии.
Загрузите набор данных и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла « daily-minimum-temperatures.csv ».
Ниже приведен пример загрузки набора данных в виде серии Panda.
из pandas импортировать read_csv из matplotlib импортировать pyplot series = read_csv(‘минимальные дневные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) печать (серия.голова ())
из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot series = read_csv(‘daily-minimum-temperatures. print(series. голова()) |
При выполнении примера загружается набор данных и печатаются первые 5 строк.
Дата 1981-01-01 20.7 1981-01-02 17,9 1981-01-03 18,8 1981-01-04 14,6 1981-01-05 15,8 Имя: Temp, dtype: float64
Дата 1981-01-01 20.7 1981-01-02 1981-01-02 17.9 1981-01-03 18.8 1981-01-04 14.6 1981-01-05 15.8 Название: Temp, Dtype : поплавок64 |
Первая и, возможно, самая популярная визуализация временных рядов — линейный график.
На этом графике время показано по оси x, а значения наблюдений — по оси y.
Ниже приведен пример визуализации набора данных Pandas Series о минимальных дневных температурах непосредственно в виде линейного графика.
из pandas импортировать read_csv
из matplotlib импортировать pyplot
серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.
csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина)
серия.сюжет()
pyplot.show ()
из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot series = read_csv(‘ежедневно-минимальные-температуры.csv’, header=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатия=True) series.plot() pyplot.show() |
При выполнении примера создается линейный график.
График минимальной суточной температуры
Линейный сюжет довольно плотный.
Иногда может помочь изменение стиля линейного графика; например, использовать пунктирную линию или точки.
Ниже приведен пример изменения стиля линии на черные точки вместо соединенной линии (стиль =’k.аргумент ).
Мы можем изменить этот пример, чтобы использовать пунктирную линию, установив для стиля значение « k– ».
из pandas импортировать read_csv
из matplotlib импортировать pyplot
серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.
csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина)
series.plot (стиль = ‘к.’)
pyplot.show ()
из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot series = read_csv(‘ежедневно-минимальные-температуры.csv’, header=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатия=True) series.plot(style=’k.’) pyplot.show() |
При выполнении примера воссоздается тот же линейный график с точками вместо соединенной линии.
Точечный график минимальной дневной температуры
Может быть полезно сравнить линейные графики для одного и того же интервала, например, изо дня в день, из месяца в месяц и из года в год.
Набор данных о минимальной суточной температуре охватывает 10 лет.Мы можем сгруппировать данные по годам и создать линейный график для каждого года для прямого сравнения.
Пример ниже показывает, как это сделать.
Затем группы перечисляются, и наблюдения за каждый год сохраняются в виде столбцов в новом кадре данных.
Наконец, создается график этого надуманного DataFrame, в котором каждый столбец визуализируется как подграфик с удаленными легендами, чтобы сократить беспорядок.
из pandas импортировать read_csv из pandas импортировать DataFrame из pandas импортировать Grouper из matplotlib импортировать pyplot series = read_csv(‘минимальные дневные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) группы = series.groupby (группировщик (частота = ‘A’)) лет = DataFrame() по имени, группировать в группы: лет[имя.год] = группа.значения years.plot (subplots = True, легенда = False) pyplot.show ()
из pandas import read_csv из pandas import DataFrame из pandas import Grouper из matplotlib import pyplot series = read_csv («ежедневно-минимальные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) groups = series. years = DataFrame() для имени, группа в группы: года [имя.год] = группа.значения года.plot(subplots=True, legend=False) pyplot.show() |
При выполнении примера создается 10 линейных графиков, по одному для каждого года с 1981 года вверху и 1990 года внизу, где каждый линейный график имеет длину 365 дней.
Годовые графики минимальной суточной температуры
Еще одна важная визуализация — распределение самих наблюдений.
Это означает график значений без временного порядка.
Некоторые методы прогнозирования линейных временных рядов предполагают правильное распределение наблюдений (то есть кривую нормального распределения или нормальное распределение). Это можно явно проверить с помощью таких инструментов, как проверка статистических гипотез.Но графики могут обеспечить полезную первую проверку распределения наблюдений как по необработанным наблюдениям, так и после выполнения любого типа преобразования данных.
В приведенном ниже примере создается гистограмма наблюдений в наборе данных «Минимальные дневные температуры». Гистограмма группирует значения в ячейки, а частота или количество наблюдений в каждой ячейке может дать представление об основном распределении наблюдений.
