23 октября 2020 конец света: какую роль тут сыграет Луна и полнолуние 23 числа

«Планета, о которой идет речь, Нибиру, не существует, поэтому столкновения не будет … история Нибиру существует уже много лет (как и рассказ о« днях тьмы ») и периодически перерабатывается в новые апокалиптические басни », — говорится в сообщении НАСА на своем веб-сайте.

Мид ранее обращал внимание на 23 сентября, говоря, что созвездие — знамение, предсказанное в Книге Откровений — явится в небе над Иерусалимом, обозначая начало конца света, каким мы его знаем.Он заявил на своем веб-сайте, что в тот день в небе были «важные признаки», но не стал вдаваться в подробности.

Роберт Джустра, профессор международных исследований в Университетском колледже Редимера в Онтарио, сказал, что те, кто занимается апокалиптическими заявлениями, часто полагаются на основную информацию, такую ​​как Книгу Откровения. Но многие также находят в Библии неясные ссылки, чтобы делать прогнозы.

Мид, например, сказал, что он основывает свои предсказания на библейских стихах и числовых кодах.В краткой биографии на веб-сайте Planet X News говорится, что Миду нравится «связывать науку и Библию», и он считает, что Нибиру, которую он также называет Планетой X, является «идеальным браком этих двух».

Эд Стетцер, профессор и исполнительный директор Центра евангелизации Билли Грэма в Уитон-колледже, ранее сказал, что, хотя числа действительно имеют значение в Библии, их не следует использовать для радикальных предсказаний движения планет и судьбы Земли. .

«Мы действительно верим в некоторые странные вещи», — сказал Стетцер газете Washington Post на прошлой неделе.«Что Иисус возвращается, что Он исправит положение в мире, и никто не знает дня и часа».

Моделирование сценариев COVID-19 для США

Наша стратегия анализа поддерживает две основные и взаимосвязанные цели: (1) создание прогнозов смертности от COVID-19, инфекций и потребностей больниц в ресурсах для всех штатов США; и (2) изучить альтернативные сценарии на основе изменений в государственных SDM или использования масок на уровне населения. Подход к моделированию для достижения этой цели кратко описан в дополнительной информации и может быть разделен на четыре этапа: (1) идентификация и обработка данных COVID-19, (2) исследование и выбор ключевых факторов или ковариат, (3) моделирование смертей и случаев в трех граничных сценариях SDM в штатах США с использованием структуры SEIR и (4) моделирования использования медицинских услуг в зависимости от прогнозируемых инфекций и смертей в рамках этих сценариев.Это исследование соответствует требованиям Руководства по составлению точных и прозрачных отчетов об оценках здоровья (дополнительная информация).

Идентификация и обработка данных

Прогнозы IHME включают данные местных и национальных правительств, сетей и ассоциаций больниц, Всемирной организации здравоохранения, сторонних агрегаторов и ряда других источников. Источники данных и исправления подробно описаны в дополнительной информации и в заявлении о доступности данных.Вкратце, ежедневные подтвержденные числа случаев и смертей из-за COVID-19 сравниваются из репозитория данных Университета Джонса Хопкинса; мы дополняем и корректируем этот набор данных по мере необходимости, чтобы повысить точность наших прогнозов и внести поправки на погрешности за отчетный день (дополнительная информация). Данные тестирования получены из нашего мира в данных (https://ourworldindata.org/), The COVID Tracking Project (https://covidtracking.com/) и дополнены данными с дополнительных правительственных веб-сайтов (дополнительная информация).Данные о социальном дистанцировании получены из различных официальных и открытых источников, которые различаются в зависимости от штата (дополнительная информация). Данные о мобильности получены из Facebook Data for Good (https://dataforgood.fb.com/docs/covid19/), Google (https://www.google.com/covid19/mobility/), SafeGraph (https: // www.safegraph.com/dashboard/covid19-shelter-in-place/) и Descartes Labs (https://www.descarteslabs.com/mobility/; дополнительная информация). Данные об использовании масок получены из Глобального исследования симптомов Facebook (в сотрудничестве с Центром социальных данных Университета Мэриленда), Фонда семьи Кайзера, исследования YouGov COVID-19 Behavioral Tracker (https: // today.yougov.com/covid-19/) и PREMISE (https://www. premise.com/covid-19/; дополнительная информация). Конкретные источники данных о лицензированных койках и пропускной способности отделений интенсивной терапии и среднегодовой загрузке в США подробно описаны в дополнительной информации.

Перед моделированием наблюдаемые совокупные смертельные случаи сглаживаются с помощью сплайнового алгоритма сглаживания со случайно расположенными узлами ³⁷ . Неопределенность возникает в результате самонастройки и повторной выборки наблюдаемых смертей. Временные ряды данных о случаях заболевания используются в качестве опережающего индикатора смертности на основе коэффициента летальности от инфекций (IFR) и задержки от инфицирования до смерти.Эти сглаженные оценки наблюдаемых смертей по местоположению затем используются для расчета предполагаемых инфекций на основе возрастного распределения инфекций и возрастных IFR. Возрастные инфекции были сведены к общему количеству инфекций по дням и штатам и использованы в качестве входных данных в модели SEIR. Подробные описания этапов сглаживания и преобразования данных приведены в дополнительной информации.

Ковариатный выбор

Ковариаты для компартментальной модели передачи SEIR являются предикторами параметра β в модели, которая влияет на переход из восприимчивого состояния в открытое; в частности, β представляет частоту контактов, умноженную на вероятность передачи на контакт.Ковариаты оценивались на основе биологической достоверности и влияния на результаты модели SEIR. Учитывая ограниченные эмпирические данные о популяционных прогностических факторах передачи SARS-CoV-2, биологически правдоподобных прогностических факторах пневмонии, таких как плотность населения (процент населения, проживающего в районах с более чем 1000 человек на квадратный километр), распространенность курения табака, население- учитывались взвешенное повышение, более низкий уровень смертности от респираторных инфекций и загрязнение воздуха твердыми частицами.Эти ковариаты репрезентативны на уровне популяции и не зависят от времени. Оценки этих ковариат для конкретных регионов получены из исследования Global Burden of Disease Study 2019 (ссылки ^38,39,40 ). Изменяющиеся во времени ковариаты включают сезонность избыточной смертности от пневмонии, диагностические тесты, проводимые на душу населения, мобильность на уровне населения и использование личных масок. Они описаны ниже.

