Популяция человека: Ваш браузер не поддерживается

Содержание

Смогут ли новые Адам и Ева возродить человечество?

  • Зария Горветт
  • BBC Future

Автор фото, Getty

Последний оставшийся на Земле человек — довольно популярный сюжет в художественной литературе и кино. Ну а если бы человечеству действительно пришлось возрождать себя как вид заново?

Много ль Адамов и Ев понадобилось бы для восстановления популяции, и насколько она оказалась бы жизнеспособной?

Начать исследование этой совсем не праздной нынче темы обозреватель BBC Future решила с насекомых.

Итак, пришельцы-хищники пробрались сюда по морю. И через пару лет никого из местных уже не осталось в живых. Вернее, почти никого…

Крошечный вулканический остров Боллс-Пирамид (или Пирамида Болла) расположен в Океании, в 600 километрах восточнее австралийского материка.

Островок этот торчит над водой словно осколок стекла.

Здесь, под хилым кустом высоко на скале прятались двое. Только им выпал счастливый шанс спастись от гибели, постигшей целый род…

А спустя девять лет его представляли уже девять тысяч их вновь народившихся потомков.

Сей нарратив можно, пожалуй, принять за изложение библейской Книги Бытия, притом в весьма своеобразной трактовке.

Но это не притча-аллегория о возрождении рода людского, а реальная история из жизни древесных омаров, Dryococelus australis, насекомых размером с кисть руки человека.

Автор фото, Getty

Подпись к фото,

Остров Лорд-Хау в Океании, где нашествие крыс поставило на грань исчезновения целый вид насекомых, известных как древесные омары

Тех двух особей обнаружили на Боллс-Пирамид через 80 с лишним лет после разрушительного нашествия на их родной остров, Лорд-Хау, черных крыс, высадившихся на берег с корабля в 1918 году.

И все эти восемь десятилетий ученые полагали, что редкий вид, из отряда насекомых-палочников, навсегда исчез с лица Земли.

Своим чудесным возрождением Dryococelus australis обязан группе исследователей, которые в 2003 году вскарабкались по отвесной скале на высоту 150 метров, чтобы достать прятавшихся там палочников.

Пару нарекли Адамом и Евой и отправили в зоопарк австралийского города Мельбурн для участия в программе репродукции.

Но одно дело — восстановить после Армагеддона популяцию насекомых. Самки древесных омаров, к примеру, откладывают по десять яиц каждые десять дней и способны к партеногенезу, то есть могут размножаться без участия самца.

А вот снова заселить Землю людьми — это задача посложнее. Способны ли мы на такое, и как много нам понадобилось бы времени?

Если подойти к вопросу по-научному серьезно, а не в формате досужей дискуссии за кружкой пива, то выясняется, что он становится всё более важным и насущным в глобальном масштабе.

Вопрос этот ныне исследуется и в экспериментах американского космического агентства НАСА, пытающегося определить оптимальное число будущих первых переселенцев на Марс, и при принятии биологами решений относительно сохранения исчезающих видов.

Давайте мысленно перенесемся на сто лет вперед. Допустим, что научно-технический прогресс пошел по ложному пути, и взбунтовавшиеся андроиды стерли род людской с лица Земли — именно такую судьбу, между прочим, предрек нам в 2014 году британский физик Стивен Хокинг.

Но представим себе, что два человека все-таки выжили — женщина и мужчина.

Если они смогут дать человечеству новое начало, то первое поколение неминуемо будет состоять сплошь из братьев и сестер.

Зигмунд Фрейд полагал, что инцест — это единственный универсальный для всего человечества запрет, наряду с табу на убийство родителей.

Кроме всего прочего, кровосмешение грозит еще и серьезными патологиями.

Ученые, попытавшиеся проследить судьбы детей, появившихся на свет в Чехословакии между 1930 и 1970 годами, выяснили, что около 40% тех, чьи родители были близкими родственниками, родились инвалидами, а 14% рано умерли.

Риск рецессивных мутаций

Чтобы понять, почему рожденные в результате кровосмешения дети часто обречены на инвалидность и раннюю смерть, необходимо обратиться к основам генетики.

У нас у всех каждый ген существует в двух экземплярах — по одному от родителя.

А некоторые гены проявляются только в том случае, если оба экземпляра в точности совпадают.

Автор фото, Getty

Подпись к фото,

Сложности восстановления в Новой Зеландии популяции попугаев какапо (уникального вида, оказавшегося на грани вымирания) связаны отчасти с ограниченностью их генофонда

Большинство наследственных заболеваний вызвано как раз такими рецессивными генами, которые сами по себе вредоносными не являются, так что «радару эволюции» никак не удается их засечь.

Кстати, у среднестатистического человека в ДНК есть одна или две опасных для жизни рецессивных мутации. Если же пара состоит из близких родственников, не нужно много времени на то, чтобы с рецессивных генов спàла личина невинности. Рассмотрим в качестве примера ахроматопсию, редкое рецессивное заболевание, приводящее к дальтонизму. Им страдает один из каждых 33 тыс. американцев, и один из ста является скрытым носителем.

В случае если у кого-то из наших новых Адама и Евы этот мутировавший ген окажется в наличии, шанс того, что их ребенок будет носителем одного экземпляра, равен одному к четырем.

И это бы еще куда ни шло. Однако во втором поколении риск наследования возрастает кратно, и у внуков появляется один шанс из четырех стать носителями уже двух экземпляров рецессивного гена.

Таким образом, вероятность того, что первый внук, родившийся от кровосмесительного союза, получит заболевание, — 1 к 16.

Это-то и произошло с жителеми Пингелапа, относящегося к Микронезии атолла в Тихом океане.

В результате тайфуна, пронесшегося над островом в XVIII веке, от довольно большой популяции осталось всего 20 человек, и среди них был один носитель ахроматопсии.

Автор фото, SPL

Подпись к фото,

Европейские монаршие дома XIX века являли собою живое доказательство генетических опасностей, связанных с кровосмешением

При таком ограниченном генофонде десятая часть вновь народившегося населения наследовала мутацию и, в результате, утратила способность различать цвета.

Но — даже принимая во внимание такие ужасные риски — если бы выжившие на Пингелапе люди имели достаточно много детей, есть вероятность, что некоторые родились бы здоровыми.

А к чему приводит кровосмешение, длящееся на протяжении нескольких столетий?

Чтобы выяснить это, не нужно отправляться на далекий тропический остров. Примеры можно найти и в Европе.

В европейских монарших домах, к примеру, веками практиковались браки между близкими родственниками.

Испанский дом Габсбургов, в котором девять поколений появилось на свет в результате стратегических альянсов между кузенами, тетями, дядями и племянниками, — это натурный эксперимент длиною в 200 лет по влиянию долговременного инцеста на генетическое здоровье рода.

Карлос II стал самой известной жертвой испанских Габсбургов. Рожденный с длинным списком физических и психических нарушений, будущий король научился ходить только в возрасте 8 лет.

Достигнув половой зрелости, он оказался бесплодным, что привело к вырождению целой династии.

В 2009 году группе испанских исследователей удалось выяснить, в чем состояла причина крайней болезненности Карлоса.

Дело в том, что генетическое происхождение наследника испанской короны было чрезвычайно запутанным, и «коэффициент кровосмешения» — число, отражающее процент унаследованных генов, которые совпадают у обоих родителей, — у него был даже выше, чем если бы он родился от союза брата и сестры.

Экологи используют тот же самый метод для измерения генетических рисков у биологических видов, которым грозит исчезновение.

«При малой популяции рано или поздно все ее члены будут друг другу родственниками, и, по мере того как увеличивается степень родства, последствия близкородственного скрещивания становятся все более значимыми», — объясняет д-р Брюс Робертсон из Отагского университета, старейшего в Новой Зеландии.

Робертсон занимается изучением новозеландских какапо, самого крупного вида попугаев, в процессе эволюции утратившего способность летать. Этому виду грозит исчезновение — на Земле осталось всего 125 особей.

Особое беспокойство вызывают последствия кровосмешения для качества спермы: доля яйцеклеток, не имеющих шансов быть оплодотворенными, увеличивается в результате с 10% до 40%.

Это пример так называемой инбредной депрессии, то есть снижения жизнеспособности вида, вызванного проявленными рецессивными генетическими дефектами в популяции с близкородственным скрещиванием.

Так что нет никакой гарантии, что попугаи какапо как вид выживут, несмотря на обилие у них пищи и их защищенность от хищников.

Иммунный коктейль

Для находящихся под угрозой исчезновения видов немало рисков и в долгосрочной перспективе.

Хотя некоторые и приспособились к своей нынешней среде обитания, будущие вызовы они смогут преодолеть только с помощью генетического разнообразия, имеющего первостепенное значение для иммунитета.

«По-видимому, большинство биологических видов, включая человека, стремится к разнообразию в этой сфере, — отмечает д-р Филип Стивенс из университета города Дарем в Великобритании. — [Подсознательно все] мы подбираем себе сексуальных партнеров, отличных от нас самих по иммунитету — чтобы потенциальное потомство получило как можно более разнообразный набор иммунологических замкòв».

Говорят, что на заре человеческой эволюции спаривание с неандертальцами дало иммунной системе человека как вида мощный генетический импульс.

Если, несмотря ни на что, человечество все-таки выживет, оно может до неузнаваемости измениться.

Автор фото, Getty

Подпись к фото,

У картины Лукаса Кранаха «Адам и Ева»

Известно, что индивидуумы, подолгу пребывающие в изоляции в небольших анклавах, становятся менее устойчивыми к так называемому «эффекту основателя» (этот термин обозначает сниженное генетическое разнообразие в колониях, имеющих одного или нескольких основателей, и, как результат, возникновение всякого рода генетических отклонений — прим. переводчика).

Новые люди не просто будут выглядеть и разговаривать по-другому — может возникнуть принципиально иной вид человека.

Но сколько же генетического разнообразия в самом деле требуется для того, чтобы формирующаяся популяция оказалась жизнеспособной?

По словам Филипа Стивенса, дискуссия на эту тему началась еще в 80-х годах прошлого века, когда один австралийский ученый предложил так называемое универсальную эмпирическую закономерность.

Вот как она формулируется: «Во избежание инбредной депрессии необходимо, чтобы в размножении участвовало 50 особей, а для успешной адаптации число их должно равняться 500».

Принцип этот применяется и по сей день — хотя к исходным цифрам теперь прибавили по одному нулю (получилось 500 и 5000, соответственно) — в счет случайных потерь при передаче генов от одного поколения к другому.

А используется он, в частности, для Красной книги Международного союза охраны природы (IUCN) — каталога биологических видов Земли, находящихся под угрозой вымирания.

Как следствие, все большее число специалистов подвергает сомнению политику крупных благотворительных природоохранных организаций, отдающих приоритет самым малочисленным видам из группы риска.

«Это природоохранная деятельность, помещенная в контекст сортировки, — вы мысленно перебираете пострадавших и спрашиваете себя, есть ли шанс спасти того или этого. Тогда в конце концов вы говорите: «Так, может, нам с этими видами не морочиться вовсе?».

Однако прежде чем списывать со счетов наших новых Адама и Еву, подумайте о том, что, как выразился один ученый, мы являемся живым доказательством изначальных ошибок в этом эмпирическом принципе.

Согласно данным анатомических и археологических исследований, наши предки не достигли бы наших популяционных показателей, имея в своем распоряжении одну тысячу индивидуумов на протяжении миллиона лет.

А 50-100 тыс. лет тому назад у человечества опять настали тяжелые времена — в этот период наши предки переселялись из Африки.

И, как можно предположить, генетическое разнообразие переселенцев было тогда чрезвычайно ограничено.

В результате проведенного в 2012 году исследования генетической разницы между соседствующими группами шимпанзе выяснилось, что внутри одной группы приматов разнообразия больше, чем среди всего нынешнего людского населения Земли, достигшего 7 миллиардов.

Обращение к опыту наших предков — это, быть может, самая лучшая основа для стратегий будущего.

В 2002 году НАСА опубликовала расчеты антрополога Джона Мура, касающиеся возможности долгосрочных пилотируемых полетов в космос.

Ученый основывался в этих расчетах на опыте переселения небольших групп древних людей — численностью около 160 человек.

Межпланетный полет может продлиться до 200 лет, так что Мур предложил начинать отбор кандидатов с молодых пар, у которых еще нет детей, и делать потенциальным участникам анализ на присутствие в ДНК рецессивных генов.

Автор фото, Getty

Подпись к фото,

В течение нескольких столетий небольшая группа людей может дать начало популяции в несколько миллиардов — если подойти к делу с умом

А каковы шансы у одной пары в качестве зачинателей рода человеческого?

Ничего нельзя сказать с определенностью, говорит Стивенс. Но в будущее он смотрит с оптимизмом.

«Доказательства краткосрочных последствий низкого уровня генетического разнообразия очень сильны, но все они имеют вероятностный характер. Все же есть истории чудесного возрождения видов, оказавшихся в какой-то момент на грани вымирания — ведь чудеса случаются!»

При условии, что апокалипсис не разрушит самих основ современной цивилизации, человечество сможет возродиться необычайно быстро.

На рубеже ХХ века поселение религиозной секты гуттеритов в Северной Америке, в котором, кстати сказать, очень высок процент кровосмешения, достигло наивысших показателей прироста населения за всю историю демографических наблюдений. Каждые 17 лет их популяция удваивалась.

Повторить такое будет непросто, конечно. Но если каждая женщина родит по восемь детей, то всего через каких-нибудь 556 лет мы сможем снова вернуться к семимиллиардному населению и к кризису перенаселения, подобному тому, что переживаем сегодня.

описание вида, образ жизни, место обитания – WWF

Сайгак или сайга — это степная антилопа с необычным хоботком. Зверя можно считать уникальным: появился 50-70 тыс. лет назад, застал эпоху мамонтов и дожил до наших дней. Но такая долгая история не помогает ему выжить в современном мире — вид считается исчезающим.

Характеристика 

Вид сайгака (Saiga tatarica) относят к семейству полорогих, подсемейству антилоп и роду сайги. Тип животного — хордовое, класс — млекопитающее, отряд — парнокопытное.

По внешнему виду это небольшая антилопа размером с козу, с тонкими ногами и плотным телосложением. В высоту 60-79 см, в длину 110-140 см, а еще хвост — 8-12 см. Вес сайгака 23-55 кг. Самки немного меньше самцов.

Длина тела, м Высота в холке, см Вес, кг Длина рогов, см
100 — 140 60 — 79 23 — 55 30

Сайгаки выглядят забавно из-за своего подвижного носа-хоботка. Он заканчивается двумя большими ноздрями в форме сердца. Такой нос помогает сайгаку выживать в разное время года: зимой он нагревает воздух перед тем, как пустить его в легкие, а летом фильтрует степную пыль. У самцов нос больше.

Нос мягкий и припухлый — как хоботок © Ростислав Машин / WWF России

У самцов нос больше © Алексей Школьный / WWF России

Сезонный окрас животных — хорошая маскировка. Летом стадо сливается с песочными тонами степи, а зимой со снегом.

Весной и летом редкий зверь песочно-рыжего цвета с белыми грудью и брюшком. Осенью надевает белесую шубку под цвет снега. Летний мех короткий — 2 см, а зимний — плотный и длинный до 7 см: такая шерсть защищает от ветра. Рога у сайгака плавно изогнутые и полупрозрачные с темным кончиком, размером с голову — 30 см. У самок рожек нет. По цвету почти не отличаются от шерсти.

Летний образ сайгаков © Алексей Школьный

Сайга в зимней шубке © Евгений Полонский

18–20%
нормальная доля самцов в популяции.
В 2019 году она составила 11%.

В дикой природе самцы живут 7 лет, самки — 9-10 лет. В зоопарках и питомниках — до 12 лет. Продолжительность жизни зависит от условий: в дикой природе выжить сложнее, чем в безопасном зоопарке.

Местообитание

14-20 тыс. лет назад эта антилопа обитала на огромных просторах степей Евразии и Северной Америки. В исторический период некогда единый ареал распался на три части: европейскую (Восточная Европа), среднеазиатскую (Казахстан, Узбекистан и Туркменистан) и центрально-азиатскую (Монголия и Китай).

В 18 в. встречались в Молдавии, окрестностях Киева, Уфы, Тамбова, Орска, на берегах Черного моря. Со временем места обитания сокращались из-за освоения территорий человеком.


Сайгак живет в степных и полупустынных природных зонах. Ареал охватывает несколько стран: Казахстан, Россию, Киргизию, Монголию, Туркмению и Узбекистан. В РФ сайгаки обитают в Северо-Западном Прикаспии: Астраханской области и Республике Калмыкии. Также в приграничные с Республикой Казахстан регионы частично заходит ареал Волго-Уральской популяции. На 2018 год в мире осталось около 120 000 особей.


Сайгаков в России можно встретить в заповеднике «Черные земли», заказниках «Меклетинский» и «Степной». Территории охраняют от браконьеров, но это не ограничивает свободу животных — они вольно обитают в диких степях.

Питание

Сайгаки — животные растительноядные. Питаются степными злаками, солянками, полынью, иногда цветами и лишайниками. Всего в рационе около 80 видов растений, среди них: прутняк, черная и белая полыни, эфедра, лебеда, птичий горец, солодка, монашеский перец, кермека, злаковые типчаки и пыреи, степной лишайник. Не едят под корень: откусывают самые сочные части наверху и переходят в другое место.

3 — 6 кг
растительной пищи в день должна съедать степная антилопа

На водопои приходят в сезон засухи. Зимой не нуждаются в воде из-за осадков, а весной едят ирисы и тюльпаны — в них и так много влаги. В периоды сильной засухи, когда еду найти сложно, приходят в сельхоз угодья и питаются местными культурами, например, рожью или кукурузой.

Образ жизни

Сайгаки живут в едином стаде от 40 до 1000 голов, без вожаков. Вместе они пасутся, ходят на водопой и передвигаются по степи. Иногда делятся на гаремы, группы самцов и молодняка, но долго без стада жить не могут, поэтому воссоединяются. Между собой общаются рокочащими и мычащими звуками, похожими на горловое пение.

Кочуют и пасутся стадами © Ростислав Машин / WWF России

Вместе ходят на водопой © Алексей Школьный / WWF России

Степные антилопы ведут дикий образ жизни. Их дом — степи. Выбирают места с твердой почвой из камней или глины, чтобы было удобно бегать. На одном пастбище надолго не задерживаются и мигрируют по местности в поисках лучшего корма.

Люди осваивают степные просторы, поэтому сайгаки теряют большую часть местообитаний. В основном они кочуют в пределах заповедных территорий.

Период гона у сайгаков с ноября по декабрь. Самцы борются за спаривание с самками. Сначала издают низкие звуки — хорканья: изгибают хобот в виде буквы S, напрягают его. Если другие самцы не отступают, сражаются на рогах. Победитель схватки получает возможность спариться с несколькими самками. Во время гона самцам некогда есть — некоторые особи ослабевают и становятся легкой добычей для волков.

15–30 самок
должно быть в гареме самца. Но из-за охоты их количество уменьшилось, теперь на одного самца приходится до 50 самок.

Беременность протекает пять месяцев. Перед рождением детенышей самки выбирают территорию вдали от водопоев. Они занимают пространство без растительности или в редких зарослях. При этом место должно прогреваться, иначе малыш замерзнет при плохой погоде. Самки рожают одного-двух сайгачат в конце весны-начале лета.