из pandas импортировать read_csv из matplotlib импортировать pyplot series = read_csv(‘минимальные дневные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) серия.истор() pyplot.show ()
из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot series = read_csv («ежедневно-минимальная-температура.csv», заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) series.hist ( ) pyplot.show() |
Выполнение примера показывает распределение, которое выглядит строго гауссовым.Функция построения графика автоматически выбирает размер бинов на основе разброса значений в данных.
График гистограммы минимальной дневной температуры
Мы можем лучше понять форму распределения наблюдений, используя график плотности.
Это похоже на гистограмму, за исключением того, что используется функция для подбора распределения наблюдений, а для суммирования этого распределения используется красивая гладкая линия.
Ниже приведен пример графика плотности набора данных «Минимальные дневные температуры».
из pandas импортировать read_csv из matplotlib импортировать pyplot серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина) series.plot(вид=’kde’) pyplot.show ()
из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot series = read_csv («ежедневно-минимальная-температура.csv», заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) серии.сюжет (вид = ‘kde’) pyplot. |
При выполнении примера создается график, на котором представлена более четкая сводка распределения наблюдений. Мы можем видеть, что, возможно, распределение немного асимметрично и, возможно, немного заострено, чтобы быть гауссовым.
Увидев такое распределение, можно предположить, что позже следует изучить статистические тесты гипотез, чтобы формально проверить, является ли распределение гауссовским, и, возможно, использовать методы подготовки данных для изменения формы распределения, такие как преобразование Бокса-Кокса.
График минимальной суточной температуры и плотности
Гистограммы и графики плотности дают представление о распределении всех наблюдений, но нас может заинтересовать распределение значений по временным интервалам.
Другим типом графика, который полезен для обобщения распределения наблюдений, является график прямоугольника и усов. Этот график рисует прямоугольник вокруг 25-го и 75-го процентилей данных, которые охватывают средние 50% наблюдений.
Линия проведена на 50-м процентиле (медиане), а над и под прямоугольником нарисованы усы, чтобы обобщить общие масштабы наблюдений. Точки нарисованы для выбросов за пределами усов или экстентов данных.
Диаграммы с ячейками и усами можно создавать и сравнивать для каждого интервала временного ряда, например, лет, месяцев или дней.
Ниже приведен пример группировки набора данных о минимальных дневных температурах по годам, как это было сделано выше в примере графика. Затем для каждого года создается график с ячейками и усами, который выстраивается рядом для прямого сравнения.
из pandas импортировать read_csv
из pandas импортировать DataFrame
из pandas импортировать Grouper
из matplotlib импортировать pyplot
серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина)
группы = series.groupby (группировщик (частота = ‘A’))
лет = DataFrame()
по имени, группировать в группы:
лет[имя.год] = группа.
значения
лет.боксплот()
pyplot.show ()
из pandas import read_csv из pandas import DataFrame из pandas import Grouper из matplotlib import pyplot series = read_csv («ежедневно-минимальные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) groups = series.groupby(Grouper(freq=’A’)) years = DataFrame() для имени, группа в группы: лет[имя.год] = группа.значения лет.boxplot() pyplot.show() |
Полезным инструментом является сравнение графиков с ячейками и усами по постоянным интервалам. В пределах интервала это может помочь обнаружить выбросы (точки выше или ниже усов).
Через интервалы, в данном случае годы, мы можем искать тренды за несколько лет, сезонность и другую структурную информацию, которую можно смоделировать.
Минимальная дневная температура Годовая ячейка и графики «усов»
Нас также может заинтересовать распределение значений по месяцам в течение года.
В приведенном ниже примере создается 12 диаграмм с прямоугольниками и усами, по одной для каждого месяца 1990 года, последнего года в наборе данных.
В примере сначала извлекаются наблюдения только за 1990 год.
Затем наблюдения группируются по месяцам, и каждый месяц добавляется в новый кадр данных в виде столбца.
Наконец, для каждого столбца месяцев во вновь созданном фрейме данных создается диаграмма с ячейками и усами.
# создаем диаграмму месячных данных
из pandas импортировать read_csv
из pandas импортировать DataFrame
из pandas импортировать Grouper
из matplotlib импортировать pyplot
из pandas импортировать concat
серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина)
one_year = серия [‘1990′]
группы = one_year.groupby(Grouper(freq=’M’))
месяцы = concat([DataFrame(x[1].values) для x в группах], ось=1)
месяцы = DataFrame (месяцы)
месяцы.столбцы = диапазон (1,13)
месяцы.