Сезонность пневмонии

Мы использовали еженедельные данные о смертности от пневмонии из Национального центра статистики здравоохранения системы наблюдения за смертностью (https: // gis.cdc.gov/grasp/fluview/mortality.html) с 2013 по 2019 год штатом США. Смертность от пневмонии включала все смерти, классифицированные по полному диапазону кодов Международной классификации болезней в J12 – J18.9. Мы объединили данные за доступные годы для каждого штата и обнаружили недельное отклонение от годовой средней смертности от пневмонии для конкретного штата. Затем мы подбираем сезонную модель, используя байесовскую модель мета-регрессии с гибким сплайном и предполагаемую годовую периодичность (дополнительная информация). Для регионов за пределами США мы использовали данные регистрации актов гражданского состояния, если они доступны. В местах без данных регистрации актов гражданского состояния еженедельно прогнозировалась сезонность пневмонии на основе широты модели, объединяющей все доступные данные (дополнительная информация).

Тестирование на душу населения

Мы рассматривали диагностическое тестирование на наличие активных инфекций SARS-CoV-2 в качестве предиктора способности государства выявлять и изолировать активные инфекции. Мы предположили, что более высокие показатели тестирования отрицательно связаны с передачей SARS-CoV-2.Наши основные источники данных тестирования в США были собраны в рамках проекта отслеживания COVID (дополнительная информация). Если данные тестирования не существовали до первого подтвержденного случая в состоянии, мы предполагали, что тестирование было ненулевым после даты первого подтвержденного случая. Перед тем, как сделать прогнозы тестирования на душу населения, мы сгладили входные данные, используя тот же алгоритм сглаживания, который использовался для сглаживания ежедневных данных о смертности перед моделированием (описанный ранее). Прогнозы тестирования на душу населения для ненаблюдаемых будущих дней были основаны на линейной экстраполяции средней дневной разницы в ежедневных тестах на душу населения для каждого местоположения.Мы устанавливаем верхний предел диагностических тестов на душу населения в 500 на 100 000 человек, основываясь на самых высоких наблюдаемых показателях в июне 2020 года.

Обязательства по социальному дистанцированию

SDM не использовались в качестве прямых ковариат в модели передачи. Скорее, SDM использовались для прогнозирования мобильности населения (см. Ниже), что впоследствии было использовано в качестве ковариаты в модели передачи. Мы собрали даты выданных государством предписаний, предусматривающих социальное дистанцирование, а также запланированное или фактическое снятие этих мандатов.Меры, которые мы включили в нашу модель, включали: (1) строгие ограничения на поездки, (2) закрытие государственных образовательных учреждений, (3) закрытие второстепенных предприятий, (4) запрет на пребывание дома и (5) ограничения на собрания. размер. Как правило, они поступали из официальных заказов правительства штата или пресс-релизов.

Чтобы определить ожидаемое изменение мобильности из-за SDM, мы использовали байесовскую иерархическую модель мета-регрессии со случайными эффектами по местоположению на составном индикаторе мобильности, чтобы оценить влияние политики социального дистанцирования на изменения в мобильности (дополнительная информация).

Мобильность

Мы использовали четыре источника данных о мобильности людей для построения сводного показателя мобильности. Этими источниками были Facebook, Google, SafeGraph и Descartes Labs (дополнительная информация). Каждый источник использует несколько иной подход к регистрации мобильности, поэтому перед построением составного индикатора мобильности мы стандартизировали эти разные источники данных (дополнительная информация). Вкратце, это сначала включало определение изменения базового уровня мобильности для каждого местоположения по источнику данных. Затем мы определили медианный коэффициент изменения мобильности в зависимости от местоположения для каждого попарного сравнения источников мобильности, используя Google в качестве ориентира и корректируя другие источники в соответствии с этим соотношением. Временные ряды для мобильности оценивались с использованием модели регрессии гауссовского процесса с использованием стандартизованных источников данных для получения составного показателя изменения мобильности для каждого дня местоположения.

Мы вычислили остатки между нашими прогнозируемыми составными временными рядами подвижности и входными составными временными рядами, а затем применили к ним случайное блуждание первого порядка.Случайное блуждание использовалось для прогнозирования остатков с 1 января 2020 года по 1 января 2021 года, которые затем были добавлены к прогнозам мобильности для получения окончательного временного ряда с неопределенностью: «прошлые» изменения мобильности с 1 января 2020 года по 28 сентября 2020 года и прогнозируемые. мобильность с 28 сентября 2020 года по 1 января 2021 года.

Маски

Мы провели метаанализ 40 рецензируемых научных исследований по оценке эффективности масок для предотвращения респираторных вирусных инфекций (дополнительная информация).Исследования были взяты из препринта ²⁴ . Кроме того, мы рассмотрели все статьи из второго метаанализа ²³ и одной дополнительной публикации ⁴¹ . Эти исследования включали как лиц, работающих в сфере здравоохранения, так и население в целом, особенно членов семей лиц с известными инфекциями. Исследования указывают на общее снижение числа инфекций благодаря маскам, предотвращающим выдыхание дыхательных капель, содержащих вирусы, а также некоторой профилактике вдыхания неинфицированных людей.Результирующая мета-регрессия рассчитывала относительные риски с логарифмическим преобразованием и соответствующие стандартные ошибки с логарифмическим преобразованием на основе необработанных подсчетов и использовала поправку на непрерывность для исследований с нулевым количеством в исходных данных (0,001). Мы включили дополнительные спецификации и характеристики, чтобы учесть различия в характеристиках отдельных исследований и определить важные факторы, влияющие на эффективность масок (дополнительная информация).