Малыш сайгака © Ростислав Машин / WWF России

Новорожденный весит 3,5 кг. Уже через несколько часов он готов бегать. Двухнедельный малыш бегает вместе со стадом. Сайга кормит ребенка молоком до трех месяцев, примерно к концу лета сайгачонок начинает есть растения. Рожки у маленьких сайгаков растут с рождения и до полутора лет.

Сайгачата с мамой © Игорь Шпиленок

Сайгак и человек 

У калмыков существует поверье про Белого Старца — покровителя плодородия и животных, особенно, сайгаков. Охотники не стреляют по животным, когда те сбиваются в кучу. Согласно поверью, в это время Белый Старец их доит, а если причинишь зло зверю — привлечешь гнев Старца.

Белый Старец с сайгаком в Элисте © Михаил Клименко / WWF России

Сайга возле Белого Старца © Михаил Клименко / WWF России

Сайгаки не подпускают людей близко к себе: чувствуют исходящую от них угрозу. Но к счастью, их окружают не только браконьеры — есть немало людей, которые помогают защитить и восстановить популяцию.

В Центре диких животных республики Калмыкии сайгаков разводили, а потом выпускали молодняк на волю. Помогают и организации, например, бренды натуральной косметики Greencosmetics и Davines с каждой продажи перечисляли часть денег WWF России. Чтобы привлечь людей к защите исчезающего вида, в апреле отмечают день сайгака.

5150 сайгаков
зафиксировали беспилотники в Северо-Западном Прикаспии
летом 2019 года.

Съемка с беспилотников помогает посчитать животных, не беспокоя их Евгений Полонский ©

интересные факты
  • Максимальная скорость сайгака — 80 км/ч: вот так животное опередило бы машину в городе и по бездорожью. Это самая шустрая антилопа в Европе. 
  • Реликтовая антилопа пережила ледниковый период и теперь переживает глобальное потепление. 
  • Задняя нога в движении похожа на маятник: тазобедренный сустав двигает ногу назад и вперед, не напрягая мышцы. Поэтому сайгак пробегает большие расстояния в одном темпе и не устает. 
  • Сайгак прыгает свечкой — это прыжок вверх вперед, с согнутыми передними лапами, при этом тело держится почти вертикально. Еще его называют сигнальным или смотровым. 
  • На большие расстояния бегают иноходью: отталкиваются поочередно обеими левыми и правыми ногами. 
  • Оздоравливают степь: разбивают копытами настил из сухих трав. На этих местах вырастают новые травы, которыми питаются степные животные. 
  • Вес пары рогов — 300 грамм. Они легкие, как кружка. 
  • Об истории малыша сайгака опубликовали графический рассказ. 
  • Хобот внутри покрыт шерстью — она фильтрует воздух. 
  • Попытки сделать сайгаков домашними были безрезультатны: жизнь животного — в постоянном движении.  
  • Благодаря хорошему зрению видит объекты за несколько километров, а развитое обоняние помогает матери найти малыша.

Ученые нашли в геноме денисовцев следы неизвестной популяции людей

https://ria.ru/20131120/978274295.html

Ученые нашли в геноме денисовцев следы неизвестной популяции людей

Ученые нашли в геноме денисовцев следы неизвестной популяции людей — РИА Новости, 01.03.2020

Ученые нашли в геноме денисовцев следы неизвестной популяции людей

Впервые расшифровки геномов неандертальцев и денисовцев были получены в 2010 и 2012 годах. Новые данные о геноме денисовцев показывают, что они смешивались не только людьми, потомки которых населяют сейчас Океанию, но и с неандертальцами и с предками современных жителей Китая и других частей Восточной Азии.

2013-11-20T11:44

2013-11-20T11:44

2020-03-01T17:41

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/sharing/article/978274295.jpg?3988035331583073691

республика алтай

африка

европа

сибирский фо

весь мир

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2013

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

internet-group@rian. ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

открытия — риа наука, республика алтай, африка, россия

11:44 20.11.2013 (обновлено: 17:41 01.03.2020)

Впервые расшифровки геномов неандертальцев и денисовцев были получены в 2010 и 2012 годах. Новые данные о геноме денисовцев показывают, что они смешивались не только людьми, потомки которых населяют сейчас Океанию, но и с неандертальцами и с предками современных жителей Китая и других частей Восточной Азии.

Ученые предложили новое объяснение процессов, лежащих в основе рабочей памяти

Сотрудники Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ построили численную модель рабочей памяти и показали стабилизирующую роль гамма-ритма, а также важность быстрого взаимодействия между компонентами модели. Полученные результаты могут стать частью теоретического базиса для экспериментов по улучшению функций рабочей памяти при помощи неинвазивной стимуляции мозга. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Neural Circuits.

Память человека устроена сложным образом и позволяет мозгу хранить информацию разное количество времени в зависимости от того, насколько долго необходимо обращаться к воспоминаниям. Для того чтобы действовать на основании информации, которая недоступна прямо сейчас органам восприятия, мозг человека использует рабочую (кратковременную) память. Она необходима нам для того, чтобы рассуждать и размышлять, для осознания сложной информации, а также для принятия решений.

Мозг человека постоянно электрически активен. Нейроны — клетки головного мозга, которые обмениваются друг с другом информацией с помощью коротких электрических импульсов. Во время удержания информации в рабочей памяти нейроны префронтальной коры входят в активное состояние с повышенной частотой порождения импульсов. Считается, что, помимо активности отдельных нейронов, для рабочей памяти также важна коллективная ритмическая активность нейронных сетей мозга в различных частотных диапазонах.

Среди видов ритмической активности мозга, наблюдаемых при использовании рабочей памяти, особый интерес представляют импульсы в гамма-диапазоне. Гамма-ритмом называются электрические колебания в мозге человека с частотами от 30 до 170 герц. Гамма-активность указывает на «включение» сетей нейронов и совпадает с моментами повышения частоты порождения импульсов этими сетями. В период удержания информации в рабочей памяти, когда сам стимул уже отсутствует, но информация о нем необходима для последующего решения, наблюдается повышенная интенсивность гамма-колебаний по сравнению с фоновым состоянием, не требующим удержания информации.

Сегодня существует множество численных моделей рабочей памяти, в основе большинства из которых лежат нейронные сети с несколькими стабильными состояниями. В самом простом случае у системы существует два устойчивых состояния: фоновое — с низкой частотой возникновения импульсов, соответствующее отсутствию информации в рабочей памяти, и активное — с высокой частотой порождения импульсов, соответствующее удержанию информации. Переход от фонового состояния к активному происходит под действием короткого внешнего импульса. Именно в этот момент предъявляется стимул, который необходимо будет удерживать. Современные данные показывают, что активное состояние стабильно лишь в течение небольшого временного интервала (это явление называют метастабильностью).

В своей статье авторы рассмотрели модель рабочей памяти, содержащую набор популяций нейронов, связанных друг с другом возбуждающими связями. В момент предъявления стимула часть нейронных популяций префронтальной коры считывают сигнал и объединяются в единую сеть. Нейроны разряжаются случайным образом, поэтому каждый нейрон в связанной сети фактически получает на вход некое подобие шума, который складывается из сигналов от всех элементов. Ученые смоделировали такое взаимодействие в виде общего случайного сигнала, подаваемого на вход части популяций. Стабильность удержания стимула в рабочей памяти оценивалась как среднее время, за которое популяция возвращалась в фоновое состояние после предъявления стимула.

Авторы показали, что информация о стимуле удерживается более устойчиво, если популяции нейронов получают на вход одинаковый шумовой сигнал, а не разные независимые сигналы. Также было обнаружено, что подача на вход гамма-ритма обеспечивала стабилизацию рабочей памяти, и усиливала различие между двумя группами популяций. Это повышало «четкость» удерживаемой в памяти информации.

Сегодня теоретическое понимание значения ритмов мозга для рабочей памяти отстает от накопленного экспериментального материала. Опубликованное сотрудниками НИУ ВШЭ исследование вносит дополнительный вклад в развитие теории контроля процессов, лежащих в основе рабочей памяти.

«Наша работа продолжает серию теоретических исследований связи колебательных процессов с рабочей памятью и расширяет имеющееся понимание этой связи. Например, классические работы в данной области указывают на дестабилизирующую роль внешних сигналов и важность медленного взаимодействия между нейронами для поддержания рабочей памяти, — комментирует младший научный сотрудник Института когнитивных нейронаук Никита Новиков. — Напротив, в своей работе мы продемонстрировали стабилизирующую роль внешнего сигнала и важность обеспечивающего их быстрого взаимодействия. В целом, полученные результаты могут стать частью теоретического базиса для экспериментов по улучшению функций рабочей памяти при помощи неинвазивной периодической стимуляции мозга».

Как возрождается популяция амурского тигра — Российская газета

Программы реинтродукции начинаются для тех видов, которые находятся на грани вымирания или исчезли в дикой природе. Амурский тигр еще до такого рубежа не дошел, но уже есть участки ареала, где он исчез благодаря человеку. Как возрождается популяция амурского тигра, в интервью «РГ» рассказал генеральный директор Центра «Амурский тигр» Сергей Арамилев.

Сергей Владимирович, какова сейчас численность тигров?

Сергей Арамилев: Полномасштабный учет численности тигра в дикой природе был в 2015 году, популяция тогда насчитывала 523-540 особей. После чего каждый год проводились учетные работы на 20-25 процентах ареала тигра, так называемый мониторинг. На этих площадках был установлен рост численности тигра, это позволило утверждать, что сейчас состояние популяции стабильное, численность колеблется между 550 и 580 особями.

Полномасштабный учет запланирован на 2020 год. Правда, пока нет уверенности, что он состоится. Это связано с погодными и организационными условиями. Мы надеемся, что зимой 2020/21 года учет все-таки будет проведен, что позволит в 2022 году — в Год Тигра по восточному календарю — ко второму Тигриному саммиту, где страны ареала тигра представят итоги своей деятельности по сохранению этого уникального животного, и России представить современные данные.

Как продвигается дело реинтродукции?

Сергей Арамилев: Долгое время считалось, что тигрят, попавших к людям, невозможно вернуть обратно. В начале 2000-х стали ставить эксперименты, и оказалось, что можно их возвращать в дикую природу. Тогда и родилась идея восстановления тигра в пределах исторического ареала. Для эксперимента была выбрана Еврейская автономная область и соседняя с ней Амурская. В 2012 году здесь начали выпускать тигров в дикую природу. В результате численность тигра в ЕАО выросла с одной особи до 12-14, здесь уже емкость угодий почти оптимальна. Двух тигров, которые сейчас содержатся в реабилитационном центре, весной 2019 года будем выпускать тоже в ЕАО и Приамурье, чтобы укрепить группировку. При условии, что они успешно пройдут все тесты.

Как готовите их к выпуску?

Сергей Арамилев: Правильный тигр должен бояться человека и избегать любой его хозяйственной деятельности. По большому счету за все это время выжили те животные, которые на генетическом уровне боялись людей. Те, которые не боялись, становились жертвами. Наша задача — сделать так, чтобы тигр никаким образом не привык к человеку и не связывал его с пищей.

Любое экономическое развитие — прямой конфликт с природой

Тигров кормят только мясом диких животных, чтобы они не привыкали к запаху других животных. Если кормить тигра мясом свиней или коров, то, оказавшись на воле, он будет искать домашних животных, а это конфликт с населением. Еда должна появляться в вольерах у тигров неожиданно, они не должны связывать ее возникновение с появлением человека рядом с вольером.

К большим вольерам, в которых содержатся тигры, пристроены маленькие вольеры. Туда запускают оленя, который там живет 2-3 недели, и когда уже тигр забывает, откуда он взялся, открывается перегородка, олень заходит в охотничий вольер, и тигр начинает охоту. Разумеется, люди не должны стоять у вольера и наблюдать за тигром. Существует система дистанционного наблюдения с помощью видеокамер. Перед выпуском тигров на волю с ними проводится тест. Когда человек приближается к вольеру, тигр должен уходить в дальний угол и прятаться. Это говорит о том, что он боится человека. Если тигр не умеет охотиться на крупных копытных животных, он не выживет в дикой природе.

Хватает ли тиграм кормовой базы на Дальнем Востоке?

Сергей Арамилев: Все конфликтные ситуации между человеком и тигром фиксируются и расследуются. Фото: Александр Корольков/РГ

Сергей Арамилев: Есть участки ареала, где все отлично, а есть, где все плохо. По отношению к животным сложно определить границы той или другой зоны. Участок самца — тысяча квадратных километров. И на эту тысячу может быть пол-участка с отрицательным балансом, где биологическая пустыня, а пол-участка — где много копытных животных. Это зависит от хозяйствующего субъекта. В заповеднике, национальном парке либо сильном охотничьем хозяйстве всегда высокая численность копытных животных, и наоборот. К примеру, северная часть Приморья и Хабаровского края мало освоена людьми, там нет сильных охотхозяйств, что в совокупности с недостаточным государственным контролем приводит к тому, что снижается численность копытных.

Почему она падает?

Сергей Арамилев: По трем причинам. Первая — незаконный отстрел. Люди берут больше копытных из дикой природы, чем появляется. Есть социальные браконьеры, которые живут в населенных пунктах, где нет работы. Эти люди вынуждены ходить в лес, чтобы добывать животных для пропитания себя и своей семьи. Они убивают столько, сколько могут съесть, урон от них не так высок. Большая проблема с людьми, которые убивают копытных на продажу. Потому что это бизнес, это самая сложная категория браконьеров, которых нужно в первую очередь искоренять.

Вторая причина, она самая масштабная, — уничтожение ценных лесов, а это кормовая емкость угодий. Если на Дальнем Востоке леса не могут продуцировать больше биомассы, снижается численность копытных. А леса у нас восстанавливаются очень медленно.

Третья причина — климатические условия. На юге Дальнего Востока раз в 7-10 лет выпадает аномально высокий уровень снежного покрова. Если следом оттепель, все это превращается в наст, начинается гибель копытных от истощения. Они не могут добраться до корма, который лежит на земле, им мешают снег и наст.

Хватает ли сегодня кадров для работы с тиграми и противостояния браконьерам?

Сергей Арамилев: Не хватает. Служба охотничьего надзора всегда была малочисленной. На весь Приморский край служба, которая обеспечивает, по сути, охрану тигра на 80 процентов его ареала, насчитывает всего 90 сотрудников. В любом национальном парке в штате то же самое количество.

Профессия инспектора охотнадзора достаточно сложная. Это ненормированный рабочий день, работа в отдалении от других людей и коммуникаций, часто им противостоят вооруженные браконьеры, иногда в нетрезвом состоянии.

Удается привлекать коренные малочисленные народы к этой работе?

Сергей Арамилев: Коренные малочисленные народы в ареале тигра, к сожалению, долгое время теряли свою идентичность. Поэтому создание национального парка «Бикин», первой особо охраняемой природной территории (ООПТ), где для них определена зона для традиционной охоты, позволит им начать восстанавливать свою культуру. Это большая победа государства и общественных организаций, что удалось такую огромную территорию — 1,1 миллиона гектаров леса — вывести из хозяйственного оборота. При этом удэгейцы и приравненные к ним в правах люди официально трудоустроены, могут возить туристов на свои исконные участки, учат детей родному языку. Мы надеемся, что в будущем нацпарк поможет сохранить не только тигров, но и культуру, позволит удэгейцам заново обрести себя. Жить они стали лучше, потому что до создания нацпарка река Бикин была открыта для всех — как для хороших людей, так и для плохих.

Сейчас Дальний Восток экономически развивается. Вы не видите в этом опасности для тигров?

Фото: РИА Новости

Сергей Арамилев: Любое экономическое развитие региона — прямой конфликт с природой. Здесь есть два пути. Первый — выступать жестко против. Второй — искать компромисс. Мы понимаем, что позиция «против» неэффективна, потому что остановить экономическое развитие региона невозможно. Если мы не будем развивать Дальний Восток, его будут развивать другие страны.

Главное — избежать неправильного экономического развития. Например, в мире растет популярность кофе. Это вынуждает страны Юго-Восточной Азии вырубать свои леса под плантации кофе. Там не живут ни тигр, ни другие животные. Такая же ситуация с каучуком. Общество потребления наносит сильный урон природе. Мы у себя пока этого не ощущаем. Но, видя негативные примеры в других странах, мы можем правильно выстраивать свой путь.

Выдача «дальневосточного гектара» влияет на среду обитания тигра?

Сергей Арамилев: Тут вопрос не в самой программе, а в том, как она будет исполняться и как будут контролироваться люди, получившие свой гектар далеко в лесу, в непосредственных местообитаниях тигра. Нахождение в лесу хаотично разбросанных людей — это всегда угроза возникновения пожаров, заноса инфекции сельхозживотными, конфликты с хищниками. С появлением человека в лесу возникают новые угрозы. Допустим, африканская чума свиней — заболевание, которое было далеко от Дальнего Востока, а сейчас подобралось близко. Меры, которые применяются при борьбе с АЧС, например уничтожение дикого кабана, для ареала амурского тигра будут губительны. Дикий кабан — ресурс как для местного населения, так и для тигра, он составляет 50 процентов его рациона. Поэтому на Дальнем Востоке с африканской чумой свиней нужно поступать по-другому, чем в европейской части России, где было принято решение о депопуляции, то есть полном уничтожении кабана. Запуская такие программы, как «дальневосточный гектар», нужно запастись инструментами контроля. Мы уже обращали на это внимание людей, ответственных за программу, они осознают эти риски. Сообща мы можем многие проблемы предотвратить.

Насколько активно ваш центр участвует в этих переговорах?

Сергей Арамилев: Многие не понимают, для чего центр участвует в Восточном экономическом форуме. Вроде экономическое событие, при чем тут тигры? На самом деле здесь прямая зависимость. Именно на ВЭФ определяются векторы экономического развития региона. Туда приезжают компании, которые будут строить свой бизнес на Дальнем Востоке. И там, еще на стадии бизнес-идеи, можно с компаниями оговорить все риски. Там мы наладили контакт со многими спонсорами, которые выделяют бюджет на развитие наших проектов.

Большую помощь центру оказывает вице-премьер Константин Чуйченко, который является председателем наблюдательного совета нашей организации. Он утверждает стратегию развития организации, определяет основные направления работы. Все участники нашего набсовета, в том числе Константин Анатольевич, помогают центру безвозмездно, в свободное от работы время. Они, как никто другой, понимают, что на Дальнем Востоке все взаимосвязано. Когда говорим «тигры», понимаем «люди», когда говорим «люди», подразумеваем «тигры». Невозможно сохранить тигра без людей, как и людей без тигра.

Насколько часто возникают конфликты между человеком и тигром?

Сергей Арамилев: Сейчас все конфликтные ситуации между человеком и тигром фиксируются и расследуются. Урон, который понесли люди от тигра, возмещается, а самих тигров спасают от мести. Мы понимаем, что для человека важно, чтобы у него не было проблем с тигром. Если у него не будет проблем, то и он не будет трогать тигра. Самое важное, что до большей части населения удалось донести, что убивать тигров плохо.

Все случаи обнаружения частей тела тигра или его убийства ведут к возбуждению уголовного дела. Раскрываемость высокая, наказание есть, можно долго спорить о его справедливости, но сейчас готовятся новые поправки, которые его еще больше ужесточат.