боксплот()
pyplot.show ()
# Создать boxplot ежемесячных данных из Pandas Import read_csv из Pandas Import Dataframe из Pandas Import Grouper из MatPlotlib Import Pyplot из Pandas Import Concat Series = Read_CSV температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) one_year = серия [‘1990’] группы = one_year.groupby(Grouper(freq=’M’)) месяца = concat([DataFrame(x[1].values) для x в группах], axis=1) месяца = DataFrame(месяцы) месяца.columns = диапазон (1,13) мес.boxplot() pyplot.show() |
При выполнении примера создается 12 диаграмм прямоугольной формы с усами, показывающих значительные изменения в распределении минимальных температур по месяцам года от лета в южном полушарии в январе до зимы в южном полушарии в середине года и обратно к лету. .
Минимальная дневная температура Ежемесячная ячейка и графики «усов»
Тепловые карты временных рядовМатрица чисел может быть представлена в виде поверхности, где значениям в каждой ячейке матрицы назначается уникальный цвет.
Это называется тепловой картой, так как большие значения могут отображаться более теплыми цветами (желтый и красный), а меньшие значения — более холодными (синий и зеленый).
Как и в случае графиков с прямоугольниками и усами, мы можем сравнивать наблюдения между интервалами, используя тепловую карту.
В случае минимальных суточных температур наблюдения могут быть организованы в виде матрицы годовых столбцов и дневных рядов с минимальной температурой в ячейке для каждого дня. Затем можно построить тепловую карту этой матрицы.
Ниже приведен пример создания тепловой карты данных о минимальной суточной температуре. Функция matshow() из библиотеки matplotlib используется, поскольку поддержка тепловых карт напрямую в Pandas не предоставляется.
Для удобства матрица вращается (транспонируется) таким образом, что каждая строка представляет один год, а каждый столбец — один день.
Это обеспечивает более интуитивное расположение данных слева направо.
из pandas импортировать read_csv из pandas импортировать DataFrame из pandas импортировать Grouper из matplotlib импортировать pyplot серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина) группы = series.groupby (группировщик (частота = ‘A’)) лет = DataFrame() по имени, группировать в группы: лет[имя.год] = группа.значения годы = годы.Т pyplot.matshow (годы, интерполяция = нет, аспект = ‘авто’) pyplot.show ()
из pandas import read_csv из pandas import DataFrame из pandas import Grouper из matplotlib import pyplot series = read_csv («ежедневно-минимальная температура. Истина, сжатие = Истина) groups = series.groupby(Grouper(freq=’A’)) years = DataFrame() для имени, группа в группах: years[name. years = years.T pyplot.matshow(годы, интерполяция=нет, аспект=’авто’) pyplot.show() |
На графике показаны более низкие минимальные температуры в середине года и более высокие минимальные температуры в начале и конце года, а также все затухание и сложность между ними.
Минимальная дневная температура Годовой график тепловой карты
Как и в приведенном выше примере с прямоугольником и усами, мы также можем сравнивать месяцы в пределах года.
Ниже приведен пример тепловой карты, на которой сравниваются месяцы года в 1990 году. Каждый столбец представляет один месяц, а строки представляют дни месяца от 1 до 31.
из pandas импортировать read_csv
из pandas импортировать DataFrame
из pandas импортировать Grouper
из matplotlib импортировать pyplot
из pandas импортировать concat
серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина)
one_year = серия [‘1990’]
группы = один_год.
groupby (группировщик (частота = ‘M’))
месяцы = concat([DataFrame(x[1].values) для x в группах], ось=1)
месяцы = DataFrame (месяцы)
месяцы. столбцы = диапазон (1,13)
pyplot.matshow (месяцы, интерполяция = нет, аспект = ‘авто’)
pyplot.show ()
из pandas import read_csv из pandas import DataFrame из pandas import Grouper из matplotlib import pyplot из pandas import concat series = read_csv(‘daily-minims.csv’, header=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатия=True) one_year = series[‘1990’] groups = one_year.groupby(Grouper(freq=’M’)) месяца = concat ([DataFrame (x [1]. значения) для x в группах], ось = 1) месяца = DataFrame (месяцы) месяца. столбцы = диапазон (1,13) pyplot.matshow (месяцы, интерполяция = нет, аспект = ‘авто’) pyplot.show () |
Выполнение примера показывает одну и ту же макроэкономическую тенденцию, наблюдаемую для каждого года, на увеличенном уровне от месяца к месяцу.