Мы использовали MR-BRT (мета-регрессия, байесовская, регуляризованная и усеченная), инструмент мета-регрессии, разработанный в Институте показателей и оценки здоровья (дополнительная информация), для выполнения метаанализа, который учитывал различные характеристики каждое исследование.Мы учли неоднородность между исследованиями и количественно оценили остающуюся неоднородность между исследованиями в ширину UI. Мы также выполнили различные анализы чувствительности для проверки надежности смоделированных оценок и обнаружили, что оценка эффективности использования масок существенно не изменилась, когда мы исследовали четыре альтернативных анализа, включая изменение допущения о коррекции непрерывности, с использованием отношения шансов к относительному риску от опубликованные исследования, использующие модель фиксированных эффектов в сравнении с моделью смешанных эффектов и включающие исследования без информации о ковариантах.

Мы оценили долю людей, которые сообщали, что всегда носили лицевую маску на улице в общественных местах как в США, так и во всем мире, используя данные PREMISE (США), Kaiser Family Foundation (США), YouGov (не из США) и Опросы Facebook (за пределами США) (дополнительная информация). Мы использовали ту же модель сглаживания, что и для смертей от COVID-19 и тестирования на душу населения, чтобы произвести оценки наблюдаемого использования масок. Этот процесс сглаживания усреднял каждую точку данных с ее соседями. Уровень использования масок, начиная с 21 сентября 2020 г. (последний день обработки и анализа данных), был принят без изменений.Среди штатов, не имеющих данных по штатам, использовалось среднее значение по региону внутри США.

Структура детерминированного моделирования

Спецификация модели представлена ​​на схеме с дополнительными деталями, представленными в дополнительной информации. Чтобы соответствовать и прогнозировать динамику передачи заболеваний, мы включаем компонент SEIR в нашу многоступенчатую модель. \ alpha}} {N} — \ sigma E \\ \ frac {{dI_1}} {{dt}} = \ sigma E — \ gamma _1I_1 \\ \ frac {{dI_2}} {{dt}} = \ gamma _1I_1 — \ gamma _2I_2 \\ \ frac {{dR}} {{dt}} = \ gamma _2I_2 \ end {array} $$

где α представляет собой коэффициент смешивания для учета несовершенного смешивания в каждом месте, σ — скорость, с которой инфицированные люди становятся заразными, γ ₁ — скорость, с которой инфекционные люди переходят из предсимптомной фазы и γ ₂ — скорость, с которой люди выздоравливают.Эта модель не делает различий между симптоматическими и бессимптомными инфекциями, но имеет два инфекционных отсека ( I ₁ и I ₂ ), чтобы можно было проводить вмешательства, которые позволили бы избежать сосредоточения внимания на тех, у кого симптомы не могли быть; I ₁ , таким образом, является бессимптомным отсеком.

Используя матричный подход следующего поколения, мы можем напрямую рассчитать как базовое репродуктивное число под контролем ( R _c ( t )), так и эффективное репродуктивное число ( R _{эффективное} ( t )) как (Дополнительная информация):

\ (R_c \ left (t \ right) = \ alpha \ times \ beta \ left (t \ right) \ times \ left ({I_1 \ left (t \ right) + I_2 \ left (t \ right)} \ right) ^ {\ alpha — 1} \ times \ left ({\ frac {1} {{\ gamma _1}} + \ frac {1} {{\ gamma _2}}} \ right) \) и

\ (R_ {эффективный} \ left (t \ right) = R_c \ left (t \ right) \ times \ frac {{S \ left (t \ right)}} {N} \)

Допуская изменение β ( t ) во времени, наша модель может учитывать увеличение интенсивности передачи по мере изменения поведения человека с течением времени (например, изменение мобильности, добавление или удаление SDM и изменения в популяции использование маски). Вкратце, мы объединяем данные о случаях заболевания (с поправкой на тенденции в тестировании), госпитализациях и смертях в распределение тенденций ежедневных смертей.

Чтобы соответствовать этой модели, мы повторно выбрали 1000 розыгрышей ежедневных смертей из этого распределения для каждого штата (дополнительная информация). Используя оценочный IFR по возрасту и распределение времени от заражения до смерти (дополнительная информация), мы затем использовали ежедневные смерти для получения 1000 распределений предполагаемых инфекций по дням с 10 января по 21 сентября 2020 года.Затем мы подбираем скорость, с которой инфекционные люди могут вступать в контакт и заражать восприимчивых людей (обозначенные как β ( t )) в зависимости от ряда предикторов, влияющих на передачу. Наш подход к моделированию действует для всего населения (то есть без предполагаемой возрастной структуры для динамики передачи), и каждое место моделируется независимо от других (то есть мы не учитываем потенциальное перемещение между местами).

Мы подробно описываем алгоритм подбора SEIR в дополнительной информации.Вкратце, для каждого розыгрыша мы сначала подгоняем плавную кривую к нашим оценкам ежедневных новых инфекций. Затем, выбирая γ ₂ , σ и α из определенных диапазонов из литературы (дополнительная информация) и используя \ (\ gamma _1 = \ frac {1} {2} \), мы затем последовательно подбираем компоненты E , I ₁ , I ₂ и R в прошлом. Затем мы алгебраически решаем вышеуказанную систему дифференциальных уравнений относительно β ( t ).

Следующий этап нашей модели соответствует отношениям между прошлыми изменениями в β ( t ) и ковариатами, описанными выше: мобильность, тестирование, маски, сезонность пневмонии и другие. Изменяющиеся во времени ковариаты прогнозировались с 28 сентября по 28 февраля 2021 года (дополнительная информация). Затем подобранная регрессия использовалась для оценки будущей интенсивности передачи β _до ( t ). Окончательная будущая интенсивность передачи — это скорректированная версия β _pred ( t ) на основе среднего соответствия за недавнее прошлое (где окно усреднения варьируется в зависимости от розыгрыша от 2 до 4 недель; дополнительная информация ).

Наконец, мы использовали будущую предполагаемую интенсивность передачи для прогнозирования будущей передачи (используя те же значения параметров для всех других параметров SEIR для каждого розыгрыша). В обратном порядке преобразования смертей в инфекции, мы затем использовали расчетные ежедневные новые инфекции для расчета расчетных ежедневных смертей (снова с использованием IFR для конкретного места). Мы также использовали расчетные траектории каждого отсека SEIR для расчета R _c и R _{эффективных} .