Плохо, что у нас высокая альтернативность наказания — от исправительных работ до реального лишения свободы. К сожалению, так устроена судебная система, что если раньше человек судим не был, то он получает по минимуму. Из-за того что данные преступления относятся к малозначительным, силовые структуры не могут применять оперативно-разыскные мероприятия в полной мере. Кроме того, преступление нетяжкое, поэтому зачастую дознаватель и следователь к этому преступлению соответственно и относятся. Сейчас готовится законопроект, который переведет преступления против тигра в категорию средней тяжести. Максимальное наказание увеличится всего на один год — с трех до четырех лет, но это маленькое изменение позволит кардинально поменять ситуацию.

Базовый документ для вас — «Стратегия сохранения амурского тигра в РФ». Она определяет все меры по сохранению тигра и его кормовой базы до 2022 года. Будет стратегия обновляться?

Фото: Центр «Амурский тигр»

Сергей Арамилев: В самой стратегии расплывчато прописаны сроки ее действия, нет указания на то, до какого года она действует. Но когда специалисты писали новую редакцию стратегии, которая была в 2010 году принята, то считалось, что она пишется до 2022 года. Планируется, что к 2022 году появится новая редакция стратегии. Она как раз будет основываться на данных учета 2020-2021 гг. Будет правильно сначала посчитать тигров, а потом оценить, как была выполнена стратегия. И исходя из этого внести в нее изменения.

Центр был создан в 2013 году. Какие главные достижения за пять лет?

Сергей Арамилев: Мы понимаем, что рост популяции — вещь относительная. Сказать, на сколько процентов выросла численность тигра благодаря нам, невозможно да и не нужно. Есть порядок, есть природные процессы и есть действия, которые мы совершаем. Поэтому мы считаем, что основное, что удалось нам сделать, — это создать эффективную систему охраны объектов животного мира как на территории ООПТ, так и вне их, с важным элементом, позволяющим разрешать конфликтные ситуации между тигром и человеком, что приводит к гармоничному сосуществованию их на одной территории. Кроме того, в общественном сознании удалось закрепить позицию, что убивать тигра — это позорный поступок, требующий как нравственного, так и уголовного осуждения.

Кстати

Тигры становятся взрослыми на третьем году жизни, выводок распадается в конце второго года. Получается, что самка должна почти два года ходить с детенышем. При этом существует заблуждение, что все это время она учит его охотиться. На самом деле она обеспечивает его питанием, чтобы он смог вырасти до тех размеров, которые бы позволили ему самому охотиться на крупных копытных животных.

Уже с шести месяцев подросшие тигрята сопровождают мать во время охоты и учатся добывать еду. Детеныши впервые пробуют применить полученные охотничьи навыки уже в годовалом возрасте, но самостоятельно одолеть крупную добычу способны лишь к двум годам.

Страница не найдена |

Страница не найдена |

404. Страница не найдена

Архив за месяц

ПнВтСрЧтПтСбВс

3456789

24252627282930

31      

       

       

     12

       

     12

       

      1

3031     

     12

       

15161718192021

       

25262728293031

       

    123

45678910

       

     12

17181920212223

31      

2728293031  

       

      1

       

   1234

567891011

       

     12

       

891011121314

       

11121314151617

       

28293031   

       

   1234

       

     12

       

  12345

6789101112

       

567891011

12131415161718

19202122232425

       

3456789

17181920212223

24252627282930

       

  12345

13141516171819

20212223242526

2728293031  

       

15161718192021

22232425262728

2930     

       

Архивы

Фев

Мар

Апр

Май

Июн

Июл

Авг

Сен

Окт

Ноя

Дек

Метки

Настройки
для слабовидящих

Вымирание пчел: проблема, которая ужалит каждого | Анализ событий в политической жизни и обществе Германии | DW

Проблема вымирания пчел добралась до России: в 2019 году российские пчеловоды соберут меда меньше, чем в прошлом, как предсказывают эксперты. Причина очевидна: за текущий год число пчелиных семей, только по официальным подсчетам, сократилось на 40 тысяч — это примерно полтора миллиарда насекомых. Неофициальные цифры могут быть намного выше, говорят в институте биохимии и генетики РАН из Уфы. В России производится в среднем около 100 тысяч тонн меда. Потери составят, по экспертным оценкам, пятую часть этого объема. Вымирание пчел грозит не только подорожанием собранного в России меда: наверняка на рынке появится больше фальсифицированных продуктов.  

Почему вымирание пчел это большая проблема

В Германии проблема вымирания пчел тоже актуальна, но речь идет не о сокращении числа медоносных пчел. После того, как в 90-е годы после объединения Германии популяция домашних пчел резко снизилась, в последние годы их численность растет. Растет и число самих пчеловодов — их стало больше, чем за все последние тридцать лет. В среднем на каждого владельца ульев, а их в Германии почти миллион, приходится около семи пчелиных семей, в каждой — от пяти до сорока тысяч насекомых.

Это — «отели» для насекомых, которые расставляют экоактивисты, чтобы вернуть крылатым место для жизни

Тем не менее в Германии ничуть не меньше, чем в России, обеспокоены проблемой вымирания пчел, но не из страха потерять урожай меда, а потому, что пчелы выполняют важнейшую для сельского хозяйства и для всей экосистемы функцию: опыление цветущих растений. В Европе от услуг мохнатых насекомых, по подсчетам биологов, зависит до 80 процентов коммерческих насаждений. Нет пчел — нет урожая, всё просто.

В мире вымирают дикие пчелы. И вообще насекомые

При этом важную роль играют далеко не только медоносные пчелы. Хотя это и многочисленный вид в пчелином роду, но лишь один из почти 25 тысяч видов, насчитываемых в мире. Только в Германии их насчитывается больше 560 видов: это дикие пчелы, большинство из них мед не производят.

Но если численность медоносных пчел по всему миру остается более или менее стабильной (где-то сокращается, где-то увеличивается), то количество диких пчел драматически снижается практически везде. Когда специалисты говорят о вымирании пчел, то имеют в виду диких пчел. Вымирание коснулось всех насекомых: по подсчетам ученых, масса насекомых в мире с 1990 года уменьшилась на 75 процентов. В Германии больше половины всех видов диких пчел занесены в «Красную книгу», их выживание — под угрозой. Каждый третий вид в ближайшие четверть века, по прогнозам биологов, исчезнет полностью.

Считается, что причины вымирания пчел изучены недостаточно. В качестве примера можно привести обнаруженное в 2006 году явление, когда в США медоносные пчелы массово начали покидать ульи и не возвращались. Этот феномен получил название «синдром разрушения пчелиных семей» и с тех пор наблюдается регулярно.

Пока люди разводят медоносных пчел, вымирание им, кажется, не грозит

Достоверно известно, что причиной тому послужили несколько факторов. Похоже, больше всего пчелы страдают от интенсивного ведения сельского хозяйства с применением пестицидов. Именно использование химикатов для борьбы с сорняками эксперты в России считают главной причиной массового вымирания медоносных пчел в этом году. Вторая причина, связанная с сельским хозяйством, — увеличение посевов монокультур и, в более широком смысле, уменьшение биоразнообразия. Некоторые виды пчел, которые собирают нектар или пыльцу только с определенных видов цветов, оказываются без привычной пищи. Дороги заасфальтированы, лесные хозяйства не заинтересованы в том, чтобы оставлять в лесу упавшие деревья. В итоге насекомым негде прятаться и размножаться.

Другая проблема, особенно для медоносных пчел, — клещи варроа, которые распространились из Китая по всему миру и против которых пчелы оказываются зачастую бессильными.

Как спасти пчел: «зеленые« остановки и мобильные приложения

О проблеме вымирания пчел говорят в последние несколько лет всё активнее. Самым логичным шагом в борьбе за их выживание считаются меры по ограничению использования пестицидов. Евросоюз с 2018 года полностью запретил использование трех видов неоникотиноидов – инсектицидов, которые призваны уничтожать тлю и других вредных насекомых. Проблема в том, что эти средства привлекают и пчел и наносят им серьезный вред: они, например, перестают ориентироваться в пространстве. Но запретов мало, говорят критики, необходимо переосмыслить принципы ведения сельского хозяйства.

Тема пчел объединила в Германии экспертов-биологов, чиновников, крупные концерны и простых граждан. Считается, что примером того, как надо действовать, станет петиция «Спасите пчел», которую в Баварии подписали 1,75 миллиона человек (в этой земле всего 13 миллионов жителей). Народная инициатива, которая легла в основу петиции, в июле 2019 года стала законом. Новый закон требует: больше фермерских хозяйств, которые выращивают экологически чистые продукты, больше диких лугов и меньше пестицидов — в природоохранных зонах их применение теперь запрещено. Следующей федеральной землей, в которой идут обсуждения подобной инициативы, стал Баден-Вюртемберг. Аналогичная петиция официально стартовала в этом году на территории всего Евросоюза.

Идей для того, чтобы вернуть насекомым необходимое им пространство, хватает. Ученые из университета в Ольденбурге пытаются создать такие луга для коров, чтобы сохранить питательные свойства, но высеивать столько цветущих растений, чтобы на них могло жить большее, чем сейчас, количество насекомых.

Многие города в Германии берут пример с голландского Утрехта, где на крышах остановок общественного транспорта разбиты сотни «зеленых островков».

Любовь к мохнатым насекомым обнаруживается и в неожиданных местах: бесплатные пакетики с семенами для растений, которые любят дикие пчелы, регулярно раздают крупные немецкие сети продуктовых магазинов. А министерство сельского хозяйства Германии завело специальное «пчелиное» мобильное приложение для смартфонов, в котором рассказывает, как обычные жители могут помочь насекомым выжить в городе — например, реже косить траву и создавать в своих садах больше мест, пригодных для их жилья.

Но пока тренд не изменился, общая биомасса насекомых сокращается в мире на 2,5 процента — ежегодно.

_____________

Подписывайтесь на наши каналы о России, Германии и Европе в | Twitter | Facebook | YouTube | Telegram

Смотрите также:

  • Кто опыляет наши сады

    Медоносная пчела

    Никто так прилежно не опыляет цветущие сады и поля, как пчелы. Благодаря обыкновенной медоносной пчеле (лат. Apis) мы собираем богатые урожаи, обеспечивающие наше существование. Но не только пчелы стремятся собрать как можно больше нектара и пыльцы. У них есть «конкуренты», причем не только среди насекомых.

  • Кто опыляет наши сады

    Шмель

    Более крупный вид семейства настоящих пчел — шмель (лат. Bombus). Как и пчелы, шмели служат своей королеве, а заодно, можно сказать, спасают мир от голодной смерти, опыляя растения. В оранжереях Германии для этого нередко специально размещают шмелиные гнезда.

  • Кто опыляет наши сады

    Цветочная оса

    Ну что хорошего можно сказать об осах? Ничего! Назойливые, агрессивные, жалят часто и больно… Большая часть ос в процессе опыления участия не принимает. Однако цветочные осы, они же мазарины (лат. Masarinae), собирают пыльцу и переносят ее. Причем, в отличие от пчел, — в зобу.

  • Кто опыляет наши сады

    Журчалка

    Журчалки (лат. Syrphidae) — двукрылые насекомые из подряда короткоусых. Они тоже очень любят пыльцу и сладкий нектар. Несмотря на окраску, напоминающую окраску опасных ос, журчалки абсолютно безобидны И полезны. Причем, во всех отношениях: даже их личинки избавляют растения от тли.

  • Кто опыляет наши сады

    Бабочка

    Известно более 18 тысяч видов отряда чешуекрылых, или попросту — бабочек (лат. Lepidоptera Linnaeus). Перелетая с цветка на цветок, бабочки переносят пыльцу, хоть и в небольшом количестве. Зато, в отличие от пчел, бабочки различают оттенки красного цвета и поэтому опыляют те растения, на которые пчелы могут и не обратить внимания.

  • Кто опыляет наши сады

    Моль

    Эта невзрачная на вид родственница бабочки известна под именем настоящей моли (лат. Tineidae). Основное отличие: моль ищет нектар ночью, и поэтому яркая окраска крыльев, как у бабочки, ей просто ни к чему.

  • Кто опыляет наши сады

    Жук-бронзовка

    Жук, опыляющий цветы? Во всяком случае, жук бронзовка (лат. Cetoniinae) из семейства пластинчатоусых именно этим и занимается. Взрослые особи жука с блестящим панцирем питаются цветочным нектаром, древесным соком и фруктами. Известно более 4000 видов этого насекомого.

  • Кто опыляет наши сады

    Пресмыкающиеся

    Невероятно, но факт: некоторые виды змей и ящериц, как, например, гекконы (на снимке) также умеют опылять растения. Особенно важную роль рептилии играют на островах, где наблюдаются их более многочисленные популяции. Их рацион включает фрукты, цветочный нектар и пыльцу.

  • Кто опыляет наши сады

    Нектарницы

    Так окрестили семейство птиц из отряда воробьинообразных (лат. Nectariniidae). Сейшельская нектарница (на снимке) — мелкая певчая птица, которая с удовольствием лакомится цветочным нектаром. Птичка размером 12 сантиметров предпочитает цветы гибискуса.

  • Кто опыляет наши сады

    Летучая мышь

    Это миниатюрное чудовище, вылетающее на охоту по ночам, тоже питается сладким нектаром, как бы вылизывая его своим длинным языком. При этом летучие мыши (лат. Microchiroptera) из отряда рукокрылых отлично справляются с задачей опыления. Отдельные виды растений особо зависимы от их усердия и поэтому распускают бутоны своих цветов с наступлением темноты.

  • Кто опыляет наши сады

    Лемуры

    Их можно считать пчелами Мадагаскара: лемуры (лат. Lemuriformes) из подотряда мокроносых приматов. Карликовые разновидности (на снимке) пьют нектар, окуная нос в цветок. А потом перебираются к следующему…

    Автор: Бригитте Остерат, Инга Ваннер


Часы мирового населения: 7,9 миллиарда человек (2022 г.)

Население мира: прошлое, настоящее и будущее

(переместите и разверните полосу в нижней части диаграммы для перемещения во времени)

На приведенной выше диаграмме показано, как изменилось население мира на протяжении всей истории. Просмотрите полные табличные данные.

На заре земледелия, около 8000 г. до н.э., население мира составляло приблизительно 5 миллионов человек. За 8000-летний период до 1 года нашей эры оно выросло до 200 миллионов (по некоторым оценкам, 300 миллионов или даже 600, что говорит о том, насколько неточными могут быть оценки численности населения в ранние исторические периоды) с темпом роста ниже 0.05% в год.

Огромные изменения произошли с промышленной революцией: в то время как потребовалась вся история человечества примерно до 1800 г., чтобы население мира достигло одного миллиарда , второй миллиард был достигнут всего за 130 лет (1930 г.), третий миллиард — за 30 лет (1960 г.), четвертый миллиард всего за 15 лет (1974 г.) и пятый миллиард всего за 13 лет (1987 г.).

  • Только за 20 век население мира выросло с 1,65 миллиарда до 6 миллиардов.
  • В 1970 году в мире было примерно вдвое меньше людей, чем сейчас.
  • Из-за снижения темпов роста потребуется более 200 лет, чтобы снова удвоиться.

Интересно, сколько было населения в мире, когда вы родились?
Проверьте этого простого мастера или более сложного, чтобы узнать.


Скорость роста

Население мира в настоящее время (2020 г.) растет со скоростью около 1,05% в год (по сравнению с 1,05% в год).08% в 2019 г., 1,10% в 2018 г. и 1,12% в 2017 г.). Текущий средний прирост населения оценивается в 81 млн человек в год .

Годовой темп роста достиг своего пика в конце 1960-х годов, когда он составлял около 2%. С тех пор темпы роста сократились почти вдвое и будут продолжать снижаться в ближайшие годы.

Таким образом, население мира продолжит расти в 21 веке, но гораздо более медленными темпами по сравнению с недавним прошлым . Население мира удвоилось (рост на 100%) за 40 лет с 1959 (3 миллиарда) по 1999 (6 миллиардов).Согласно нынешним оценкам, потребуется еще почти 40 лет, чтобы к 2037 году население увеличилось еще на 50% и достигло 9 миллиардов человек. (2020 и исторический)

Посмотреть полное население Исторический стол

(1 июля)
  • 73864096 4870 2007 445800351497 0 1023845517

    прогноз населения мира (2020-2050)

    прогноз населения для всех лет (до 2100)

    население ежегодных%
    изменить
    ежегодных
    изменить
    Median
    Age
    Reergity
    Rate
    Плотность
    (П/км²)
    Город
    Население %
    Городское население
    2020 7 794 798 739 15 9. 05% 81330639 30,9 2,47 52 56,2% 43789
    2019 7713468100 1,08% 82377060 29,8 2,51 52 55,7 % 4299438 618
    2018 70075 7 631 091 04040010 1,10% 83 232,115 29.8 2,51 51 55,3% 4219817318
    2017 7547858925 1,12% 83836876 29,8 2,51 51 54,9% 4140188594
    2016 70075 7464 022 049 1,14% 1,14% 84 224 910 29,8 2.51 50 54.4% 4060652683
    2015 73797 1,19% 845 30 2,52 50 54,0% 39814

    2010 63603 1,24% 82 82 983,315 28 28 47 47 51,7% 51,7% 3 594 868146
    2005 6 541 907 027 1. 26% 741 27 2,65 44 49,2% 3215
    2000 61434 1,35% 79856169 26 2,78 41 46,7 % 2868, 307 513
    1995
    1995 5744 212 9009 1,52% 832% 83 396 384 25 3.01 39 44,8% 2575505235
    1990 5327231061 1,81% 24 3,44 36 43,0% 22
    1985 0 1,79% 82583645 23 3,59 33 41,2%
    3
    1980 1.79% 75704582 23 3,86 30 39,3% 1754201029
    +1975 40706 1,97% 75808712 22 4,47 27 37,7 % 1,538624
    1970 370075 3700437 046 2,07% 72 170 690 22 4. 93 25 36,6% 1354215496
    один тысяча девятьсот шестьдесят пять 333 1,93% 60
    22 5,02 22 Н.А. Н.А.
    1960 30348 1,82% 52385962 23 4,90 20 33,7%
    +1955 2773019936 1.80% 47 317757 23 43 19 NA NA
    NA
    NA
    NA
    5
    год
    (1 июля)
    Население годовых%
    изменить
    ежегодных
    изменить
    Median
    Age

    RUB
    плотность
    (P / km²)
    Urban
    POP%
    Городское население
    2020 7 794 798 739 1. 10% 83000320 31 2,47 52 56,2% 43789
    2025 8184437460 0,98% 774 32 2,54 55 58,3 % 4774 646 ,303
    2030
    2030 8 548 40074 8 548 487 400 0,87% 72,809 988 33 2.62 57 60,4% 5167257546
    2035 8887524213 0,78% 67807363 34 2,70 60 62,5% 5555833477
    2040 47240 0,69% 62264605 35 2,77 62 64,6%
    9026
    2045 03274 0.61% 565
    35 2,85 64 66,6% 6312544819
    2050 33990 0,53% 50646143 36 2,95 65 68,6 % 6 679 756 162

    Вехи народонаселения мира

    10 миллиардов (2057)

    По прогнозам Организации Объединенных Наций, население мира достигнет 10 миллиардов в 2057 году.

    9 миллиардов (2037)

    Ожидается, что население мира достигнет 9 миллиардов в 2037 году. по данным Бюро переписи населения США).