Мы также можем видеть несколько белых пятен в нижней части графика. В нем отсутствуют данные для тех месяцев, в которых меньше 31 дня, а февраль с 28 днями в 1990 г. является большим исключением.
Минимальная дневная температура Ежемесячный график тепловой карты
Моделирование временных рядов предполагает связь между наблюдением и предыдущим наблюдением.
Предыдущие наблюдения во временном ряду называются лагами, при этом наблюдение на предыдущем временном шаге называется lag1, наблюдение на два временных шага назад lag2 и т. д.
Полезный тип графика для изучения взаимосвязи между каждым наблюдением и задержкой этого наблюдения называется диаграммой рассеивания.
Pandas имеет встроенную функцию именно для этого, называемую графиком запаздывания. Он отображает наблюдение в момент времени t по оси x и наблюдение lag1 (t-1) по оси y.
Большее количество точек ближе к диагональной линии предполагает более сильную связь, а больший разброс от линии предполагает более слабую связь.
Шарик посередине или разбросанный по графику указывает на слабую связь или ее отсутствие.
Ниже приведен пример графика задержки для набора данных о минимальных дневных температурах.
# создаем точечную диаграмму из pandas импортировать read_csv из matplotlib импортировать pyplot от панд.график импорта lag_plot серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина) lag_plot (серия) pyplot.show ()
# создать точечную диаграмму из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot из pandas. series = read_csv(‘daily-minimum-temperatures.csv’, header=0 , parse_dates=Истина, сжатие=Истина) lag_plot(series) pyplot.показать() |
График, созданный при выполнении примера, показывает относительно сильную положительную корреляцию между наблюдениями и их значениями lag1.
График задержки минимальной дневной температуры
Мы можем повторить этот процесс для наблюдения и любых значений запаздывания. Возможно, с наблюдением в то же время на прошлой неделе, в прошлом месяце или в прошлом году, или с любым другим знанием, относящимся к предметной области, которое мы можем захотеть изучить.
Например, мы можем создать точечную диаграмму для наблюдения с каждым значением за предыдущие семь дней.Ниже приведен пример этого для набора данных «Минимальные дневные температуры».
Сначала создается новый кадр данных со значениями задержки в виде новых столбцов. Столбцы названы соответствующим образом.
Затем создается новый подграфик, на котором каждое наблюдение отображается с другим значением задержки.
из pandas импортировать read_csv из pandas импортировать DataFrame из pandas импортировать concat из matplotlib импортировать pyplot из pandas.ploting импортировать scatter_matrix series = read_csv(‘минимальные дневные температуры.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, сжатие = True) значения = DataFrame (серия. значения) лаги = 7 столбцы = [значения] для я в диапазоне (1, (лаги + 1)): columns.append(значения.shift(i)) dataframe = concat (столбцы, ось = 1) столбцы = [‘t+1’] для я в диапазоне (1, (лаги + 1)): columns.append(‘t-‘ + ул(я)) dataframe.columns = столбцы pyplot.figure(1) для я в диапазоне (1, (лаги + 1)): топор = pyplot.subplot (240 + я) ax.set_title(‘t+1 против t-‘ + str(i)) сюжет.разброс (x = кадр данных [‘t + 1’]. значения, y = кадр данных [‘t-‘ + str (i)]. значения) pyplot.show ()
1 2 2 3 4 4 5 6 70002 8 10 11 12 13 12 14 15 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | из pandas import read_csv из pandas import DataFrame из pandas import concat из matplotlib import pyplot из pandas. серия = read_csv(‘daily-minimum-temperatures.csv’, header=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатие=True) значения = DataFrame(series.values) лаги = 7 столбцы = [значения] для i в диапазоне (1, (лаги + 1)): columns.append (values.shift (i)) dataframe = concat (столбцы, ось = 1) столбцы = [‘t+1’] для i в диапазоне (1, (лаги + 1)): columns.append (‘t-‘ + str (i)) кадр данных.столбцы = столбцы pyplot.figure(1) для i в диапазоне (1, (лаги + 1)): ax = pyplot.subplot(240 + i) ax.set_title(‘t+1 vs t-‘ + str(i)) pyplot.scatter(x=dataframe[‘t+1’].values, y=dataframe[‘t-‘+str(i)].values) pyplot.show () |
Выполнение примера предполагает самую сильную связь между наблюдением и его значением lag1, но в целом хорошую положительную корреляцию с каждым значением за последнюю неделю.