Последний шаг к прогнозированию инфекций и смертей и микросимуляции использования больниц для оценки потребностей больниц в ресурсах для каждого штата США описан в дополнительной информации, а результаты представлены в Интернете (https://covid19. healthdata.org/) .

Прогнозы / сценарии

Политические меры реагирования на COVID-19 могут быть подкреплены оценкой воздействия различных сценариев этих вариантов на фоне предположения о обычном ведении дел, чтобы полностью изучить потенциальное влияние политических рычагов имеется в наличии.Дополнительные сведения доступны в разделе «Дополнительная информация».

Мы оцениваем траекторию эпидемии по штатам в рамках сценария ослабления мандата, который моделирует то, что произойдет в каждом штате, если текущая модель ослабления SDM будет продолжаться, а новые мандаты не будут реализованы. Это следует рассматривать как наихудший сценарий, при котором независимо от того, насколько высок уровень ежедневной смертности, SDM не будут повторно введены, а поведение (включая мобильность населения и использование масок) не изменится до 28 февраля 2021 года.В местах, где число случаев растет, это приводит к очень большому количеству случаев к концу года.

В качестве более правдоподобного сценария мы используем наблюдаемый опыт первой фазы пандемии, чтобы предсказать вероятную реакцию властей штата и местных властей во время второй фазы. Этот правдоподобный эталонный сценарий предполагает, что в каждом месте тенденция ослабления SDM будет продолжаться по нынешней траектории до тех пор, пока дневной коэффициент смертности не достигнет порогового значения 8 смертей на миллион.Если ежедневная смертность в каком-либо месте превышает этот порог, мы предполагаем, что SDM будут повторно введены в действие в течение 6-недельного периода. Выбор порогового значения (из 8 смертей на миллион в день) представляет собой 90-й процентиль распределения дневной смертности, при которой штаты США выполняли свои мандаты в течение первых месяцев пандемии COVID-19. Мы выбрали 90-й процентиль, а не 50-й, чтобы уловить ожидаемое растущее нежелание правительств восстанавливать мандаты из-за экономических эффектов первого набора мандатов.В местах, где дневной уровень смертности не превышает 8 на миллион, прогноз основан на ковариатах модели и прогнозах для них до 28 февраля 2021 года. В местах, где ежедневная смертность превышала 8 на миллион в На момент запуска нашей окончательной модели (21 сентября 2020 г. ) мы предполагали, что мандаты будут введены в течение 7 дней.

Сценарий универсальных моделей использования масок, что произошло бы, если бы 95% населения в каждом штате всегда носили маску, когда они были на публике.Это значение было выбрано для отражения самого высокого наблюдаемого уровня использования масок в мире на данный момент во время пандемии COVID-19 (дополнительная информация). В этом сценарии мы также предположили, что если дневной уровень смертности в штате превышает 8 смертей на миллион, SDM будут повторно введены на 6-недельный период.

Два дополнительных производных сценария были включены, чтобы помочь понять и разрешить политику этих основных сценариев структуры: менее всеобъемлющий сценарий ношения масок с 85% публичным использованием масок и сценарий универсального использования масок в отсутствие каких-либо дополнительных NPI.В менее подробном сценарии ношения масок оценивалось, что произошло бы, если бы 85% населения в каждом штате всегда носили маску, когда они были на публике. Как и в случае с универсальным сценарием использования масок, мы также предположили, что если ежедневный уровень смертности в штате превышает 8 смертей на миллион, SDM будут повторно введены на 6-недельный период. Для полноты мы также оценили универсальное использование масок 95% населения в сценарии, который предполагает отсутствие реализации других NPI при любом пороговом значении ежедневных смертей — результаты этого сценария, которые не отличались заметно от более вероятной версии, где государства реагируют на растущее число ежедневных смертей от COVID-19 путем восстановления SDM, как показано в дополнительной информации и на рис.2–4. Графики проверки модели SEIR для сценариев 95% использования маски с мандатами (Дополнительные данные 1), 95% использования маски без мандатов (Дополнительные данные 2) и 85% использования маски с мандатами (Дополнительные данные 3), а также подробная регрессионная диагностика ( Дополнительные данные 4) и пространственное распределение выбранных ковариат (Дополнительные данные 5) доступны во вспомогательной информации. Все сценарии предполагают увеличение мобильности, связанное с открытием школ по всей стране.

Проверка модели

Прогностическая эффективность OOS для моделей IHME SEIR была оценена на фоне наблюдаемых впоследствии тенденций на постоянной основе и по сравнению с другими общедоступными моделями прогнозирования смертности от COVID-19 в общедоступной структуре ²¹ .Описанная здесь модель IHME SEIR неизменно демонстрирует высокую точность, измеренную с помощью низкого MAPE, по сравнению с моделями из других групп. Например, среди моделей, выпущенных в июне, через 10 недель экстраполяции модель IHME SEIR имела самый низкий MAPE среди всех наблюдаемых групп прогнозирования — 20,2%, по сравнению со средним показателем 32,6% по группам. Многие другие аспекты прогнозирования оцениваются в нашей общедоступной структуре ²¹ .

Растущее количество проводимых популяционных серологических обследований также предоставляет уникальную возможность перекрестной проверки наших прогнозов с смоделированными эпидемиологическими результатами. На рис. 9 с расширенными данными мы сравниваем эти серологические исследования (например, испанское исследование ENE-COVID ⁴² ) с нашей предполагаемой серопозитивностью населения, время привязано к дате проведения опроса. В целом, по разным местам, о которых сообщалось во всем мире, мы отмечаем высокую степень согласия между оцененной и исследованной серопозитивностью. Поскольку все больше серологических исследований проводится и публикуется, особенно в Соединенных Штатах, это позволит постоянно и многократно оценивать валидность модели.Было проведено два анализа чувствительности; в первом оценивалась важность конкретных допущений модели для предсказательной достоверности OOS, в то время как во втором оценивалась устойчивость наших выводов к тем же предположениям модели (дополнительная информация).