    7,9 миллиардов (2022)

    Текущее население мира составляет 7,9 миллиардов по состоянию на январь 2022 года [1] согласно последним оценкам Организации Объединенных Наций, разработанным Worldometer.Термин «Население мира» относится к человеческому населению (общее количество людей, живущих в настоящее время) в мире.

    7 миллиардов (2011)

    По данным Организации Объединенных Наций, население мира достигло 7 миллиардов на 31 октября 2011 года .
    Бюро переписи населения США сделало более низкую оценку, для которой отметка в 7 миллиардов была достигнута только 12 марта 2012 года. (отмечается как День 6 миллиардов ).Вместо этого, по данным Бюро переписи населения США, рубеж в шесть миллиардов был достигнут 22 июля 1999 года, примерно в 3:49 утра по Гринвичу. Тем не менее, согласно переписи населения США, дата и время достижения 6 миллиардов, вероятно, изменятся, потому что и без того неопределенные оценки постоянно обновляются.

    Предыдущие вехи

    • 5 млрд : 1
    • : 1987
    • 4 млрд. : 1974
    • : 1974
    • 3 млрд. : 19604
    • 2 млрд
    • 2 млрд. : 1930
    • 1 млрд. : 1804

    Сводная таблица

    8

    1 — 1804 ( 1803 года) : 0.2 к 1 млрд.

    1804 — 2011 ( 207 лет ): от 1 до 7 миллиардов

    9004

    4

    5

    6

    7

    года

    1

    1000

    1500

    1650

    1650

    1750

    1804

    1850

    1900

    1930

    1950

    1960

    1974

    1980

    1987

    1999

    2011

    2020

    2023

    2030

    2037

    2046

    2057

    2100

    Население

    0. 2

    0,275

    0,45

    0,5

    0,7

    1

    1.2

    1.6

    2

    2,55

    3

    3

    7.8

    8

    8,5

    9

    9,5

    10

    10,9


    Население мира по регионам


    771 0,9%
    # # # # Region Население
    (2020)
    ежегодных
    изменить
    Net
    Изменить
    Плотность
    (P / km²)
    Земельный участок
    (km²)
    Мигранты
    (NET)
    Ферт.
    Курс
    Мед.
    Возраст

    Urban Pop%

    Мир Share
    1 Asia 4.641.054.775 0,86% 3 150 31033131 -1729112 2,2 32 0% 59,5%
    2
    2 Africa 1,340074 2497 249% 32,533952 45 29 648 461 -463 024 4.4 20 0% 17,2%
    3 Европа 747636026 0,06% 453275 34 22134900 1361011 1,6 43 0% 9,6%
    4 Латинской Америки и Карибского 653 5841374 32 20139378 -521499 2 31 0% 8. 4%
    5 Северная Америка 368869647 0,62% 2268683 20 18651660 11 1,8 39 0% 4,7%
    6 Oceania 42 677 813 1,31% 549778 5 5 8 486 460 156 226 156 226 2.4 33 0% 0.5 %

    Плотность населения мира (чел/км

    2 ) Карта плотности населения мира, показывающая не только страны, но и многие подразделения (регионы, штаты, провинции). См. также: Карта мира


    Предоставлено Junuxx в en.wikipedia [CC-BY-SA-3.0 или GFDL], через Wikimedia Commons из 6,9 миллиардов) по данным The Pew Forum, насчитывается:

    • 2 173 180 000 христиан ( 31% населения мира), из которых 50% католики, 37% протестанты, 12% православные и 1% другие.
    • 1 598 510 000 мусульман (23%) , из них 87-90% сунниты, 10-13% шииты.
    • 1 126 500 000 Без религиозной принадлежности (16%) : атеисты, агностики и люди, которые не отождествлять себя ни с какой конкретной религией. Каждый пятый человек (20%) в Соединенных Штатах не имеет религиозной принадлежности.
    • 1 033 080 000 Индусы (15%) , подавляющее большинство (94%) которых проживает в Индии.
    •     487 540 000 буддистов (7%) , из которых половина проживает в Китае.
    •     405 120 000 Народные религиозные деятели (6%) : вероисповедания, тесно связанные с определенным группа людей, этнос или племя.
    •        58 110 000 Другие религии (1%) : вера бахаи, даосизм, Джайнизм, синтоизм, сикхизм, тенрикё, викка, зороастризм и многие другие.
    •        13 850 000 евреев (0,2%) , четыре пятых из которых живут в двух странах: США (41%) и Израиле (41%).

    Население мира по стране

    104031 43%2 2381740 35%104 38,5% 318000 Фасо3 44% 743390 140074 1,48% 155360 Доминиканская Республика 7

    3

    35,7% 108560 1 6031200 469930 341500 87% 80% 96,1% 63,5% 71,3% 30% 59,1% 68% 91,6% 74% 18% Сент-Люсия 94,9% 88,7% 24,3% 56,2% 97,4% 88,3% 541 9,6% 66% 46,4%

    # Страна (или зависимость) Страна (или зависимость) Страна (или зависимость) Население населения
    (2020)
    годовой
    Изменение
    Net
    Изменить
    Плотность
    (P / km²)
    Площадь
    (км²)
    Мигранты
    (нетто)
    Ферт.
    Курс
    Мед.
    Возраст

    Urban Pop%

    Мир Share
    1 Китай 1.439.323.776 0,39% 5540090 15311 -348399 1,69 38 60,8% 18.5% 18,5%
    2 Индия 1 380,004 385 1 380074 0,99% 0,9 13 5866631 464 2 -532687 2.2402 28 35% 17,7%
    3 Соединенные Штаты 331002651 0,59% 1 36206 1,7764 38 82,8% 4,2%
    4 4 40075 273 523615 273 523615 1,07% 2,898 047 151 1 811 570 -98 955 2. 3195 30 56,4% 3,5%
    5 Пакистан 2208 2% 4327022 287 770880 -233379 3,55 23 35,1% 2,8%
    6
    6 Brazil 212 559417 0,72% 1,509 890 25 8 358,140 21200 1.74 33 87,6% 2,7%
    7 Нигерия 206139589 2,58% 5175990 226 -60000 5,4168 18 52% 2,6%
    8 Bangladesh Bangladesh 164 60079383 1,01% 1,643,222 1,265 130 170 -369 501 2.052 28 39,4% 2,1%
    9 Россия 1452 0,04% 62206 9 16376870 182456 1,8205 40 73,7% 1,9%
    10 Мексика 128
    128 1,06% 1,06% 1,357,224 66 1 943 950 -60 000 2. 14 29 83,8% 1,7%
    11 Япония 126476461 -0,3% -383840 347 364555 71560 1,3697 48 91,8 % 1,6% 1,6%
    12 Ethiopia 114 88 114 88 2,57% 2,574 80075 2,884 858 115 1 000 000 30 000 4.3 19 21,3% 1,5%
    13 Филиппины 1078 1,35% 1464463 368 298170 -67152 2,58 26 47,5% 1,4%
    14 Egipt 102,334404 102,334 404 1,94% 1, 103 995 450 -38 033 3.33 25 1,3%
    15 Вьетнам579 0,91% 876473 314 310070 -80000 2,0556 32 37,7% 1,2%
    16 DR CONGO 89 561,403 89 561,19% 3,19% 3,19% 2770 836 40 2 267 050 23 861 5. 9635 17 45,6% 1,1%
    17 Турция 84339067 1,09% 110 769630 283922 2,08 32 75,7% 1,1%
    18 Иран 83 992 83 992 949 1,3% 1,3% 1,079 043 52 1 628 550 -55 000 2.15 32 75,5% 1,1%
    19 Германия 83783942 0,32% 266897 240 348560 543822 1,586 46 76,3% 1,1%
    20 Thailand 6

    78
    69 7007 978 0,25% 0,25% 174 396 137 510 890 19 444 1.5346 40 51,1% 0,9%
    21 Соединенное Королевство 67886011 0,53% 355839 281 241930 260650 1,75 40 83,2% 0,9%
    22 22 Франция 65 273 511 0,22% 0,22% 143 7003 119 547 557 36 527 1. 8523 42 81,5% 0,8%
    23 Италия 60461826 -0,15% -88249 206 2 148943 1,33 47 69,5 % 0,8%
    24 Tanzania 59 70075 5974 2,98% 2,98% 1,728,755 67 885 800 -40 076 4.9237 18 37% 0,8%
    25 Южная Африка 590 1,28% 750420 49 1213090 145405 2,4139 28 66,7% 0,8%
    26 Myanmar 54 409800 54 409800 0,67% 364 380075 364 380 83 653 290 -163 313 2.17 29 31,4% 0,7%
    27 Кения 53771296 2,28% 11 94 569140 -10000 3,52 20 27,8% 0,7%
    28 28 Южная Корея 51 269185 51 269185 0,09% 43 877 43 877 527 97 230 11 731 1. 11 44 81,8% 0,7%
    29 Колумбия 50882891 1,08% 543448 46 1109500 204796 1,82 31 80,4% 0,7%
    30
    Испания 46 70074 0,048 0,04% 0,04% 18 002 94 498 80075 498 80075 1.33 45 80,3% 0,6%
    31 Уганда 45741007 3,32% 1471413 229 199810 168694 5,01 17 25,7% 0,6%
    32 Argentina 45,195,774 45,195,774 0,93% 415 097 17 2736 690 4 800 2.268 32 92,8% 0,6%
    33 Алжир 43851044 1,85% 7

    18 -10000 3,05 29 72,9% 0,6%
    34 Судан 43 849260 43 849 260 2,42% 1,036 022 25 1 765 048 -50 000 4. 4345 20 0,6%
    35 Украина 43733762 -0,59% -259876 75 579320 10000 1.4435 41 69,4 % 0,6% 0,6%
    36 IRAQ 40,2222493 2,32% 2,32% 912,710 93 434 320 7 834 3.682 21 73,1% 0,5%
    37 Афганистан 386 2,33% 886592 60 652860 -62920 4,5552 18 25,4% 0,5%
    38 38 37 80075 37 846611 37 846 611 -0,11% -0,1157 124 306 230 -29 395 1.4202 42 60,2% 0,5%
    39 Канада 37742154 0,89% 331107 4 242 032 1,525 41 81,3% 0,5%
    40 Марокко 36 910 5675 36 910 560 1,2% 438 70075 438 791 83 446 300 -51419 2. 42 30 63,8% 0,5%
    41 Саудовская Аравия 34813871 1,59% 545343 16 2149690 134979 2,34 32 84% 0,4%
    42 42 Узбекистан Узбекистан 33 469,203 1,48% 487 487 42 49 425 400 -8 863 2.43 28 50,1% 0,4%
    43 Перу 32 1,42% 461401 26 1280000 99069 2,27 31 79,1% 0,4%
    44 Angola 32,866 272 32 866 272 32 8666 272 3,27% 1,040 26 1 246 700 70075 6 413 5.55 17 66,7% 0,4%
    45 Малайзия 32365999 1,3% 416222 99 328550 50000 2,0105 30 78,4% 0,4%
    46 Mozambique 31,255435 31,255435 2,93% 889 3 889 399 40 786 380 -5 000 4. 8858 18 38,3% 0,4%
    47 Гана 31072940 2,15% 655084 137 227540 -10000 3,8928 22 56,7% 0,4%
    48 48 Йемен 29 825 964 2,28% 2,28% 664 042 56 527 970 -30 000 3.8372 20 38,4% 0,4%
    49 Непал 208 1,85% 528098 203 143350 41710 1,934 25 21,4% 0,4%
    50 Venezuela 28435 940 28435 940 -0,28% -79889 32 882 050 -653 249 2283 30 Н.А. 0,4%
    51 Мадагаскар 276 2,68% 721711 48 +581795 -1500 4,1085 20 0,4%
    52 Cameroon 26 545,863 26 545 863 2,59% 669 483 56 472710 -4 800 4. 603 19 56,3% 0,3%
    53 Кот 26378274 2,57% 661730 83 -8000 4,68 19 51,3% 0,3% 0,3%
    54 Северная Корея 25 778 81616 0,44% 112 655 214 120 410 -5 403 1.91 35 62,5% 0,3%
    55 Австралия 25499884 1,18% 2 3 7682300 158246 1,8316 38 85,9% 0,3%
    56 Niger 240074 Niger 24,206 644 3,84% 895 929 19 1 266700700 4000 6.95 15 16,5% 0,3%
    57 Тайвань 23816775 0,18% 42899 673 35410 30001 1,15 42 78,9% 0,3%
    58 58 SRI Lanka 21,413,249 0,42% 89 516 89 516 341 62 710 -97 986 2. 2102 34 18,4% 0,3%
    59 20 2,86% 581895 76 273600 -25000 5,2315 18 30,6 % 0,3%
    6072
    60 Mali 20,250,833 3,02% 3,02% 592 80075 592 80075 1,220,190 -40 000 5.9215 16 0,3%
    61 Румыния 191 -0,66% -126866 84 230170 -73999 1,6198 43 54,6% 0,2% 0,2%
    62 Malawi 19 1299952 1 2,69% 2,69% 501 205 501 205 94 280 -16 053 4.25 18 18,5% 0,2%
    63 Чили 1

    01
    0,87% 164163 26 743532 111708 1,65 35 84,8% 0,2%
    64 64 Казахстан 18776 70075 18 7776 707 1,21% 225 280 225 280 7 2 699 700 -18 000 2. 7638 31 57,7% 0,2%
    65 Замбия 18383955 2,93% 522925 25 -8000 4,6555 18 45,3% 0,2%
    66 Guatemala Guatemala 178 1,9% 334 096 334 096 167 107 160 -9 2215 2.8989 23 51,8% 0,2%
    67 Эквадор 17643054 1,55% 269392 71 248360 36400 2,44 28 63% 0,2%
    68 Syria 17 500658 2,52% 430 523 430 523 95 183630 -427 391 2.8398 26 60% 0,2%
    69 Нидерланды 17134872 0,22% 37742 508 33720 16000 1,66 43 92,5% 0,2%
    70072
    70 Senegal 16 743 927 2,75% 2,75% 447 563 87 192 530 -20 000 4. 65 19 49,4% 0,2%
    71 Камбоджа 16718965 1,41% 232423 95 176520 -30000 2,5238 26 24,2% 0,2%
    72 Chad Chad 16 425,864 3% 478 478 9008 13 1 259 200 5 000 5.7973 17 23,3% 0,2%
    73 Сомали 158
    2,92% 450317 25 627340 -40000 6,12 17 46,8% 0,2%
    74 74 Zimbabwwe 14 862924 217,456 217 456 38 386 850 -116858 3.6255 19 38,4% 0,2%
    75 Гвинея 13132795 2,83% +361549 53 245720 -4000 4,7384 18 38,6% 0,2%
    76 76 Rwanda 12 952 218 2,58% 2,58% 325 268 525 24 670 -900 000 4. 1 20 17,6% 0,2%
    77 Бенин 12123200 2,73% 322049 108 112760 -2000 4,8675 19 48,4% 0,2%
    78 78 Burandi 11 890,784 3,12% 360 204 360 204 463 25 680 2,001 5.45 17 13,8% 0,2%
    79 Тунис 11818619 1,06% 123900 76 -4000 2,2 33 70,1% 0,2%
    8072
    80 Боливия 11 673 021 1,39% 1,39% 159 921 11 1 083 300 -9 2504 2.75 26 69,3% 0,1%
    81 Бельгия 11589623 0,44% 50295 383 30280 48000 1,7148 42 98,3% 0,1%
    82 82 Haiti 11 402 528 1,24% 139 451 139 451 414 27 560 -35 000 2. 96 24 56,9% 0,1%
    83 Куба 11326616 -0,06% -6867 106 106440 -14400 1,6166 42 78,3% 0,1% 0,1%
    84 Южный Судан 11 1 1,19% 131612 131 612 18 18 610 952 -174 200 4.7359 19 24,6% 0,1%
    85 10847910 1,01% 108952 225 48320 -30000 2,36 28 84,5 % 0,1% 0,1%
    86 Чешская Республика (Чехия) 10 708 10 708 981 0,18% 0,1872 19 772 139 77 240 22 011 1. 6413 43 73,5% 0,1%
    87 Греция 10423054 -0,48% -50401 81 128900 -16000 1,3024 46 84,9% 0,1% 0,1%
    88 Jordan 10 203134 1% 101 440 101 440 115 88 780 10 220 2.7723 24 91,5% 0,1%
    89 Португалия 101 -0,29% -29478 111 -6000 1,288 46 66,5% 0,1% 0,1%
    Азербайджан 10 139177 0,91% 91 459 91 459 123 82 658 2200 20835 32 56,2% 0,1%
    91 Швеция 10099265 0,63% 62886 25 410340 40000 1,85 41 88,2% 0,1%
    92 Гондурас 9 904 607 1,63% 1,63% 158 490 89 111 890 -6 800 2. 4872 24 57,3% 0,1%
    93 О.А.Э. 98 1,23% 119873 118 83600 40000 1,42 33 86,4 % 0,1% 0,1%
    94 Венгрия 9660,351 -0,25% -0,24% -0,24328 107 6000 1.4911 43 71,7% 0,1%
    95 Таджикистан45 2,32% 216627 68 139960 -20000 3,6075 22 27,3% 0,1% 0,1%
    96 96 Беларусь 9 449 323 9449 323 -0,03% -0,088 -3 088 47 202 910 8 730 1.7099 40 79,2% 0,1%
    97 Австрия98 0,57% 51 296 109 82409 65000 1,5292 43 57,3% 0,1%
    98 98 New Guinea 8 947,024 1,95% 1,95% 170 915 20 452 860 -800 3. 5883 22 13,1% 0,1%
    99 Сербия 8737371 -0,4% -34864 100 87460 4000 1,4612 42 56,2 % 0,1% 0,1%
    100 Израиль 8 655 535 1,6% 1,6158 136,158 400 21 640 10 000 3.044 30 93,2% 0,1%
    101 Швейцария 8654622 0,74% 63257 219 39516 52000 1,535 43 74,1% 0,1%
    102 Того 8 278 70075 8 278 70075 2,43% 2,43% 196 358 152 54 390 -2 000 4.3515 19 43,3% 0,1%
    103 Леоне 2,1% 163768 111 72180 -4200 4,319 19 43,3 % 0,1% 0,1%
    104 Гонконг 7 496 7496 981 0,82% 60 827 60 827 7140 1 050 29 308 1. 3262 45 Н. А. 0,1%
    105 Лаос 7275560 1,48% 106105 32 230800 -14704 2.7 24 0,1%
    106 106 Paraguay 7,132,538 1,25% 87,902 87 397 300 -16 556 2.4455 26 61,6% 0,1%
    107 Болгария 65 -0,74% -51674 64 -4800 1,5584 45 75,6% 0,1% 0,1%
    108 Libya 6,871,292 1,38% 4 4 1 759 5499995 -1 999 2.25 29 78,2% 0,1%
    109 Ливан 6825445 -0. 44% -30268 667 10230 -30012 2,09 30 78,4% 0,1% 0,1%
    110 Nicaragua 6 624554 1,21% 79 052 79 052 55 120 340 -21 272 2.42 26 57,2% 0,1%
    111 Кыргызстан 6524195 1,69% 108345 34 -4000 3 26 35,6% 0,1%
    112
    112 EL Salvador 6 486,205 0,51% 32652 32 652 323 20 720 -40 539 2.0529 28 73,4% 0,1%
    113 Туркменистан 1,5% 89111 13 -5000 2,785 27 52,5% 0,1% 0,1%
    114 Сингапур 5 850 342 0,79% 0,79% 46 0058 8 358 700 27 028 1. 209 42 Н.А. 0,1%
    115 Дания 57 0,35% 20326 137 42430 15200 1,7621 42 88,2% 0,1%
    116
    116 Финляндия 5540720 0,15% 0,15% 8 564 18 303 890 14 000 1.53 43 86,1% 0,1%
    117 Конго 5518087 2,56% 137579 16 -4000 4,45 19 69,9% 0,1%
    118
    118 Словакия 5 459 642 5 459 642 0,05% 2629 2629 114 48 088 1 485 1.502 41 53,7% 0,1%
    119 Норвегия 5421241 0,79% 42384 15 365268 28000 1,68 40 83,4% 0,1%
    120 Оман 5 106626 2,65% 2,65% 131 640 16 309 500 87 400 2. 93 31 0,1%
    121 Государство Палестина 5101414 2,41% 119994 847 6020 -10563 3,6677 21 80% 0,1% 0,1%
    122 Costa Rica 5 094 118 0,92% 46 557 46 50075 100 51 060 400 1.7639 33 0,1%
    123 Либерия 5057681 2,44% 120307 53 -5000 4,35 19 52,6% 0,1%
    124
    124 Ирландия 46 4 1,13% 55,291 55 291 72 68 890 23 604 1.8409 38 63% 0,1%
    125 Центрально-Африканская Республика 4. 829.767 1,78% 84582 8 622980 -40000 4,7541 18 43% 0,1% 0,1%
    126 Новая Зеландия 4 822233 4 822233 0,82% 39,170 18 263 310 14 881 1.9 38 86,9% 0,1%
    127 Мавритания 4649658 2,74% 123962 5 1030700 5000 4,585 20 56,9% 0,1%
    128 Panama 4,314767 4 314767 1,61% 68 328 68 328 58 74 340 11 200 24688 30 68% 0,1%
    129 Кувейт 4270571 1,51% 63488 240 17820 39520 2,1 37 Н. А. 0,1%
    130 Хорватия 4 105,267 4 105,267 -0,61% -25 037 73 55 960 -8,001 1.4461 44 57,7% 0,1%
    131 Молдова 4033963 -0,23% -9300 123 32850 -1387 1,2552 38 42,7% 0,1% 0,1%
    132 Georgia 3989167 3989,167 -0,19% -0,19% -7 5988 57 69 490 -10 000 2.0615 38 58,1% 0,1%
    133 Эритрея 3546421 1,41% 49304 35 101000 -39858 4.1 19 63,3% 0% 0%
    134 Уругвай 3 473730 0,35% 0,35% 11 996 20 175 020 -3000 1. 98 36 0%
    135 Босния и Герцеговина 3280819 -0,61% -20181 64 51000 -21585 1,27 43 52,3% 0% 0%
    136 Mongolia 3,278 290 1,65% 1,65% 53123 2 1 553 560 -852 2.9023 28 67,2% 0%
    137 Армения 23 0,19% 5512 104 28470 -4998 1,7559 35 62,8% 0% 0%
    138 Jamaica 2961,44% 0,44% 12 888 12 888 273 10 830 -11 332 1.991 31 55,4% 0%
    139 Катар 2881053 1,73% 48986 248 11610 40000 1,8805 32 96,2% 0%
    140 140 Албания 2 877797 -0,11% -0,120 -3,120 105 27 400 -14 000 1. 62 36 0%
    141 Puerto Rico 2860853 -2,47% -72555 323 8870