Графики разброса минимальной дневной температуры
Графики автокорреляции временных рядовМы можем количественно определить силу и тип взаимосвязи между наблюдениями и их задержками.
В статистике это называется корреляцией, а при расчете по значениям запаздывания во временном ряду — автокорреляцией (самокорреляцией).
Значение корреляции, рассчитанное между двумя группами чисел, такими как наблюдения и их значения lag1, дает число от -1 до 1.Знак этого числа указывает на отрицательную или положительную корреляцию соответственно. Значение, близкое к нулю, указывает на слабую корреляцию, тогда как значение, близкое к -1 или 1, указывает на сильную корреляцию.
Значения корреляции, называемые коэффициентами корреляции, могут быть рассчитаны для каждого наблюдения и различных значений запаздывания. После расчета можно построить график, чтобы лучше понять, как это отношение меняется с течением времени.
Этот тип графика называется графиком автокорреляции, и Pandas предоставляет эту встроенную возможность, называемую функцией autocorrelation_plot().
В приведенном ниже примере создается график автокорреляции для набора данных «Минимальные дневные температуры»:
# создаем график автокорреляции из pandas импортировать read_csv из matplotlib импортировать pyplot из pandas.plot импортировать autocorrelation_plot серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = Истина, сжатие = Истина) autocorrelation_plot (серия) pyplot.show ()
# создать график автокорреляции из pandas import read_csv из matplotlib import pyplot из pandas.график импорта autocorrelation_plot серия = read_csv(‘ежедневно-минимальная-температура.csv’, заголовок=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатие=True) autocorrelation_plot(series) pyplot.show() |
Полученный график показывает отставание по оси x и корреляцию по оси y. Пунктирные линии указывают на то, что любые значения корреляции выше этих линий являются статистически значимыми (значимыми).
Мы видим, что для набора данных о минимальных дневных температурах мы видим циклы сильной отрицательной и положительной корреляции.Это фиксирует взаимосвязь наблюдения с прошлыми наблюдениями в те же и противоположные сезоны или времена года. Синусоидальные волны, подобные тем, что показаны в этом примере, являются явным признаком сезонности в наборе данных.
График автокорреляции минимальной дневной температуры
В этом разделе представлены некоторые ресурсы для дальнейшего чтения по построению временных рядов и функциям Pandas и Matplotlib, используемым в этом руководстве.
В этом руководстве вы узнали, как исследовать и лучше понимать набор данных временных рядов в Python.
В частности, вы узнали:
У вас есть вопросы о построении данных временных рядов или об этом руководстве?
Задайте свой вопрос в комментариях, и я постараюсь ответить.
Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Введение в прогнозирование временных рядов с помощью Python
Он охватывает учебных пособий для самостоятельного изучения и сквозных проектов по таким темам, как: Загрузка данных, визуализация, моделирование, настройка алгоритмов, и многое другое…
Пропустить учебу.Просто Результаты.
Посмотрите, что внутри .
Затем вы можете распечатать таблицы данных, чтобы использовать их для записи ваших наблюдений в полевых условиях. Для начала мы рекомендуем вам выбрать «Создать все таблицы данных» и распечатать весь пакет для вашего сайта. Пакет включает в себя титульный лист, контрольный список животных (если вы добавили животных в свой контрольный список), таблицу данных и таблицу определений фенофазы животных для каждого вида животных, за которыми вы наблюдаете, а также таблицу данных и таблицу определений фенофазы растений для каждого отдельного растения, за которым вы наблюдаете. наблюдают.Целью титульного листа является предоставление информации для описания каждого дня, когда вы посещаете сайт. Контрольный список животных (если вы наблюдаете за животными) содержит краткую сводку видов животных, которых вы видели или слышали на вашем участке в каждый день. Последующие таблицы фенофаз отдельных растений и животных предназначены для отслеживания ваших наблюдений за фенофазами для каждого вида животных или каждого отдельного растения.
csv’, header=0, index_col=0, parse_dates=True, сжатие=True)
groupby(Grouper(freq=’A’))
show ()
year] = group.values 
plotting import lag_plot
график импорта scatter_matrix