Ограничения

Развитие эпидемий основано на сложных нелинейных и динамических биологических и социальных процессах, которые трудно наблюдать напрямую и в масштабе. Механистические модели эпидемий, сформулированные в виде обыкновенных дифференциальных уравнений или индивидуальных имитационных моделей, являются полезным инструментом для концептуализации, анализа или прогнозирования динамики эпидемий во времени.Во время эпидемии COVID-19 эффективная политика и меры реагирования на нее изменили условия, поддерживающие передачу, с одной недели на другую, при этом эффекты политики обычно проявляются после переменного временного лага. Каждая модель приближается к эпидемии, и независимо от того, используется ли она для понимания, прогнозирования или консультирования, существуют ограничения на качество и доступность данных, используемых для ее информирования, а также на упрощения, выбранные в спецификации модели. Неразумно ожидать, что какая-либо модель будет все делать хорошо, поэтому каждая модель идет на компромиссы для достижения определенной цели, сохраняя при этом удобство вычислений.

Одним из важнейших факторов, определяющих качество модели, является соответствующее качество входных данных. Наша модель привязана к ежедневным смертям, связанным с COVID-19, в отличие от ежедневного подсчета случаев заболевания COVID-19, из-за предположения, что подсчет смертей является менее предвзятой оценкой истинных смертей, связанных с COVID-19, чем подсчет случаев COVID-19. истинного числа инфекций SARS-CoV-2. Многочисленные предубеждения, такие как обращение за лечением, протоколы тестирования (например, тестирование только тех, кто путешествовал за границу) и дифференцированный доступ к медицинской помощи, сильно влияют на полезность данных о количестве случаев.Более того, появляется все больше доказательств того, что заразными являются люди с неявным и бессимптомным течением, а также люди, у которых в конечном итоге проявляются симптомы заболевания, и они заразны еще до появления каких-либо симптомов. Таким образом, наши основные входные данные для нашей модели — это количество смертей; Однако данные о смерти также могут быть ошибочными, и, если они доступны, мы объединяем данные о смерти, данные о случаях заболевания и данные о госпитализации для оценки смертей от COVID-19.

Помимо основных входных данных, в нашу модель включено большое количество других источников данных со своими собственными потенциальными погрешностями.Тестирование, мобильность и использование масок измеряются несовершенно и могут или не могут быть репрезентативными для тех, кто является восприимчивым и / или заразным. Более того, любой прогноз моделей этих ковариат связан с большим количеством предположений (дополнительная информация), и поэтому следует проявлять осторожность при интерпретации оценок в более отдаленном будущем, поскольку неопределенность связана с многочисленными подмоделями, которые войти в эти оценки увеличивается во времени. Более того, хотя наши не зависящие от времени ковариаты проще оценить, некоторые из них могут быть больше связаны с исходом заболевания, чем с потенциалом передачи, и, таким образом, их влияние на модель может быть более слабым.

Для практических целей в нашей модели передачи сделано большое количество упрощающих допущений. Ключевым среди них является исключение перемещения между местоположениями (например, завоз) и отсутствие возрастной структуры и смешения в пределах местоположения (например, мы предполагаем наличие хорошо перемешанного населения). Ясно, что на протяжении всей пандемии COVID-19 происходили крупные события, подобные сверхраспространению, и наша текущая модель не может полностью уловить эту динамику. Еще одно важное предположение, на которое следует обратить внимание, — это взаимосвязь между сезонностью пневмонии и сезонностью SARS-CoV-2.На сегодняшний день как в Северном, так и в Южном полушариях существует сильная связь между случаями COVID-19 и смертностью от пневмонии и общими сезонными моделями смертности от пневмонии (дополнительная информация). На наши прогнозы до конца февраля 2021 года огромное влияние оказывает предположение о том, что эта взаимосвязь сохранится в течение года и что сезонность SARS-CoV-2 будет хорошо аппроксимирована сезонностью пневмонии. Хотя мы оцениваем это предположение в максимально возможной степени (дополнительная информация), мы еще не испытали полный год передачи SARS-CoV-2, и поэтому мы еще не можем знать, верно ли это предположение.Кроме того, наша модель пытается учесть некоторые связанные с этим неопределенности в процессе, но не полностью отражает все уровни неопределенности. В будущих итерациях следует отслеживать неопределенности, возникающие из-за более сложных процессов, таких как демографическая стохастичность. Существует также неопределенность (и неидентифицируемость) в отношении ряда параметров модели передачи. Здесь мы решили включить этот недостаток знаний, извлекая ключевые параметры передачи из вероятных распределений, а затем представляя средний результат по этим потенциальным реалиям.По мере поступления дополнительной информации мы надеемся настроить эти параметры по очереди для каждого местоположения.

Наконец, представленная здесь модель — не первая модель, разработанная нашей командой для прогнозирования текущей и будущей передачи SARS-CoV-2. По мере развития вспышки мы пытались адаптировать нашу структуру моделирования как к изменяющимся эпидемиологическим условиям, так и к увеличению объема данных, которые могут быть полезны для построения модели. Изменения в динамике вспышки превзошли как первоначальную цель, так и некоторые ключевые предположения нашей первой модели, что потребовало эволюции нашего подхода. Хотя текущая формулировка SEIR представляет собой более гибкую структуру (и, следовательно, менее вероятно, что потребуется полная реконфигурация по мере дальнейшего развития вспышки), мы полностью ожидаем необходимости адаптации нашей модели с учетом будущих изменений в схемах передачи SARS-CoV-2. Одним из примеров является включение перемещения внутри и за пределами местоположения, но решение нашей модели в более мелких пространственных масштабах, а также учет разницы в уровнях воздействия и лечения для мужчин и женщин — это другие аспекты моделирования передачи, которые мы в настоящее время не учитываем, но ожидаем необходимые дополнения в ближайшие месяцы.Как и раньше, мы будем постоянно адаптировать, обновлять и улучшать нашу модель в зависимости от необходимости и достоверности прогнозов.

Сводка отчетов

Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов о природных исследованиях, связанных с этой статьей.

Плохая астрономия | Станет ли 21 декабря 2020 года концом света? Одним словом, НЕТ.