    1,22 44 NA 0% 0%
    142 Литва 2722 289 2722 289 -1,35% -1,35% -37 338 43 62 674 -32 780 1.6698 45 0%
    143 Намибия 2540905 1,86% 46375 3 823290 -4806 3,4153 22 55,2% 0% 0%
    144 Gambia 2,416668 2,94% 68 962 68 962 239 10,120 -3,087 5.25 18 59,4% 0%
    145 Ботсвана 2351627 2,08% 47930 4 566730 3000 2,8944 24 72,8% 0%
    146 Gabon 2225,454 2,45% 53,155 53,155 9 9 257 670 3260 4 23 87. 1% 0%
    147 Лесото 2142249 0,8% 16981 71 30360 -10047 3,1641 24 31,5% 0%
    148
    148 North Macedonia 2 083 374 -074 -0% -85 83 25,220 -1 000 1,5 39 58.6% 0%
    149 Словения 2078938 0,01% 284 103 20140 2000 1,6 45 55,2% 0%
    150 Guinea-Bissau 1 968,001 2,45% 2,45% 47 079 7079 70 28,120 -1 399 4,51 19 44.9% 0%
    151 Латвия 1886198 -1,08% -20545 30 62200 -14837 1,7167 44 68,6% 0%
    152 Bahrain 1,701,575 368% 368% 60403 2239 2239 760 47 800 1,9982 32 89. 3% 0%
    153 Экваториальная Гвинея 1402985 3,47% 46999 50 28050 16000 4,5543 22 73,3% 0%
    154 154 Trinidad и Tobago 1,399,488 0,32% 4515 4515 273 5130 -800 1.7299 36 52.4% 0%
    155 Эстония 1326535 0,07% 887 31 42390 3911 1,5878 42 67,9% 0%
    156 Timor-LESTE 1,318445 1,318445 1,96% 25,326 25,326 89 14 890 -5 385 4.1 21 32.8% 0%
    157 Маврикий 1271768 0,17% 2100 626 2,030 0 1,3885 37 40,8% 0%
    158 Cyprus 1,207,359 1 207 359 0,73% 0,73% 8 784 131 9 240 5000 1,3375 37 66. 8% 0%
    159 Eswatini 1160164 1,05% 12034 67 17200 -8353 3,0257 21 0%
    160 Джибути 988000 1,48% 14440 43 23180 900 2,7577 27 79% 0%
    161 Фиджи 8 0.73% 6492 49 18270 -6202 2,7874 28 0%
    162 Реюньон 8 0,72% 6385 358 2500-1256 2.2735 36 99,8% 99,8% 0%
    163 Comoros 869 601 2.2% 18715 467 +1861 -2000 4,2365 20 29,4% 0%
    164 Гайана 786552 0,48% 3786 4 1 -600 000 — 6000 2. 4728 27 26,9% 0%
    165 Bhutan 771 608 1.12% 8516 20 38117 320 2 28 45,8% 0%
    166 Соломоновы острова 686884 2,55% 17061 25 27 990 -1 600 4435 20 23,2% 0%
    167 Macao 649 335 1.39% 8890 21 645 30 5000 1,2 39 Н.А. 0%
    168 Черногория 628066 0,01% 79 47 13 450 -480 1.7506 39 39 67,6% 0%
    169 Люксембург 625 978 1.66% 10249 242 2590 9741 1,45 40 88,2% 0%
    170 Западная Сахара 5 2,55% 14876 2 266 000 5,582 2. 4149 28 86,8% 86,8% 0%
    171 Suriname 586 632 0.9% 5260 4 156000 -1000 2,4298 29 65,1% 0%
    172 Кабо-Верде 555987 1,1% 6052 138 4030 -1342 2,2885 28 0%
    173 Микронезия 548914 1% 5428 784 700 -2957 2.858000189 27 68,2% 0%
    174 Мальдивы 540544 1,81% 9591 1 802 300 11370 1,88 30 34,5% 0% 0%
    175 Malta 441 543 0,27% 0,27% 1 171 1 380 320 900 1. 45 43 93,2% 0%
    176 Бруней 437479 0,97% 4194 83 5270 0 1,8482 32 79,5% 0%
    177 400 124 400 12% 0,02% 68 237 1 690 -1 440 2,17 44 N.А. 0%
    178 Белиз 3 1,86% 7275 17 22810 1200 2,32 25 46,1% 0%
    179 Багамы 3 0,97% 3762 39 10010 1 000 1,76 32 86,1% 0%
    180 Мартинике 375265 -0.08% -289 354 1060 -960 1,88 47 0%
    181 Исландия триста сорок одна тысяча двести сорок три 0,65% 2212 3 100250 380 1,77 37 94,4% 0%
    182 Вануату 307145 2,42% 7263 25 12190 120 3. 8 21 24,4% 0%
    183 Франц.Гвиана 298682 2,7% 7850 4 82200 1200 3,36 25 87,3% 0% 0%
    184 Barbados 287,375 0.12% 0.12% 350 668 430 -79 1.62 40 31.2% 0%
    185 Новой Каледонии 285498 0,97% 2748 16 18280 502 1,97 34 71,9% 0%
    186
    186 Французская Полинезия 280 280 908 0,58% 1 621 77 3660 -1 000 1,95 34 64.1% 0%
    187 Майот 272815 2,5% 6665 728 375 0 3,7289 20 45,8% 0%
    188 Сан-Томе и Принсипи 219159 1,91% 4103 228 960 -1680 4,35 19 0%
    189 Самоа 198 414 0. 67% +1317 70 2830 -2803 3,9029 22 0%
    190 183627 0,46% 837 301 610 0 0 1.4442 34 18,6% 0%
    191 Канальные острова 173 863 0.93% +1604 915 190 +1351 1,502 43 29,8% 0%
    192 Гуам 168775 0,89% 1481 313 540 -506 2,3193 31 0%
    193 Кюрасао 164093 0,41% 669 370 444 515 1 .76 42 0%
    194 Кирибати 119449 1,57% 1 843 147 810 -800 3,5836 23 57% 0% 0%
    195 Greenada 112 523 0,46% 520 331 340 -200 2,0732 32 35. 5% 0%
    196 Сент-Винсент и Гренадины 110940 0,32% 351 284 390 -200 1,9019 33 52,9% 0%
    197 Aruba ARUBA 106 766 0,43% 452 593 593 180 201 1,9 41 43.6% 0%
    198 Тонги 105695 1,15% +1201 147 720 -800 3,5763 22 0%
    199
    США Виргинские острова 104 425 -0,15% -153 -153 298 350 -451 2,0458 43 96.3% 0%
    200 Сейшеллы 98347 0,62% 608 214 460 -200 2,46 34 0%
    201 Антигуа и Барбуда 0,84% 811 223 440 0 2 34 26,2% 0%
    202 остров Мужчина 85 033 0. 53% 449 149 570 Н.А. Н.А. 53,4% 0%
    203 Андорра 77265 0,16% 123 164 470 Н. А. 87,8% 0%
    204 Доминику 71986 0,25% 178 96 750 Н.А. Н.А. 74,1% 0%
    205 Каймановы острова 65722 1,19% 774 274 240 Н. А. 97,2% 0% 0%
    206 Bermuda 62 278 -0.36% -228 -228 1 246 50 NA N.А. 0%
    207 Marshall Islands 59190 0,68% 399 329 180 Н. А. 70% 0 %
    208
    208 Северные Марианские острова 57559 0,6% 343 125 460 NA N.А. 0%
    209 Гренландия 56770 0,17% 98 0 410450 Н. А. 87,3% 0%
    210
    American Samoa 55,191 -0,22% -0,22% -121 276 200 NA NA 88.1% 0%
    211 Сент-Китс и Невис 53199 0,71% 376 205 260 Н.А. Н.А. 32,9% 0%
    212
    212 Фареные острова 48 863 0,38% 0,38% 185 35 1 396 NA NA 43. 3% 0%
    213 Синт Маартен 42876 1,15% 488 тысяча двести шестьдесят один 34 Н.А. Н.А. 96,5% 0%
    214 Monaco 39242 0,71% 278 26337 1 Н.А. Н.А. Н.А. 0%
    215 Теркс и Кайкос 38717 1.38% 526 41 950 Н.А. Н.А. 89,3% 0%
    216 Saint Martin 38666 1,75% 664 730 53 Н. А. 0% 0%
    217 Лихтенштейн 38128 0,29% 109 238 160 Н.А. Н. А. 14,6% 0%
    218 Сан-Марино 33931 0,21% 71 566 60 Н. А. 97,1% 0% 0%
    219 Гибралтар 33 691 -0,033% -10 3 369 3 369 10 NA N.А. Н.А. 0%
    220 Британские Виргинские острова 30231 0,67% 201 202 150 Н. А. 52,4% 0 %
    221
    221 Caribbane Netherlands 26,223 0,94% 244 80 328 NA N.А. 75% 0%
    222 Palau 18094 0,48% 86 39 460 Н. А. Н.А. 0%
    223
    223 223 Острова Кука 17 564 0,09% 16 73 240 NA NA 75.3% 0%
    224 Ангуилла 15003 0,9% 134 167 90 Н.А. Н.А. Н.А. 0%
    225 Тувалу 11792 1,25% 146 393 30 Н.А. Н.А. 62,4% 0%
    226 Уоллис и Футуна 11239 -1.69% -193 80 140 Н. А. 0% 0%
    227 науру 10824 0,63% 68 20 Н. А. Н.А. 0%
    228 Сен-Бартельми 9877 0,3% 30 470 21 Н.A. Na 0% 0% 0%
    229 Saint Helena 6 077 0,3% 18 16 390 NA NA 27,2% 0% 0%
    230 Saint Pierre & Miquelon 5,794 -0,48% -28 25 230 N.А. Н.А. 99,8% 0%
    231 Монсерат 4992 0,06% 3 50 100 Н. А. 0%
    232 Фолклендских островов 3,480 3,05% 3,05% 103 0 12 170 NA N. А. 0%
    233 Ниуэ 1626 0,68% 11 6 260 Н. А. 0%
    234 Токелау 1,357 1,27% 17 136 10 Н.А. Н.А. 0% 0%
    235 Ватикан 801 0.25% 2 2 2,003 0 N.A. N.A. N.A. N.A. 0%

    Сколько людей когда-либо живут на земле?

    В 1970-х годах было написано, что 75% людей, которые когда-либо родились, были живы в этот момент. Это было грубой ложью.

    Если предположить, что мы начинаем отсчет примерно с 50 000 лет до н.э., времени появления на земле современных Homo sapiens (а не с 700 000 лет до н. C., когда появились предки Homo sapiens, или несколько миллионов лет назад, когда существовали гоминиды), принимая во внимание, что все данные о населении являются приблизительной оценкой, и предполагая постоянную скорость роста, применяемую к каждому периоду до современности, она имеет было подсчитано, что в общей сложности около 106 миллиардов человек родились с момента появления человеческого вида, что составляет примерно 6% населения, живущего в настоящее время, от всех людей, которые когда-либо жили на планете Земля.

    Другие подсчитали, что число людей, которые когда-либо жили, составляет от 45 до 125 миллиардов, причем большинство оценок попадает в диапазон от 90 до 110 миллиардов человек.

    Часы мирового населения: источники и методология

    Счетчик населения мира, отображаемый на Worldometer, учитывает данные из двух основных источников: Организации Объединенных Наций и Бюро переписи населения США .

    1. Отдел народонаселения Организации Объединенных Наций Департамента по экономическим и социальным вопросам каждые два года рассчитывает, обновляет и публикует оценки общей численности населения в своей серии World Population Prospects .Эти демографические оценки и прогнозы представляют собой стандартный и последовательный набор демографических данных, которые используются во всей системе Организации Объединенных Наций.

      The World Population Prospect: the 2019 Revision содержит самые последние доступные данные (выпущенные в июне 2019 года). Оценки и прогнозы населения мира и населения конкретных стран даны с 1950 по 2100 год и публикуются каждые два года. Мирометр, как это обычно бывает, использует оценки средней рождаемости .

      Данные, лежащие в основе оценок численности населения, представляют собой данные национальной и субнациональной переписи населения, а также данные о рождении, смертности и мигрантах, полученные из национальных источников и публикаций, а также из вопросников. По всем странам данные переписи и регистрации оцениваются и, при необходимости, корректируются на неполноту Отделом народонаселения в рамках подготовки официальных демографических оценок и прогнозов Организации Объединенных Наций.

    2. Центр международных программ Университета им.S. Бюро переписи населения, Отдел народонаселения, также разрабатывает оценки и прогнозы на основе анализа имеющихся данных (на основе переписи населения, обследований и административной информации) о населении, рождаемости, смертности и миграции для каждой страны или региона мира. По данным Бюро переписи населения США, на 12 марта 2012 года население мира достигло 7 миллиардов человек.

      Для большинства стран корректировка данных необходима для исправления ошибок, упущений и несоответствий в данных. Наконец, поскольку самые последние данные по отдельной стране часто имеют возраст не менее двух лет, текущая цифра населения мира обязательно является проекцией прошлых данных, основанных на предполагаемых тенденциях . По мере поступления новых данных допущения и данные пересматриваются, а прошлые выводы и текущие цифры могут быть изменены.

      Для получения информации о том, как эти оценки и прогнозы составляются Бюро переписи населения США, см. Методологию оценки и прогнозов населения.

    Почему часы Worldometer самые точные

    Приведенные выше часы населения мира основаны на последних оценках, опубликованных Организацией Объединенных Наций в июне 2019 года, и будут показывать одно и то же число, где бы вы ни находились, и какое бы время вы ни установили. на вашем ПК.Worldometer — единственный веб-сайт, на котором отображаются счетчики в реальном времени, основанные на данных ООН и не отслеживающие часы ПК пользователя.

    Посетители со всего мира, посещающие счетчик на основе часов ПК, видят разные числа в зависимости от того, где они находятся, и в прошлом видели другие часы населения мира, такие как те, которые размещены на веб-сайте Организации Объединенных Наций и в National Geographic. 7 миллиардов всякий раз, когда 31 октября 2011 года их локальные часы ПК достигали 4:21:10. любая степень уверенности в том, в какой день население мира достигло 7 миллиардов (или любое другое точное число), не говоря уже о том, в какое время.Но как только будет сделана оценка (на основе наилучших доступных данных и анализа), мировые демографические часы должны показывать одно и то же число в любой момент времени в любой точке мира.

    Рост и вымирание человеческой популяции

    Мы находимся в разгаре шестого кризиса массового вымирания на Земле. По оценкам гарвардского биолога Э. О. Уилсона, 30 000 видов в год (или три вида в час) вымирают.Сравните это с естественной фоновой скоростью, составляющей одно вымирание на миллион видов в год, и вы поймете, почему ученые называют это кризисом, не имеющим аналогов в истории человечества.

    Нынешнее массовое вымирание отличается от всех остальных тем, что оно вызвано одним видом, а не планетарным или галактическим физическим процессом. Когда человеческая раса — Homo sapiens sapiens — мигрировала из Африки на Ближний Восток 90 000 лет назад, в Европу и Австралию 40 000 лет назад, в Северную Америку 12 500 лет назад и в Карибский бассейн 8 000 лет назад, волны вымирания вскоре последовал.Модель колонизации с последующим вымиранием можно наблюдать совсем недавно, 2000 лет назад, когда люди колонизировали Мадагаскар и быстро вытеснили слоновых птиц, гиппопотамов и крупных лемуров [1].

    Металлическая бабочка Ланге от Эми Харвуд.

    Первая волна вымирания была нацелена на крупных позвоночных, на которых охотились охотники-собиратели. Вторая, более крупная волна началась 10 000 лет назад, когда открытие сельского хозяйства вызвало демографический бум и необходимость вспахивать места обитания диких животных, отводить ручьи и содержать большие стада домашнего скота. Третья и самая большая волна началась в 1800 году с освоения ископаемого топлива. Имея в своем распоряжении огромное количество дешевой энергии, человеческое население быстро выросло с 1 миллиарда в 1800 году до 2 миллиардов в 1930 году, 4 миллиардов в 1975 году и более 7,5 миллиардов сегодня. Если нынешний курс не изменится, к 2020 году мы достигнем 8 миллиардов, а к 2050 году — от 9 до 15 миллиардов (вероятнее всего, первого).