Космофобия [существительное] : из космо (космос) + фобия (страх), иррациональный страх или страх перед космическим пространством или катастрофами из космоса

Что ж, конец года, а это значит, что, должно быть, пора для большего количества заявлений об астрономическом судном дне со стороны психов и газетных газет.

Они появляются каждые несколько месяцев и, как правило, представляют собой сильно подогретые идеи, переработанные из последних раз, когда Земля не была разрушена. И вот мы снова.

Конечно, сейчас 2020 год, так что, возможно, вы пожимаете плечами и думаете: «О, это что-то о конце света? Да, добавьте это в кучу». Но у нас есть реальные проблемы, с которыми нужно бороться прямо сейчас — возможно, вы заметили — и многие люди недостаточно знакомы с астрономией, чтобы понять, насколько глупы эти утверждения.

Утверждения, которые я вижу, как ни странно, почти такие же, как и в прошлый раз, и от тех же людей. Пророчество майя, ненадежные пасторы, которые разводят странную тираду на YouTube, и тому подобное. Я развенчал этот материал еще в июне 2020 года — пожалуйста, прочтите это сначала — но вот они снова, используя немного другой материал.

Что нового, так это то, что они добавили соединение Юпитера и Сатурна, точку солнцестояния и недавно открытый астероид. Давайте быстро взглянем на них.

декабря21 февраля 2020 года две планеты-гиганты Юпитер и Сатурн появятся на небе так близко друг к другу, что будут выглядеть почти как один объект. Они приближаются друг к другу в течение некоторого времени, и теперь это становится очень заметно на юго-западе после захода солнца. Проходя всего 0,1 градуса 21-го числа, это самое близкое подобное событие (называемое соединением , хотя многие пророки судного дня предпочитают термин выравнивание ) примерно за 400 лет и не повторится еще много раз.

Так это опасно? Может ли объединенная гравитационная сила двух планет складываться вместе, вызывая землетрясения или планетарные разрушения здесь, на Земле?

Нет. Юпитер и Сатурн — действительно огромные планеты, , но они очень далеки от , и гравитация очень быстро ослабевает с увеличением расстояния. 20 лет назад произошло «Великое выравнивание» многих планет, вызвавшее те же опасения, поэтому я провел небольшую математику на своем старом веб-сайте Bad Astronomy, показав, что все планеты вместе имеют гораздо более слабое гравитационное притяжение на Землю, чем Луна. .В лучшем случае влияние Юпитера на Землю всего на 1% сильнее, чем влияние Луны!

Не только это, но и орбита Луны эллиптическая, поэтому ее гравитационное воздействие на Землю циклически меняется каждый месяц, усиливаясь и ослабевая намного больше, чем у всех остальных планет вместе взятых. Если , что не разрушают Землю, то и планеты тоже.

Подумайте об этом так: если такое мировоззрение может вызвать массовые смерти и разрушения, почему это не произошло в в последний раз в ?

Как это бывает, соединение происходит в тот же день, что и декабрьское солнцестояние. Но это ничего не значит. Равноденствия и солнцестояния зависят от наклона оси Земли (этот угол 24 °, который вы видите на глобусах) относительно ее орбиты, что не имеет ничего общего с Юпитером и Сатурном. От него нет гравитационного эффекта или чего-то еще. Это просто забавное совпадение.

Я также слышал об недавно открытом астероиде, который может представлять угрозу для Земли. Астероид под названием 2020XR действительно является так называемым потенциально опасным объектом (или PHO), размером более 140 метров в ширину, который может приблизиться к Земле, чем 7.5 миллионов километров. Удар от такого объекта может быть очень сильным. 2020XR — это PHO в том смысле, что его ширина, вероятно, составляет около 300-400 метров, и он может быть ближе к Земле, чем наша собственная Луна.

Однако он не приближается от нас ближе, чем на 2 миллиона километров в течение по крайней мере 170 лет, а на своем следующем проходе, 2 января 2021 года, он пропустит нас с довольно комфортным запасом в 50 миллионов километров и . Таким образом, он не только не проходит мимо нас в день солнцестояния, но он пропускает нас на значительную долю размера орбиты Земли.Черт возьми, ребята из JPL, которые отслеживают опасные объекты, даже не указали их на своем сайте. Фактически, в течение некоторого времени не было известных астероидов, приближающихся к нам.

Это не значит, что не будет какого-то камня, о котором мы не знаем, но вероятность этого чрезвычайно мала в любой момент времени. Кроме того, камни, которые мы обычно пропускаем, маленькие и не наносят такого большого ущерба, если вообще не наносят.

Дело в том, что эти пророки, провидцы, шарлатаны, чокнутые, кто угодно, ошибаются .

И такие вещи меня действительно раздражают. Во-первых, каждый раз — , каждый раз, когда — они рассказывают о подобных вещах, со мной связываются люди, напуганные тем, что они слышали. Некоторые из этих людей могут иметь космофобию (боязнь космоса) или другие проблемы с тревогой, но они определенно не заслуживают того, чтобы их враждовали люди, искажающие науку и истину.

И это другая часть, которая меня расстраивает. Соединение Сатурна и Юпитера — удивительная вещь, редкое и прекрасное событие, которое могут разделить миллионы людей по всей планете, люди, которые затем могут испытать некоторую радость.

И эти торгаши превращают это в нечто ужасное. Они используют это, чтобы пугать людей. И верят они в это на самом деле или нет, для меня не так важно, как они считают, что они ошибаются .

Так что выходите и наслаждайтесь этими чудесами неба, и помните — если вы хотите узнать, что на самом деле происходит во Вселенной, послушайте, что говорят об этом ученые. Это то, что они делают, и у них это хорошо получается.

Октябрь 2020 г. — Часть II: Следующее полнолуние — это луна охотника на Хеллоуин и «микро» Луна — НАСА Исследование солнечной системы

Следующее Полнолуние — Луна Охотника; Micro Blue Moon; Бобровая луна; Морозная, Морозная или Снежная луна; Шарад Пурнима; и Тадингют, Хпаунг Доу У и Фестивальная луна Лоу Кратонг.