    Ни одно крупное позвоночное животное в истории планеты не росло так сильно, так быстро и с такими разрушительными последствиями для землян.Воздействие человека было настолько сильным, что ученые предложили объявить эпоху голоцена законченной, а нынешнюю эпоху (начавшуюся примерно в 1900 году) назвать антропоценом года: веком, когда «глобальные экологические последствия увеличения численности населения и экономического развития «доминируют планетарные физические, химические и биологические условия [2].

    • Люди ежегодно поглощают 42 процента чистой первичной продуктивности Земли, 30 процентов чистой первичной продуктивности морской среды и 50 процентов ее пресной воды [3].
    • Сорок процентов земли на планете отведено под производство продуктов питания для людей, по сравнению с 7 процентами в 1700 году [3].
    • Пятьдесят процентов суши планеты были преобразованы для использования человеком [3].
    • В настоящее время человеком фиксируется больше атмосферного азота, чем всеми другими природными процессами вместе взятыми [3].

    Авторы Доминирование человека над экосистемами Земли , включая нынешнего директора Национального управления океанических и атмосферных исследований, пришли к выводу:

    «[Все] эти, казалось бы, несопоставимые явления прослеживаются к одной причине: растущему масштабу человеческого предприятия.Темпы, масштабы, виды и комбинации изменений, происходящих сейчас, коренным образом отличаются от таковых в любое другое время в истории. . . . Мы живем на планете, где доминирует человечество, и темпы роста человеческого населения наряду с необходимостью дальнейшего экономического развития в большинстве
    мира, гарантирует, что наше господство будет расти. »

    Предсказание местных темпов вымирания сложно из-за различий в биологическом разнообразии, распределении видов, климате, растительности, угрозах среды обитания, инвазивных видах, моделях потребления и принятых мерах по сохранению.Однако одной константой является давление населения. Исследование 114 стран показало, что плотность населения предсказывает с 88-процентной точностью количество находящихся под угрозой исчезновения птиц и млекопитающих, определенных Международным союзом охраны природы [4]. Текущие тенденции роста популяции указывают на то, что количество видов, находящихся под угрозой исчезновения, увеличится на 7 процентов в течение следующих 20 лет и на 14 процентов к 2050 году. И это без учета воздействия глобального потепления.

    Когда популяция вида превышает способность окружающей среды поддерживать его, она снижает эту способность ниже исходного уровня, что в конечном итоге приводит к краху популяции.

    «Плотность людей является ключевым фактором угрозы видам», — сказал Джеффри Макки, один из авторов исследования. «Если другие виды будут следовать той же схеме, что и млекопитающие и птицы… мы столкнемся с серьезной угрозой глобальному биоразнообразию, связанной с нашим растущим населением». [5].

    Итак, какое место сегодня занимает дикая природа по отношению к 7,5 миллиардам человек? Во всем мире 12% млекопитающих, 12% птиц, 31% рептилий, 30% амфибий и 37% рыб находятся под угрозой исчезновения [6].Было оценено недостаточно растений и беспозвоночных, чтобы определить их глобальный уровень угрозы, но он серьезный.

    Вымирание — наиболее серьезное, совершенно необратимое последствие неустойчивой человеческой популяции. Но, к сожалению, многие анализы того, как будет выглядеть устойчивый уровень человеческой популяции, предполагают, что цель состоит в том, чтобы просто сохранить человеческую расу на уровне, при котором у нее будет достаточно еды и чистой воды для выживания. Наше представление об устойчивости и экологическом следе — на самом деле, наше представление о мире, в котором стоит жить, — предполагает, что люди оставят и сами получат достаточно места и ресурсов для жизни всех видов.

     

    ССЫЛКИ

    1. Элдридж, Н. 2005. Шестое вымирание. ActionBioscience.org.
    2. Крутцен, П.Дж. и Э.Ф. Штёрмер. 2000. «Антропоцен». Информационный бюллетень о глобальных изменениях 41:17–18, 2000; Zalasiewicz, J. и др. 2008. Живем ли мы сейчас в антропоцене?. GSA Today (Геологическое общество Америки) 18 (2): 4–8.
    3. Витоусек П.М., Х. А. Муни, Дж. Любченко и Дж. М. Мелилло. 1997. Господство человека в экосистемах Земли. Наука 277 (5325): 494–499; Пимм, С.Л. 2001. Мир согласно Пимму: ученый проверяет Землю . Макгроу-Хилл, Нью-Йорк; Хранитель . 2005. Земля полностью из новых сельскохозяйственных угодий. 7 декабря 2005 г.
    4. Макки, Дж. К., П. В. Скиулли, К. Д. Фус и Т. А. Уэйт. 2004. Прогнозирование угроз биоразнообразию в связи с ростом населения. Биологическая консервация 115(1): 161–164.
    5. Университет штата Огайо. 2003. Антрополог предсказывает серьезную угрозу видам в течение 50 лет. ScienceDaily , 10 июня 2003 г.
    6. Международный союз охраны природы. 2009. Красная книга.

    Население мира и я — Игры о народонаселении — Ined

    INED был основан в 1945 году, а в 1986 году он получил статус Etablissement Public à Caractère Scientifique et Technologique (EPST), что означает, что он находится под совместным административным контролем Министерства исследований и социальных дел.Миссия Института состоит в том, чтобы изучать население Франции и других стран, обеспечивать широкое распространение полученных таким образом знаний и проводить обучение в области исследований посредством исследований. Подход INED к демографии решительно открытый и междисциплинарный, затрагивающий широкий круг дисциплин, включая экономику, историю, географию, социологию, антропологию, биологию и эпидемиологию. Благодаря своим исследовательским подразделениям Институт способствует общению и обмену в научном сообществе, а также между исследователями и широкой общественностью, проводя многочисленные европейские и международные исследовательские проекты.

    • Наша история
    • Наша сфера деятельности

      В 1986 году INED стал одним из восьми государственных научно-технических учреждений Франции (EPST) наряду с CNRS, INSERM, INRA и IRD (Institut de Recherche pour le Développement). Общие задачи Института заключаются в изучении всех аспектов народонаселения, обучении в области исследований и посредством исследований, информировании правительства, государственных органов и широкой общественности по демографическим вопросам и распространении французских демографических исследований на международном уровне.

    • Организация INED

      Около 250 человек, в том числе 50 штатных или постоянных исследователей и более 40 докторантов, работают в INED; есть также 40 младших исследователей. Институт имеет 10 исследовательских подразделений, смешанное исследовательское подразделение и 5 служб поддержки исследований, включая отделы статистических методов и обследований

    • Key Figures
    • Reference Documents
    • Campus Condorcet

      INED, Французский институт демографических исследований, является учредителем член Кампуса Кондорсе.Все команды Института обосновались на территории кампуса в Обервилье и активно работают над тем, чтобы сделать этот новый всеобъемлющий исследовательский центр в области гуманитарных и социальных наук национальным и международным эталонным учреждением.

    Глобальное население мира (GPW), v4

    Введение

    Коллекция Gridded Population of the World (GPW), теперь уже в четвертой версии (GPWv4), моделирует распределение населения (численности и плотности) на непрерывной глобальной растровой поверхности.С момента выпуска первой версии этой глобальной поверхности населения в 1995 г. основными входными данными для GPW были таблицы переписи населения и соответствующие географические границы. Целью GPW является предоставление пространственно дезагрегированного слоя населения, совместимого с наборами данных из социальных, экономических дисциплин, наук о Земле и дистанционного зондирования. Он предоставляет глобально согласованные и пространственно четкие данные для использования в исследованиях, разработке политики и коммуникациях.

    Для GPWv4 входные данные о населении собираются с самым подробным пространственным разрешением, доступным по результатам раунда переписей населения и жилищного фонда 2010 года, которые проводились в период с 2005 по 2014 год.Входные данные экстраполируются для получения оценок численности населения за 2000, 2005, 2010, 2015 и 2020 годы. Набор оценок, скорректированных с учетом национального уровня, исторических и будущих прогнозов численности населения из отчета Организации Объединенных Наций о мировых демографических перспективах, также производится для тот же набор лет. Наборы растровых данных создаются из национальных или субнациональных входных административных единиц, с которыми были сопоставлены оценки. GPWv4 имеет координатную сетку с выходным разрешением 30 угловых секунд (приблизительно 1 км на экваторе).

    Девять наборов данных текущего выпуска вместе называются наборами данных Revision 11 (или v4.11). В этом выпуске несколько проблем, выявленных в выпуске 4.10 от декабря 2017 г., были исправлены следующим образом:

    • Экстент окончательных данных с координатной сеткой обновлен до полного глобального экстента.
    • Ошибочные пиксели отсутствия данных во всех данных с координатной сеткой были перекодированы как 0 в тех случаях, когда перепись сообщила об известных нулевых значениях.
    • Файлы netCDF были обновлены, чтобы включить слой Средней площади административной единицы, слои Сухопутной площади и Водной площади, а также два слоя, указывающих административный уровень (уровни) входных данных демографических характеристик.
    • Национальная идентификационная сетка была переработана для удаления артефактов из внутренних вод. Кроме того, были добавлены два атрибута для указания административных уровней входных данных демографических характеристик, а zip-файлы наборов данных были исправлены, чтобы включить шейп-файл полигонов национальных идентификаторов.
    • В маску воды добавлены два новых класса (Всего пикселей суши и Пикселей океана).
    • Названия административных уровней центральной административной единицы Греции переведены на английский язык.

    Отдельные растры доступны для подсчета населения и плотности населения в соответствии с национальными переписями и регистрами населения или альтернативными источниками в редких случаях, когда перепись или регистр не были доступны. Все оценки численности населения и плотности населения также были скорректированы на национальном уровне с учетом общей численности населения из публикации Организации Объединенных Наций «Мировые демографические перспективы: редакция 2015 года». Кроме того, доступны растры для основных демографических характеристик (возраст и пол), показателей качества данных, земельных и водных площадей.Набор векторных данных местоположений центральных точек (центроидов) для каждой из входных административных единиц и растр числовых идентификаторов национального уровня включены в коллекцию для обмена информацией о слоях входных данных.

    Наборы растровых данных теперь доступны в формате ASCII (текст), а также в формате GeoTIFF. Пять из восьми наборов растровых данных также доступны в формате netCDF. Кроме того, исходные данные с разрешением 30 угловых секунд были объединены в четыре более низких разрешения (2.5 угловых минут, 15 угловых минут, 30 угловых минут и 1 градус), чтобы обеспечить более быструю глобальную обработку и поддержку исследовательских сообществ, которые проводят анализы с этими разрешениями (таблица 1). Все эти разрешения доступны в форматах ASCII и GeoTIFF. Файлы NetCDF доступны во всех разрешениях, кроме 30 угловых секунд. Все наборы пространственных данных в коллекции GPWv4 хранятся в географической системе координат (широта/долгота). Дополнительные сведения об улучшениях, внесенных в редакцию 11, можно найти на веб-странице «Что нового в редакции 11».

    Сбор данных GPW осуществляется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons. org/licenses/by/4.0), таким образом предоставляя общедоступные данные о населении с привязкой к координатной сетке, которые поддерживают точность входных данных переписи. данные. Это является преимуществом GPW, поскольку минимально смоделированная информация переписи может быть проанализирована в сочетании с другими наборами данных, такими как земной покров и высота над уровнем моря, без учета эндогенности или двойного учета. См. страницу часто задаваемых вопросов для более подробной информации.

    См. страницу часто задаваемых вопросов для получения более подробной информации или посмотрите краткое вступительное видео, чтобы узнать, что нового в GPWv4.

    Чтобы просмотреть предыдущую версию GPW, посетите коллекцию данных GPWv3.

    К 2050 году население мира достигнет 9,9 миллиарда человек | Новости | Центр знаний ЦУР

    В Таблице данных о населении мира за 2020 год указано, что население мира, по прогнозам, увеличится с 7,8 миллиарда человек в 2020 году до 9,9 миллиарда человек к 2050 году. Этот уровень представляет собой увеличение более чем на 25% по сравнению с 2020 годом.Текущий глобальный общий коэффициент рождаемости составляет 2,3 рождения на женщину, хотя в 91 стране и территории зарегистрированы коэффициенты рождаемости ниже уровня воспроизводства (2,1 рождения на женщину).

    Справочное бюро по вопросам народонаселения (PRB) ежегодно выпускает Мировой демографический лист. Издание 2020 года отслеживает 24 демографических показателя для более чем 200 стран и территорий.

    Всемирный лист данных о населении за 2020 год показывает, что во многих странах Африки к югу от Сахары и в некоторых странах Азии наблюдается быстрый рост населения и высокие показатели рождаемости.В результате в странах Африки к югу от Сахары проживает самое молодое население из всех регионов: 43% населения моложе 15 лет. Ожидается, что население 25 стран увеличится как минимум вдвое в период с 2020 по 2050 год. Среди этих 25 стран – Ангола и Бенин. прогнозируется рост как минимум на 150% от их нынешнего населения. Ожидается, что население Нигера увеличится почти на 175%.

    Напротив, в Европе наблюдается тенденция к старению населения. Пожилые люди (в возрасте 65 лет и старше) составляют 9% населения мира, но в Западной Европе и Южной Европе к этой категории относится 21 % населения.

    В 2020 году ожидаемая продолжительность жизни женщин при рождении была самой высокой в ​​Гонконге (88 лет) и самой низкой в ​​Центральноафриканской Республике (55 лет). Ожидаемая продолжительность жизни мужчин при рождении самая высокая в Австралии (83 года) и самая низкая в Центральноафриканской Республике и Лесото (51 год).

    Мировой лист данных о населении за 2020 год также включает данные об урбанизации населения мира. В Южной Америке самый высокий процент населения (84%), проживающего в городских районах. В 12 странах и территориях не менее 50% населения проживает в городах с населением от 1 млн человек, включая Республику Конго (63%), Австралию (62%) и Израиль (61%).[Пресс-релиз PRB][рассказы Центра знаний ЦУР о мировом листе данных о населении в 2019, 2018 и 2017 годах]

    границ | Плотность населения — плохой показатель загрязнения окружающей среды

    Введение

    Воздействие морского пластикового загрязнения на дикую природу, здоровье человека и экономику хорошо задокументировано (Gall and Thompson, 2015; Beaumont et al. , 2019) и вероятно, продолжит расти по мере роста мирового производства пластика (Geyer et al., 2017).Поскольку, по оценкам, 80% морского пластикового загрязнения имеет наземное происхождение (Derraik, 2002), наиболее эффективным способом решения проблемы является прекращение утечки пластиковых отходов с суши в море. Пластмассы обычно попадают в океан с суши в виде неуправляемых отходов, переносимых реками или ветром (Kershaw and Rochman, 2015), хотя свой вклад также вносят местные антропогенные осаждения в прибрежных районах (Hardesty et al., 2016). Несмотря на то, что мусор на суше встречается повсеместно и о нем сообщалось как в самых отдаленных, так и в самых густонаселенных уголках земли, он распределен неравномерно (Barnes et al., 2009; Мартинс и др., 2020 г.; Наппер и др., 2020).

    Во многих исследованиях изучался мусор в местном или региональном масштабе (например, Wessel et al., 2019; Miladinova et al., 2020; Vidyasakar et al., 2020). et al., 2019), хотя исследования вдоль рек и в их истоках становятся все более распространенными (например, Battulga et al. , 2019; Cordova and Nurhati, 2019; Van Calcar and Van Emmerik, 2019). Однако эти эмпирические исследования по необходимости ограничены ограниченной областью, поэтому для понимания распределения космического мусора в более широком масштабе решающее значение имеют моделирование и прогнозы.По большей части в этих исследованиях используются доступные во всем мире источники данных в качестве косвенных показателей количества неуправляемых отходов, попадающих в окружающую среду (но см. Lebreton et al., 2017).

    Джамбек и его коллеги использовали глобальные наборы данных для прогнозирования неправильного обращения с отходами и подсчитали, что в 2010 г. (2015 г.) в океан попало примерно 4,8–12,7 млн ​​тонн пластика. Они выдвинули гипотезу о том, что численность населения и качество систем обращения с отходами в стране являются наиболее важными показателями количества мусора, попадающего в морскую среду.Лебретон и др. (2017) аналогичным образом опирались преимущественно на глобальные оценки плотности населения и неправильного обращения с пластиковыми отходами, но дополнительно учитывали стоки, чтобы оценить, что от 1,15 до 2,41 тонн пластика попадает в океан через реки. Это исследование также основывалось на опубликованных эмпирических исследованиях для калибровки моделей. В моделях распространения плавающего пластика в океане плотность прибрежного населения использовалась для затравки моделей (например, Van Sebille et al., 2012; Van Sebille, 2014) с (в некоторых случаях) добавлением непроницаемой поверхности (Lebreton et al., 2012) и неправильно утилизированных отходов (Van Sebille et al., 2015).

    Более поздние исследования подтвердили тот факт, что количество неуправляемых отходов зависит не только от плотности населения, но и от таких факторов, как социально-экономический статус (Borrelle et al., 2020; Lau et al., 2020). Валовой внутренний продукт (ВВП) положительно коррелирует с зарегистрированным образованием отходов на душу населения, но отрицательно коррелирует с долей неуправляемых отходов, и эти отношения могут различаться между сельскими и городскими районами (Lebreton and Andrady, 2019).

    Если мы хотим делать точные прогнозы, очень важно проверить основные предположения, которые делаются при моделировании утечки отходов. На сегодняшний день в исследованиях в основном использовались глобальные оценки плотности населения без добавления эмпирических данных, и во многих из этих исследований предполагалось, что плотность населения является адекватным показателем утечки мусора (например, Van Sebille et al., 2012). Чтобы проверить эти предположения, мы собрали эмпирические данные о мусоре в окружающей среде в 7 странах/территориях (далее для простоты — страны): материковый Китай, Кения, Южная Африка, Южная Корея, Шри-Ланка, Тайвань и Вьетнам.Мы задали три ключевых вопроса:

    1) Что способствует распространению мусора во внутренних районах?

    2) Насколько схожи (или различны) эти факторы в семи исследованных странах?

    3) Точно ли модели, основанные на плотности населения, отражают мусор, наблюдаемый в местной среде?

    Чтобы ответить на эти вопросы, мы оценили ряд потенциальных движущих сил, включая землепользование, тип исследования, инфраструктуру, экологические и социально-экономические факторы, плотность местного населения и информацию на уровне участка, такую ​​как крутизна склона и высота растительности (таблица 1).

    ТАБЛИЦА 1 . Локальные (записанные на уровне участка или трансекты) и глобальные (определенные из глобальных слоев ГИС) ковариаты, изучаемые в исследовании.

    Материалы и методы

    Что способствует распространению мусора во внутренних районах?

    Это исследование было проведено в рамках проекта CSIRO по глобальным потерям пластика (https://research.csiro.au/marinedebris/projects/globalplasticsleakageproject/), целью которого является понимание количества пластика, которое теряется с земли в окружающую среду. морская среда.Цель состоит в том, чтобы использовать эмпирические данные для количественной оценки и лучшего понимания скорости утечки мусора во всем мире на основе данных, собранных на местном уровне по целому ряду стран. Мы отобрали страны на основе сочетания факторов, в том числе рейтинга страны по количеству ежегодно образующихся отходов с ненадлежащим управлением (согласно Jambeck et al., 2015). В период с 2017 по 2019 год мы работали с местными партнерами в каждой стране, чтобы выбрать городской район в пределах крупного водораздела. Выбранными городскими районами были Шанхай, Китай; Момбаса, Кения; Кейптаун, Южная Африка; Йонсан, Южная Корея; Негомбо/Коломбо, Шри-Ланка; Гаосюн, Тайвань, и Хайфон, Вьетнам.Затем были выбраны внутренние участки съемки в радиусе 200 км от центральной точки (за исключением Шанхая, Китай, где участки были выбраны в пределах 100 км из-за слишком большого времени в пути между участками). Участки были выбраны с использованием стратифицированной случайной выборки с учетом различных экологических и социально-экономических факторов [плотность населения, расстояние до инфраструктуры (автомобильных и железных дорог), расстояние до побережья и реки, косвенные показатели социально-экономического статуса и земельные ресурсы. использовать]. Для каждой страны мы предварительно отобрали примерно 40 внутренних участков, но из-за ограничений доступности и различий в возможностях наших местных партнеров общее количество обследованных участков варьировалось от 23 до 47 (таблица 2).

    ТАБЛИЦА 2 . Диапазон, среднее значение и медианное количество элементов на квадратный метр, найденных в ходе внутренних обследований в каждой стране/территории.

    На каждом участке мы провели от 3 до 6 разрезов по 25 м 2 , распределенных пропорционально использованию участка в пределах 200 м от центральной точки участка (например, пешеходные дорожки, естественная растительность, дороги и т. д.). Трансекты обычно имели размер 12,5 м × 2 м, за исключением обочин, где они были 25 м × 1 м для обеспечения безопасности участников.Наблюдатели прошли вдоль трансекты и классифицировали любые антропогенные обломки на трансекте, которые можно было увидеть с высоты. Обломки были помещены в одну из 84 категорий, помеченных как фрагменты или целые (полную методологию см. в Schuyler et al., 2018b). На каждом трансекте также собирались данные о местных условиях, которые могли повлиять на количество обнаруженного мусора, включая количество людей, видимых на участке, крутизну земли, высоту растительности, цвет субстрата (темный/светлый), и процент голой земли на трансекте. Как методы опроса, так и учитываемые локальные переменные были выбраны на основе ранее опубликованных исследований, проведенных в больших масштабах (Hardesty et al., 2017a; Hardesty et al., 2017c).

    Поскольку одной из целей этого проекта является оценка объема утечки мусора в глобальном масштабе, мы определили ковариаты, для которых существуют глобальные наборы данных, которые могут влиять на уровни мусора в более широком масштабе. В нашей предыдущей работе землепользование, инфраструктура и социально-экономические факторы были среди наиболее важных факторов, влияющих на уровень мусора (Hardesty et al., 2016). Мы определили следующие экологические и социально-экономические переменные на каждом участке: плотность населения в пределах 1 км 90 684 2 90 685 , общая стоимость застроенной среды (сельская, городская и общая), определенная из набора данных ООН о глобальном воздействии (GAR15) (UNISDR, 2015), расстояние до побережья, расстояние до ближайшей железнодорожной линии, дороги и реки, среднее количество ночных огней в пределах 1 км 2 и землепользование. Мы хотели включить глобально доступный слой социально-экономической ГИС с максимально возможным разрешением в наш анализ, поэтому мы рассмотрели два возможных варианта.Хотя большинство социально-экономических показателей являются национальными, набор данных GAR15, разработанный для оценки экономического риска бедствий, является одним из немногих наборов социально-экономических данных с почти глобальным охватом и субнациональным разрешением. GAR-15 включает в себя несколько показателей, в том числе ценность городской среды, ценность сельской среды и общую стоимость активов в данной области, все из которых мы включили в наш анализ. Наш второй вариант заключался в использовании взаимосвязи между освещением в ночное время и плотностью населения.В общем, чем выше плотность населения, тем больше ночных огней вы ожидаете в данном районе. Однако в районах с более высоким доходом или ресурсами мы предполагаем непропорционально более высокий уровень освещенности, чем можно было бы предсказать только по плотности населения. Таким образом, мы использовали остаточное отклонение от линейной зависимости количества ночных огней, регрессировавшее по плотности населения, в качестве второго показателя социально-экономического статуса.

    Мы объединили данные всех семи и использовали выбор моделей на основе обобщенных аддитивных моделей (GAM) с распределением Твиди (пакет mgcv) в статистической среде R, чтобы найти модели с самым низким показателем AIC (Burnham and Anderson, 2002; Wood , 2011; Bartoń, 2018; R Core Team, 2018).Мы выбрали GAM, чтобы можно было экспериментировать со сглаживанием различных факторов, хотя в конечном итоге мы остановились на параметрических терминах, чтобы иметь возможность прогнозировать мусор за пределами области нашего исследования. Мы использовали распределение Твиди, потому что мусор измеряется как данные подсчета, а распределение дает модели гибкость в диапазоне от гаммы до Пуассона. Поскольку существовал ряд факторов, которые потенциально могли повлиять на обломки в окружающей среде, мы использовали драгирование (пакет MuMin), чтобы определить, какие факторы объясняют наибольшую изменчивость данных. Чтобы избежать коллинеарности, мы ограничили анализ, чтобы гарантировать, что никакие две переменные с коэффициентом корреляции выше 0,7 не могут быть включены в одну и ту же модель. Мы также запретили драгам включать в одну и ту же модель как ночные огни, так и плотность населения, поскольку ночные огни в некоторой степени могут выступать в качестве показателя популяции.

    В процессе дноуглубительных работ был получен ряд моделей, которые были в пределах 2 баллов AICc от лучшей модели. Поскольку эти модели находятся в пределах 95% достоверности относительно лучшей модели с точки зрения выбора модели AIC, мы использовали методы усреднения моделей (таблица 3).Чтобы определить, какие факторы лучше всего объясняют изменчивость в усредненной модели, мы рассчитали размер эффекта, умножив медианное значение фактора (принимая 1 для категориальных переменных) на коэффициент из модели (рис. 1, 2). Мы также рассчитали показатель важности переменной, который представляет собой долю всех моделей, в которых появляется каждый термин. Например, если землепользование появится в 8 из 10 моделей в пределах 2 баллов AIC, ему будет присвоена переменная оценка важности, равная 0.8. Переменная важность показывает, насколько последовательно данный термин включается в модели (табл. 4).

    ТАБЛИЦА 3 . Описание моделей, использованных при усреднении моделей (все в пределах 2 значений AIC). Наименьшее значение AIC указывает на самое низкое значение AIC для моделей в каждой из стран. Все модели в усреднении модели находятся в пределах 2 пунктов AIC от самого низкого значения. Нулевой AIC — это AIC регрессии без включенных ковариатов. Обратите внимание, что значения AIC нельзя сравнивать между странами, поскольку они используют разные наборы данных.Значения AIC можно сравнивать между всеми странами и всеми странами с плотностью населения только потому, что они используют один и тот же набор данных.

    РИСУНОК 1 . Графики размера эффекта для всех стран вместе. Цвет представляет уровень значимости p значений, а линии представляют собой стандартную ошибку для каждого термина. Треугольники обозначают положительный коэффициент для данного фактора, тогда как кружки обозначают отрицательный коэффициент. Величина эффекта рассчитывается как среднее значение фактора, умноженное на его коэффициент.

    РИСУНОК 2 . Графики размера эффекта для Китая, Кении, Южной Африки, Южной Кореи, Шри-Ланки, Тайваня и Вьетнама. Цвет представляет уровень значимости p значений, а линии представляют собой стандартную ошибку для каждого термина. Треугольники обозначают положительный коэффициент для данного фактора, тогда как кружки обозначают отрицательный коэффициент. Величина эффекта рассчитывается как среднее значение фактора, умноженное на его коэффициент.

    ТАБЛИЦА 4 . Оценка важности переменной.Пустые ячейки означают, что в топовых моделях драйвера не было. Оценки важности рассчитываются как доля моделей в усреднении моделей, в которых появляется драйвер.

    Насколько схожи (или различны) движущие силы в разных странах?

    Для каждой страны в отдельности мы использовали те же анализы, что и выше, чтобы определить ковариаты, которые лучше всего описывают изменчивость космического мусора, с теми же ограничениями, что и выше (рис. 2).

    Точно ли модели, основанные на плотности населения, предсказывают наличие мусора?

    Чтобы определить, является ли плотность населения точным показателем наличия мусора, мы запустили GAM, используя общее количество мусора в качестве переменной ответа и плотность населения (в пределах 1 км 2 ) в качестве переменной-предиктора.Мы сравнили объясненное отклонение и AIC с нулевой моделью и с нашей полной моделью (таблица 3).

    Результаты

    Общее количество пунктов на каждом трансекте варьировалось от 0 до 242 пунктов. В Южной Корее была самая низкая средняя плотность мусора (0,4 шт./м 90 684 2 90 685 ), в то время как в Южной Африке была самая высокая (2,05 шт./м 90 684 2 90 685 ) по данным внутренних съемок (таблица 2).

    Что способствует распространению мусора во внутренних районах?

    Для комбинированных моделей значимые термины включали видимых людей (положительная корреляция), землепользование (лесные и плотные поселения ниже, чем городские поселения), тип исследования (заброшенные значительно больше, чем сельское хозяйство), расстояние до реки (положительная корреляция), железная дорога и побережье (отрицательная корреляция) и страны (рис. 1).Все эти термины появились во всех моделях, в результате чего величина эффекта составила 1,0 (таблица 4). Остаточные значения населения/ночного света появились в 90% всех моделей, в то время как другие термины появились менее чем в половине моделей. Ничего не стоит, однако, то, что либо ночники, либо плотность населения появились в 62% моделей.

    Насколько схожи (или различны) движущие силы в разных странах?

    Драйверы не полностью соответствовали друг другу в разных странах. Лучшие модели для каждой страны в отдельности различались как включенными терминами, так и направленностью этих терминов (т.г., независимо от того, были ли они положительно или отрицательно коррелированы с наблюдаемой плотностью обломков) (рис. 2; таблица 4). Во всех моделях появились два термина: видимые люди (положительная корреляция во всех странах, кроме Шри-Ланки) и расстояние до побережья (отрицательная корреляция во всех странах, кроме материкового Китая и Кении). Еще шесть терминов встречались во всех странах, кроме одной: уклон (все, кроме Вьетнама), расстояние до ближайшей железной дороги (все, кроме материкового Китая), остатки света/населения (все, кроме Кении), общая стоимость застройки сельской местности (все, кроме Китая). Шри-Ланка), средние ночные огни (все, кроме Тайваня) и расстояние до ближайшей дороги (все, кроме Кении).

    Для моделей отдельных стран значимые термины включали видимых людей (Южная Африка, Кения), уклон земли (Южная Корея), высоту растительности (Кения), цвет субстрата (Южная Африка), расстояние до побережья (Шри-Ланка, Кения) , расстояние до ближайшей железной дороги (Вьетнам, Шри-Ланка), расстояние до ближайшей дороги (Шри-Ланка), общая стоимость строительства (в сельской местности) (Вьетнам), землепользование (Шри-Ланка, Кения) и расстояние до ближайшей реки (Вьетнам). (Рисунок 1).

    Показатели важности переменных также различались, при этом разные термины чаще появлялись в разных странах (таблица 4).

    Точно ли модели, основанные на плотности населения, предсказывают наличие мусора?

    Взаимосвязь только между плотностью населения и общим количеством мусора была значимой и положительной ( p < 0,001). Объясненное отклонение составило 1,25%. Объясненное отклонение 23 полных моделей, вносящих вклад в усреднение модели, находилось в пределах 35,9–36,9.

    Обсуждение

    На сегодняшний день большинство исследований скорости утечки пластика состоят либо из исследований, проводимых преимущественно в прибрежных районах или на пляжах в одном регионе или стране (например,г., Хардести и др., 2017а; Schöneich-Argent et al., 2019), либо полагаться на глобально доступные прокси-данные для моделирования прогнозируемого космического мусора в глобальном или региональном масштабе без включения эмпирических данных (например, Jambeck et al., 2015; Lebreton and Andrady, 2019; Borrelle et al. и др., 2020; Лау и др., 2020). Здесь мы объединяем два подхода, используя данные опроса для проверки полезности различных локальных и глобальных прокси-уровней.

    Что способствует распространению мусора во внутренних районах?

    Исследования мусора в открытом океане и вдоль побережья показали, что физические факторы, такие как течения, волны, ветер и приливы, оказывают важное влияние на распределение и накопление мусора (Olivelli et al. , 2020; Van Sebille et al., 2020), но факторы, влияющие на распространение мусора на суше, менее понятны.

    Когда данные были объединены, землепользование (глобально измеряемая независимая переменная), тип обследования (локально определяемая независимая переменная) и страна объясняли значительную часть изменчивости данных. Значительное влияние типа обследования было в значительной степени обусловлено повышенным уровнем мусора, обнаруженным на заброшенных территориях. В исследованиях, проведенных как в США, так и в Австралии, как землепользование, так и тип обследования также оказались важными (Hardesty et al., 2017б; Хардести и др., 2017c). Другие факторы, влияющие на наблюдаемые закономерности, включали расстояние до побережья, расстояние до железнодорожной станции и расстояние до реки. Однако размеры их эффекта были значительно ниже, чем землепользование, тип обследования и страна.

    Предыдущая работа показала, что социально-экономический статус является одним из наиболее влиятельных факторов при прогнозировании замусоренности, при этом более высокие социально-экономические показатели связаны с уменьшением засоренности (Schuyler et al. , 2018a). Вероятно, это связано с сочетанием факторов, включая доход, образование, инфраструктуру, доступ к социальным структурам и нормы поведения (Айзен, 1991).Для комбинированной семистрановой модели среди лучших оказались три социально-экономических показателя; остаточные значения света/населения, застроенное значение (городское) и застроенное значение (все) (рис. 1). Хотя ни один из них не был статистически значимым, все они способствовали объяснению изменчивости данных (и, таким образом, были включены в лучшие модели). Значения всех трех показателей имеют тенденцию к отрицательной зависимости от плотности мусора, что указывает на то, что чем выше социально-экономический статус района, тем ниже/уменьшается количество мусора.Этот вывод отражает отрицательную корреляцию между ВВП и неуправляемыми отходами на душу населения, о которой сообщалось в другой работе (Lebreton and Andrady, 2019). В то время как более богатые страны, как правило, производят больше отходов на душу населения, они также, как правило, имеют более совершенные системы управления отходами, что в конечном итоге приводит к снижению доли неуправляемых отходов. Здесь мы показали, что тенденция, отмеченная в масштабе округа, также сохраняется и на субнациональном уровне.

    Насколько схожи (или различны) движущие силы в разных странах?

    В целом, отдельные модели довольно хорошо объясняли изменчивость данных об обломках, при этом объясняемые значения отклонений составляли до 72% (таблица 3).Эти модели обычно включали факторы, измеряемые на уровне участка, такие как местное землепользование, высота растительности, тип съемки и цвет субстрата.

    Мы обнаружили высокую неоднородность между странами как с точки зрения величины мусора, так и с точки зрения наиболее значимых факторов наблюдаемых закономерностей. Фактически, в комбинированной модели страна является одним из самых сильных предикторов общего количества сообщенного мусора. Различия, наблюдаемые между странами, сохранялись даже после учета измеренных движущих факторов и могут быть результатом других основополагающих факторов, включая политические/социальные различия, законодательство и географическое положение. Это выявляет еще одну проблему в прогнозировании темпов утечки мусора на глобальном уровне. Каждая страна продемонстрировала различное исходное количество мусора, при этом наблюдалась значительная вариабельность по участкам обследования как внутри стран, так и между ними. Это демонстрирует важность установления базовых уровней и программ мониторинга в локальном и региональном масштабе, а не полагаться исключительно на крупномасштабные глобальные прогнозы на основе моделей.

    Точно ли модели, основанные на плотности населения, предсказывают наличие мусора?

    Одной из целей исследований мусора как на суше, так и в океане является понимание и количественная оценка распределения мусора, что может помочь в усилиях как по предотвращению утечки отходов, так и по удалению мусора, который уже попал в окружающую среду.Поскольку невозможно провести повсеместную выборку, исследователи полагаются на глобально доступные наборы данных, чтобы обеспечить косвенные показатели количества отходов или утечек в данной области. Показатели потерь часто основаны на плотности населения (например, Van Sebille et al., 2012) и, все чаще, на доле неуправляемых отходов (например, Lebreton and Andrady, 2019), хотя иногда могут учитываться такие факторы, как сток и искусственные барьеры. в оценки (например, Lebreton et al., 2017). Эти прогнозы предполагают, что скорость утечки мусора пропорциональна плотности населения, хотя эмпирических данных, подтверждающих эту гипотезу, немного.Исследования, проведенные в Соединенных Штатах, показали, что, хотя количество мусора на суше увеличивается с ростом населения в странах с низкой плотностью населения, эта взаимосвязь не сохраняется при более высокой плотности населения (Ribic et al., 2010). Города, даже в менее развитых странах, могут использовать эффект масштаба и могут иметь более совершенные системы управления отходами. Таким образом, взаимосвязь между населением и неуправляемыми отходами не обязательно является линейной.

    В нашем моделировании эмпирических данных из семи разных стран ни местная плотность населения, ни один прокси для населения (ночное освещение) не были среди наиболее важных факторов, объясняющих изменчивость данных. Многие из ведущих моделей не включали ни один из терминов, и их влияние никогда не было значительным, независимо от того, рассматривались ли они в отдельных странах или во всех странах вместе взятых. Более того, плотность населения отрицательно коррелировала с замусоренностью в двух из пяти отдельных моделей, в которых он появляется, а ночное освещение отрицательно коррелировало с плотностью замусоривания в четырех из шести стран. В нашей модели, регрессирующей только плотность населения по отношению к общему количеству мусора на всех участках исследования, несмотря на то, что взаимосвязь была значимой и положительной, объясняемое отклонение составляло всего 1.25% наблюдаемой картины.

    Распределение мест отбора проб в отдельных странах довольно широкое, как географическое, так и в зависимости от набора социальных и экологических факторов, землепользования и деятельности человека (например, включая городские и сельские участки). Если плотность населения не является критическим фактором в этом масштабе, маловероятно, что картина изменится на обратную в международном или континентальном масштабе.

    Результаты этой работы показывают, что крайне важно разработать более тонкий подход к оценке уровней мусора, если мы хотим разработать точные прогностические модели.Плотность мусора чрезвычайно неоднородна и варьируется в зависимости от ряда факторов, включая широкомасштабные характеристики, такие как землепользование, более мелкие детали, такие как тип обследования, социально-экономические модели, существующая инфраструктура и факторы окружающей среды. Основные факторы распространения мусора сложны, и их трудно точно зафиксировать. Ясно, однако, то, что во всех моделях плотность населения сама по себе не могла адекватно объяснить наблюдаемое распределение обломков. Опора на плотность населения в качестве основного (или единственного!) показателя, как это делалось ранее, приведет к неточной характеристике распределения мусора и, возможно, к ошибочным политическим мерам, основанным на этом.