Следующее полнолуние будет утром Хэллоуина, в субботу, 31 октября 2020 года, и появится «напротив» Солнца (по земной долготе) в 10:49 по восточному времени. Примерно в это время Луна будет полной в течение примерно трех дней, с ночи четверга до ночи воскресенья, что сделает выходные полнолунием.

Это будет Луна Охотника, полная Луна после Луны Урожая. Согласно альманаху фермера, когда опадали листья и откормлялись олени, это было время для охоты.Поскольку комбайны жали поля, охотники могли легко видеть животных, которые вышли собирать урожай (и лисиц, которые вышли охотиться на них). Самое раннее использование термина «Луна Охотника» в Оксфордском словаре английского языка датируется 1710 годом.

Для большей части Земли это полнолуние будет вторым полнолунием в октябре месяце, что делает ее Голубой Луной согласно новому определению, введенному журналом Sky & Telescope в 1946 году. Однако, если вы находитесь в часовых поясах Владивосток, Папау-Новая Гвинея, Центральное время Австралии и др. , или в часовых поясах к востоку по направлению к международной линии дат, это полнолуние будет 1 ноября 2020 г., а полнолуние в конце ноября будет Голубой Луной (второе полнолуние месяца для этих часовых поясов). ). Поскольку это полнолуние происходит рядом, когда Луна наиболее удалена от Земли (апогей), это Микро-Луна (противоположность «Суперлунии»).

Предоставлено: НАСА / Лаборатория реактивного движения — Калтех.

В 1930-х годах в Альманахе фермера штата Мэн впервые были опубликованы «индийские» названия полных лун года, привязанных к европейским месяцам.Я думаю, что более вероятно, что эти имена коренных американцев были слабо привязаны к сезонам (особенно если они использовались до контакта с европейцами). С двумя полнолунием в октябре 2020 года названия Луны по сезонам и имена Луны по месяцам будут отключены на месяц. Это означает, что имена, которые я использую в зависимости от сезона, будут отличаться от имен, которые другие авторы используют в зависимости от месяца. Они снова выровняются в следующий раз, когда у нас будет четыре полных Луны в сезоне (старое определение Голубой Луны), что произойдет 22 августа 2021 года.По всей вероятности, оба правы. Из того, что я читал о традиционных именах, данных полнолуниям во всем мире до введения современного хронометража, в большинстве случаев старейшины племен выбирали название Луны на основе того, что происходило в то время. Например, если клубника собиралась созреть, то это была Земляничная луна. Имена полнолуния использовались больше для описания и запоминания событий или для помощи в запоминании того, что могло произойти в ближайшем будущем, но этим культурам обычно не требовалось точно указывать точные даты задолго до этого.

В зависимости от сезона, это второе полнолуние осени, это полнолуние является Луной Бобра. Одна из интерпретаций состоит в том, что середина осени была временем для установки ловушек для бобра, прежде чем болота замерзли, чтобы обеспечить запасы теплых зимних мехов. Другая интерпретация предполагает, что название Бобровая Луна произошло от того, насколько активными были бобры, когда они готовились к зиме. Другими названиями этой Луны (вероятно, от более северных племен) были Морозная или Морозная Луна и Снежная Луна, хотя эти имена также использовались для последней Луны Падения или Полнолуния в декабре.

Это полнолуние происходит примерно в конце сезонных муссонных дождей на Индийском субконтиненте. Для индусов это полнолуние — Шарад Пурнима, праздник урожая, знаменующий окончание дождей. Для многих буддистов эта луна является концом вассы, трехмесячного ежегодного ретрита, называемого по-английски «ретритом дождей» или «буддийским постом». В Мьянме конец Вассы отмечается как фестиваль Тадингют, также известный как фестиваль освещения. Это полнолуние приходится на конец буддийского фестиваля Хпаунг Доу У, который начался 17 октября и завершится 3 ноября 2020 года.В Таиланде и близлежащих странах это полнолуние является фестивалем Лой Кратонг, который включает украшение корзин и их плавание по реке.

В большинстве лунно-солнечных календарей месяцы меняются с новолунием, а полнолуние приходится на середину лунных месяцев. Это полнолуние находится в середине девятого месяца по китайскому календарю, Марчешвана по еврейскому календарю и Рабих аль-Авваль, третьего месяца по исламскому календарю.

Как обычно, в честь полнолуния приветствуется ношение соответствующих праздничных небесных одеяний.

Что касается других небесных событий между настоящим моментом и полнолунием после следующего:

Darkest Morning

В конце октября, если вы заметили, что вам трудно просыпаться утром, у вас есть веская причина (или, по крайней мере, правдоподобное оправдание …). Для Вашингтона, округ Колумбия (и аналогичных широт в США, по крайней мере), утро с воскресенья, 25 октября, до субботы, 31 октября 2020 года, будет самым темным утром в году с последними восходами солнца (по нашим современным часам). .В районе Вашингтона, округ Колумбия (с использованием расположения штаб-квартиры НАСА), в субботу, 31 октября 2020 г., в день полнолуния и последний день перехода на летнее время, утренние сумерки начнутся в 6:36 по восточному поясному времени, восход солнца. будет в 7:35 (на 9 минут позже по восточному поясному времени, чем последние восходы зимы по восточному стандартному времени), солнечный полдень будет в 12:51:37, когда Солнце достигнет максимальной высоты 36,73 градуса, закат будет в 18:08, а вечерние сумерки закончатся в 19:07.

Fall Back!

В воскресенье утром, 1 ноября 2020 года, в 2 часа ночи по восточному поясному времени мы «вернемся» к 1 ночи по восточному стандартному времени, сделав переход на стандартное время.Это означает, что у вас будет дополнительный час для сна. Утренние сумерки начнутся в 5:37 AM EST, восход солнца будет в 6:36 AM, солнечный полдень будет в 11:51:35 AM, когда Солнце достигнет своего максимума. высота 36,41 градуса, закат наступит в 17:07, а вечерние сумерки завершатся в 18:06.

Ко дню полнолуния после следующего (понедельник, 30 ноября 2020 г.) утренние сумерки начнутся в 6:05 по восточному стандартному времени, восход солнца будет в 7:07, солнечный полдень — в 11:56:59. когда Солнце достигнет максимальной высоты 29.35 градусов, закат наступит в 16:47, а вечерние сумерки закончатся в 17:49.