    Мы ранжировали семь опрошенных стран на основе эмпирических данных, собранных нашими командами, в зависимости от общего количества мусора. Мы сравнили эти подсчеты с рейтингом на душу населения, представленным в Jambeck et al. (2015). Наш рейтинг основан на страновом коэффициенте в модели со всеми странами, и поэтому в модели учитывается население и другие факторы, влияющие на мусор. Мы обнаружили очень небольшое ранговое сходство между нашими эмпирическими оценками и оценками, полученными Jambeck et al. (2015) (табл. 5).Вероятно, это связано с комбинацией факторов. Во-первых, наш анализ включал локальные переменные, а также дополнительные переменные глобального масштаба, которые не были включены в статью Джамбека. Во-вторых, наш анализ был основан на эмпирических данных. Наконец, наши опросы проводились на уровне города или водораздела, а не на уровне страны. Различия между относительными рейтингами только подчеркивают важность точных моделей, основанных на эмпирических данных, чтобы можно было наиболее эффективно использовать ограниченные ресурсы для решения проблем мусора и неуправляемых отходов.

    ТАБЛИЦА 5 . Относительные рейтинги стран, опрошенных в этом исследовании, по сравнению с относительными рейтингами в Jambeck et al. (2015). Наивысшая засоренность = 1, наименьшая = 7.

    Многие исследования, в которых эмпирически оценивается утечка мусора, проводятся вдоль пляжей и береговых линий (Serra-Goncalves et al., 2019). Однако крайне важно также измерять внутренний мусор, если мы хотим полностью понять уровень потерь в окружающей среде. Мусор из внутренних районов переносится в море реками, по дорогам и ветром.Измерение мусора в неприбрежных районах помогает контекстуализировать факторы, влияющие на то, где мусор появляется в окружающей среде, прежде чем он перемещается по различным путям, потенциально попадая в прибрежную или морскую среду. Из-за высокой неоднородности внутренних районов и идиосинкразического характера образования отходов крайне важно планировать выборку, принимая во внимание присущую изменчивость не только физического ландшафта, но и набор факторов, влияющих на распределение мусора.

    Резюме/Заключение

    Усилиям по удалению или предотвращению попадания мусора в окружающую среду будет способствовать лучшее понимание изменчивости его распределения и факторов, влияющих на плотность мусора в окружающей среде. Представленные здесь модели можно также использовать для получения крупномасштабных прогнозов горячих точек мусора на основе не только глобальных слоев данных, но и эмпирических данных. Эти прогнозы могут стать основой для местной и региональной политики управления отходами и решений по инфраструктуре отходов.Результаты этого исследования показывают, что экологический контекст (например, землепользование, тип участка) имеет решающее значение для понимания и прогнозирования количества мусора в окружающей среде. Важно отметить, что плотность населения не является движущей силой распределения мусора, и существуют значительные различия в факторах, влияющих на замусоривание внутренних территорий в разных странах. Чрезвычайно важно создать программы мониторинга для понимания базовых уровней замусоривания не только для того, чтобы иметь точные оценки поступления космического мусора, но и для того, чтобы можно было оценить эффективность наземных вмешательств.

    Заявление о доступности данных

    Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок.

    Вклад авторов

    QS, BH и CW разработали методы. Все авторы внесли свой вклад в сбор данных и логистику. QS и CW разработали аналитические методы. TL подготовил ковариаты ГИС. QS написал рукопись под редакцией BH, CW, RR и JH.

    Финансирование

    Эта работа финансировалась CSIRO Oceans and Atmosphere, Oak Family Foundation, Schmidt Marine Technology, PM Angell Foundation и Earthwatch Institute Australia.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Мы хотели бы выразить нашу глубочайшую благодарность волонтерам, студентам и сотрудникам, которые помогали собирать данные в полевых условиях за их неустанные усилия. Также спасибо двум рецензентам за их конструктивные комментарии.

    Ссылки

    Айзен И.(1991). Теория запланированного поведения. Организационное поведение. Гум. Реш. Процесс. 50, 179–211. doi:10.1016/0749-5978(91)

    -t

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Барнс Д.К.А., Галгани Ф., Томпсон Р.К. и Барлаз М. (2009). Накопление и фрагментация пластикового мусора в глобальной окружающей среде. Фил. Транс. Р. Соц. В 364, 1985–1998 гг. doi:10.1098/rstb.2008.0205

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Баттулга Б., Кавахигаси, М., и Оюнцецег, Б. (2019). Распределение и состав пластикового мусора вдоль берегов реки в бассейне реки Селенги в Монголии. Окружающая среда. науч. Загрязн. Рез. 26, 14059–14072. doi:10.1007/s11356-019-04632-1

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Бомонт, Н. Дж., Аанесен, М., Остин, М. К., Бёргер, Т., Кларк, Дж. Р., Коул, М., и др. (2019). Глобальные экологические, социальные и экономические последствия морского пластика. мар. Поллют.Бык. 142, 189–195. doi:10.1016/j.marpolbul.2019.03.022

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Боррелл С. Б., Рингма Дж., Лоу К. Л., Моннахан К. С., Лебретон Л., Макгиверн А. и др. (2020). Прогнозируемый рост пластиковых отходов превышает усилия по уменьшению загрязнения пластиком. Наука 369, 1515–1518. doi:10.1126/science.aba3656

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Бернхэм К. П. и Андерсон Д.Р. (2002). Выбор модели и мультимодельный вывод: практический информационно-теоретический подход . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer-Verlag

    Кордова, М. Р., и Нурхати, И. С. (2019). Основные источники и ежемесячные колебания выбросов морского мусора наземного происхождения из района Большой Джакарты, Индонезия. Научный отчет 9, 1–8. doi:10.1038/s41598-019-55065-2

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Hardesty, B.D., Lawson, T., Van Der Velde, T., Лансделл, М., и Уилкокс, К. (2017a). Оценка количества и источников морского мусора в континентальном масштабе. Фронт. Экол. Окружающая среда. 15, 18–25. doi:10.1002/fee.1447

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хардести Б.Д., Шайлер К., Лоусон Т.Дж., Опи К. и Уилкокс К. (2016). Понимание источников мусора и его переноса с прибрежной окраины в океан, в заключительном отчете для Национальной ассоциации производителей упаковки . (Хобарт, TS: CSIRO)

    Google Scholar

    Hardesty, B.Д., Шайлер К., Уиллис К., Лоусон Т.Дж. и Уилкокс К. (2017b). Анализ политики и практики по сокращению попадания мусора в окружающую среду. Заключительный отчет для Национальной ассоциации производителей упаковочных материалов, в . Заключительный отчет для Национальной ассоциации производителей упаковочных материалов . (Hobart, TS: CSIRO)

    Google Scholar

    Hardesty, B.D., Wilcox, C., Schuyler, Q., Lawson, T.J., and Opie, K. (2017c). Разработка базовой оценки количества, типов, загрязнений и распределения прибрежного мусора — анализ данных о морском мусоре США.Версия 1.2 . (Hobart, TS: CSIRO)

    Jambeck, J.R., Geyer, R., Wilcox, C., Siegler, T.R., Perryman, M., Andrady, A., et al. (2015). Поступление пластиковых отходов с суши в океан. Наука 347, 768–771. doi:10.1126/science.1260352

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Кершоу П. и Рохман К. (2015). Источники, судьба и воздействие микропластика в морской среде: часть 2 глобальной оценки. Отчеты и исследования-IMO/FAO/Unisco-IOC/WMO/IAEA/UN/UNEP Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environment (GESAMP) eng no.93.

    Google Scholar

    Lau, W.W.Y., Shiran, Y., Bailey, R.M., Cook, E., Stuchtey, M.R., Koskella, J., et al. (2020). Оценка сценариев нулевого загрязнения пластиком. Наука 369, 1455–1461. doi:10.1126/science.aba9475

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Лебретон Л. и Андради А. (2019). Будущие сценарии глобального образования и удаления пластиковых отходов. Пэлгрейв Коммуна. 5, 1–11. doi:10.1057/s41599-018-0212-7

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Лебретон, Л.К.-М., Грир, С.Д., и Борреро, Дж.К. (2012). Численное моделирование плавающего мусора в Мировом океане. мар. Поллют. Бык. 64, 653–661. doi:10.1016/j.marpolbul.2011.10.027

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Лебретон, Л. К. М., Ван Дер Цвет, Дж., Дамстиг, Дж.-В., Слат, Б., Андради, А., и Рейссер, Дж. (2017). Речные выбросы пластика в Мировой океан. Нац. коммун. 8, 15611. doi:10.1038/ncomms15611

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Мартинс И., Родригес, Ю., и Фам, С.К. (2020). Микроэлементы в микропластике, выброшенном на берег отдаленных островов в северо-восточном Атлантическом океане. мар. Поллют. Бык. 156, 111270. doi:10.1016/j.marpolbul.2020.111270

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Миладинова С., Масиас Д., Стипс А. и Гарсия-Горриз Э. (2020). Выявление закономерностей распространения и накопления плавучего морского мусора в Черном море. мар. Поллют. Бык. 153, 110964.doi:10.1016/j.marpolbul.2020.110964

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Нэппер И. Э., Дэвис Б. Ф. Р., Клиффорд Х., Элвин С., Колдевей Х. Дж., Маевски П. А. и др. (2020). Достижение новых высот в загрязнении пластиком — предварительные выводы о микропластике на горе Эверест. Одна Земля 3 , 621–630. doi:10.1016/j.oneear.2020.10.020

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Оливелли А., Хардести Д. и Уилкокс К.(2020). Прибрежные окраины и прибрежные районы представляют собой крупный поглотитель морского мусора: результаты анализа в континентальном масштабе. Окружающая среда. Рез. лат. 15. doi:10.1088/1748-9326/ab7836

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    R Core Team (2018). R: Язык и среда для статистических вычислений . Вена, Австрия: Фонд R для статистических вычислений.

    Ribic, C.A., Sheavly, S.B., Rugg, D.J., и Erdmann, E.S. (2010). Тенденции и движущие силы морского мусора на атлантическом побережье США, 1997–2007 гг. мар. Поллют. Бык. 60, 1231–1242. doi:10.1016/j.marpolbul.2010.03.021

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Schöneich-Argent, R.I., Hillmann, F., Cordes, D., Wansing, R.A.D., Merder, J., Freund, J.A., et al. (2019). Ветер, волны, приливы и человеческие ошибки? — Влияние на обилие и состав мусора на побережье Германии в Северном море: исследовательский анализ. мар. Поллют. Бык. 146, 155–172. doi:10.1016/j.marpolbul.2019.05.062

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Шайлер, К., Хардести Б.Д., Лоусон Т., Опи К. и Уилкокс К. (2018a). Экономические стимулы сокращают попадание пластика в океан. Март Пол. 96, 250-255. doi:10.1016/j.marpol.2018.02.009

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Шайлер К., Уиллис К., Манн В., Уилкокс К. и Хардести Б. Д. (2018b). Справочник по методологии обследования – утечка пластмасс . Австралия: CSIRO.

    Серра-Гонсалвес, К., Лаверс, Дж. Л., и Бонд, А. Л. (2019). Глобальный обзор мониторинга пляжного мусора и рекомендации на будущее. Окружающая среда. науч. Технол. 53, 12158–12167. doi:10.1021/acs.est.9b01424

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    UNISDR (2015). Обеспечение устойчивого развития: будущее управления рисками бедствий. Отчет о глобальной оценке снижения риска бедствий . Женева, Швейцария: Управление Организации Объединенных Наций по снижению риска бедствий (UNISDR)

    Van Calcar, CJ, and Van Emmerik, THM (2019). Обилие пластикового мусора в реках Европы и Азии. Окружающая среда. Рез. лат. 14, 124051. doi:10.1088/1748-9326/ab5468

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Ван Себилль, Э. (2014). Adrift.org.au — бесплатный, быстрый и простой инструмент для количественного изучения поверхностного дрейфа планктона в мировом океане. Дж. Экспл. Мар биол. Экол. 461, 317–322. doi:10.1016/j.jembe.2014.09.002

    Полный текст CrossRef | Google Scholar

    Ван Себилле Э., Алиани С., Лоу К. Л., Максименко Н., Альсина Ж. М., Багаев А., и другие. (2020). Физическая океанография переноса плавучего морского мусора. Окружающая среда. Рез. лат. 15–023003. doi:10.1088/1748-9326/ab6d7d

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Van Sebille, E., England, MH, and Froyland, G. (2012). Происхождение, динамика и эволюция океанских мусорных пятен от наблюдаемых поверхностных дрифтеров. Окружающая среда. Рез. лат. 7, 044040. doi:10.1088/1748-9326/7/4/044040

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Себилль, Э., Wilcox, C., Lebreton, L., Maximenko, N., Hardesty, B.D., Van Franeker, J.A., et al. (2015). Глобальный перечень мелкого плавающего пластикового мусора. Окружающая среда. Рез. лат. 10, 124006. doi:10.1088/1748-9326/10/12/124006

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Видьясакар А., Кришнакумар С., Касилингам К., Нилаваннан К., Бхарати В. А., Годсон П. С. и др. (2020). Характеристика и распределение микропластика и пластикового мусора вдоль Силвер-Бич, Южная Индия. мар. Поллют. Бык. 158, 111421. doi:10.1016/j.marpolbul.2020.111421

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Вессель К., Суонсон К., Уэзеролл Т. и Себриан Дж. (2019). Накопление и распространение морского мусора на Барьерных островах в северной части Мексиканского залива. мар. Поллют. Бык. 139, 14–22. doi:10.1016/j.marpolbul.2018.12.023

    PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

    Вуд, С.Н. (2011). Быстрая стабильная оценка максимального правдоподобия с ограничениями и маргинального правдоподобия полупараметрических обобщенных линейных моделей. JR Stat. Scoieety (B) 73, 3–36. doi:10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x

    CrossRef Full Text | Google Scholar

    Прирост населения за всю историю

    20 интернет-гигантов, которые правят Интернетом (с 1998 г. по настоящее время)

    С каждым годом все большая часть населения больше не помнит изображения, загружающие по одной строке пикселей за раз, оглушительный звук модема 56k или раннее господство веб-порталов.

    Многие из ведущих веб-сайтов в 1998 году были агрегаторами новостей или поисковыми порталами, которые легко понять. Сегодня точки соприкосновения с брендом часто распределены между устройствами (например, мобильными приложениями и настольными компьютерами) и множеством сервисов и суббрендов (например, созвездие приложений Facebook). В результате крупнейшие в мире веб-сайты представляют собой сложные, взаимосвязанные веб-ресурсы.

    Приведенная выше визуализация, в которой в основном используются данные рейтинга многоплатформенной недвижимости США ComScore, показывает, какие из интернет-гигантов эволюционировали, чтобы оставаться на вершине, а какие исчезли в интернет-преданиях.

    Америка переходит в онлайн

    Для миллионов любопытных людей в конце 90-х культовый компакт-диск AOL был ключом, открывшим дверь во всемирную паутину. На пике своего развития примерно 35 миллионов человек пользовались Интернетом с помощью AOL, и компания подняла пузырь доткомов до головокружительных высот, достигнув в 1999 году оценки в 222 миллиарда долларов.

    Торговая марка AOL, возможно, уже не несет в себе того кеширования, которое она когда-то имела, но она никогда полностью не исчезла в безвестности. Компания постоянно развивалась и, наконец, объединилась с Yahoo после того, как Verizon приобрела оба легендарных интернет-бренда.Verizon возлагала большие надежды на компанию под названием Oath, которая превратилась в «третий вариант» для рекламодателей и пользователей, которым надоели Google и Facebook.

    К сожалению, эти амбиции не оправдались, как планировалось. В 2019 году Oath была переименована в Verizon Media и в конечном итоге снова продана в 2021 году.

    Город гифок и веб-журналов

    Когда использование Интернета начало достигать критической массы, веб-узлы, такие как AngelFire и GeoCities, упростили для людей создание нового дома в Интернете.

    GeoCities, в частности, оказал огромное влияние на ранний Интернет, разместив миллионы веб-сайтов и предоставив людям возможность реально участвовать в создании онлайн-контента. Если бы это было физическое сообщество «домашних» страниц, это был бы третий по величине город в Америке после Лос-Анджелеса.

    Это раннее онлайн-сообщество оказалось под угрозой полного уничтожения, когда Yahoo окончательно закрыла GeoCities в 2009 году, но, к счастью, некоммерческий Интернет-архив предпринял особые усилия для создания тщательной записи страниц, размещенных на GeoCities.

    От А до Я

    В декабре 1998 года, задолго до того, как Amazon стала хорошо отлаженной розничной машиной, которую мы знаем сегодня, компания была в разгаре праздничного кризиса.

    В реальном мире сотрудники работали долгие часы и даже спали в машинах, чтобы обеспечить поток товаров, в то время как онлайн Amazon.com стал одним из крупнейших сайтов в Интернете, поскольку люди начали привыкать к идее покупки товаров. онлайн. Спрос резко вырос, когда компания начала расширять свое предложение за пределы книг.

    Amazon.com стал самым успешным продавцом в Интернете.

    – Нью-Йорк Таймс (1998)

    Стойка для цифровых журналов

    Meredith будет незнакомым брендом для многих людей, просматривающих сегодняшний список 20 лучших. Хотя имя Мередит может и не быть нарицательным, компания контролировала многие из самых популярных журнальных брендов страны (People, AllRecipes, Martha Stewart, Health и т. д.), включая их значительные цифровые следы. Компании также принадлежало множество местных телевизионных сетей в Соединенных Штатах.

    После приобретения Time Inc. в 2017 году Meredith стала крупнейшим издателем журналов в мире. Однако с тех пор Meredith продала многие из своих наиболее ценных активов (Time, Sports Illustrated, Fortune). В декабре 2021 года Meredith объединилась с Dotdash IAC.

    «Привет, Google»

    Когда у людей возникают животрепещущие вопросы, они все чаще обращаются за ответами в Интернет, но разнообразие источников этих ответов сокращается.

    Даже совсем недавно, в 2013 году, мы можем видеть, что About.com, Ask.com и Answers.com по-прежнему оставались одними из крупнейших веб-сайтов в Америке. Однако сегодня Google, похоже, закрепил за собой статус универсального источника ответов.

    Поскольку умные колонки и голосовые помощники продолжают проникать на рынок и влиять на поисковое поведение, Google вряд ли столкнется с конкуренцией в краткосрочной перспективе со стороны какой-либо компании, еще не вошедшей в топ-20 списка.

    Новые дети в квартале

    Социальные сети давно переросли свою причудливую стадию и теперь являются общей цифровой нитью, соединяющей людей по всему миру.В то время как Facebook быстро вошел в топ-20 к 2007 году, другим брендам, основанным на социальных сетях, потребовалось больше времени, чтобы превратиться в интернет-гигантов.

    К 2018 году Twitter, Snapchat и платформа Facebook вошли в топ-20, и вы можете увидеть более подробную и актуальную разбивку вселенной социальных сетей здесь.

    Запутанная паутина

    Сегодняшние интернет-гиганты значительно превзошли своих предков два десятилетия назад. Многие из компаний из топ-20 управляют многочисленными платформами и потоками контента, и чаще всего они не являются общеизвестными именами.

    Некоторые из них, такие как Mediavine и CafeMedia, являются службами управления рекламой. Другие управляют распространением контента, такого как музыка, или управляют созвездием более мелких медиа-ресурсов, как в случае с Hearst.