31 октября: Полнолуние на Хэллоуин, три планеты и яркие звезды

Вечером полнолуния 31 октября 2020 года, когда закончятся вечерние сумерки (в 19:07 по восточному времени в районе Вашингтона, округ Колумбия), яркий Юпитер появится на юго-юго-западе примерно в 27 градусах над горизонтом вместе с Сатурном. в левом верхнем углу от Юпитера на высоте около 29 градусов над горизонтом. Марс будет ярко светить на востоке-юго-востоке примерно на 22 градуса над горизонтом.Яркая звезда, появляющаяся почти над головой (под углом 84 градуса над северным горизонтом), будет Денеб, одной из трех ярких звезд в «Летнем треугольнике». Другие звезды в треугольнике — Вега на западе и Альтаир на юго-юго-западе. По мере развития лунного цикла эти планеты и звездный фон будут сдвигаться к западу. Кроме того, Юпитер и Сатурн будут постепенно приближаться друг к другу (наиболее близкое расстояние появится позже в декабре).

Подходим к концу вечера с хорошим обзором планет Юпитер и Сатурн в задний телескоп.С переходом на стандартное время Юпитер будет заходить до 22:00 в начале ноября и до 21:00 после середины ноября, хотя с более ранними закатами по-прежнему будет несколько часов каждую ночь для просмотра этих планет. Юпитер и Сатурн были самыми близкими и яркими за год в июле. При ясном небе и в телескоп вы сможете увидеть четыре ярких луны Юпитера, Ганимед, Каллисто, Европу и Ио, заметно меняющие свое положение в течение вечера. Что касается Сатурна, вы должны увидеть ярко освещенные кольца, а также движение самого большого спутника Сатурна, Титана.Марс останется высоким и видимым, достигнув максимальной яркости и яркости за год 13 октября 2020 года. Как говорят кентавры в книгах о Гарри Поттере, в эти вечера «Марс сегодня светит».

К вечеру полнолуния после следующего понедельника, 31 ноября 2020 г., когда закончятся вечерние сумерки (в 17:49 EST для Вашингтона, округ Колумбия), яркая планета Юпитер появится на 20 градусов над горизонтом в на юго-запад с планетой Сатурн, появляющейся в верхнем левом углу от Юпитера на 22 градусе над горизонтом.Планета Марс появится на высоте около 42 градусов над горизонтом на востоке-юго-востоке. Яркой звездой, находящейся ближе всего непосредственно кверху, будет Денеб, которая появится на высоте 70 градусов над горизонтом на западе-северо-западе.

Утром полнолуния в субботу, 31 октября 2020 г., когда начнутся утренние сумерки (в 6:36 утра по восточному времени), яркая планета Венера появится на восток-юго-восток примерно на 21 градус над горизонтом. Планета Меркурий будет восходить вскоре после наступления утренних сумерек и должна быть видна низко на востоке-юго-востоке, пока не исчезнет в лучах рассвета.Яркая звезда, которая появится ближе всего кверху (78 градусов относительно горизонта юго-юго-запад), будет Поллуксом, более ярким из близнецов в созвездии Близнецов. Созвездие Ориона появится на высоте около 40 градусов над горизонтом на юго-западе, а яркие звезды рукава Ориона – Лебедя нашей родной галактики распространятся с юга на запад-северо-запад.

По мере того, как лунный цикл прогрессирует, будет казаться, что фон звезд смещается к западу каждое утро, в то время как планета Венера будет медленно смещаться к востоку, слегка тускнея по мере удаления от Земли к дальней стороне Земли. Солнце.Планета Меркурий будет казаться немного выше на востоке-юго-востоке каждое утро до 10 ноября 2020 года (когда она будет подниматься над горизонтом примерно на 7 градусов, когда начнутся утренние сумерки), после чего она снова начнет смещаться к горизонту. Утро 26 ноября будет последним утром, когда Меркурий будет над горизонтом, когда начнутся утренние сумерки, хотя Меркурий может оставаться видимым после восхода примерно до 6 декабря 2020 года.

К утру полнолуния после следующего 30 ноября 2020 года, когда начнутся утренние сумерки (в 6:05 EST для Вашингтона, округ Колумбия), яркая планета Венера появится на востоке-юго-востоке примерно на 13 градусов выше. горизонт.Меркурий встанет в 6:14 утра (примерно через 9 минут после начала утренних сумерек) и может быть виден примерно за 30 минут до восхода солнца (примерно 6:37 утра). Яркая звезда, которая появляется близко кверху, будет Регулусом, которая будет находиться на высоте 62 градусов над горизонтом на юго-юго-западе. Яркие звезды рукава Ориона – Лебедя нашей родной галактики, включая самую яркую из звезд, Сириус и созвездие Ориона, появятся низко на горизонте с юго-запада на северо-запад.

В течение этого лунного цикла будет несколько небольших метеорных дождей, наиболее заметными из которых будут Леониды, которые, как ожидается, будут активны с 6 по 30 ноября, а пик наступит утром 17 ноября 2020 года, когда лунный свет не будет мешать.Ожидается, что в идеальных условиях этот ливень будет производить от 10 до 20 видимых метеоров в час на пике. Идеальные условия включают темное место вдали от источников света с чистым небом (без облаков или высокой дымки), четкий обзор большого пространства неба и большое количество непрерывной темноты, чтобы ваши глаза могли адаптироваться. Лучшее время для осмотра должно быть после полуночи, но до появления каких-либо признаков рассвета (примерно до 5:21 утра по восточному стандартному времени 17 ноября в районе Вашингтона, округ Колумбия). Ожидается, что пик других ливней достигнет 5 видимых метеоров в час или меньше при идеальных условиях наблюдения, к которым очень немногие из нас имеют доступ в городских и пригородных условиях.

Несмотря на то, что они обычно не видны, я включаю в эти послания на Луну информацию об объектах, сближающихся с Землей (в основном астероидах), которые могут проходить над Землей на 5 лунных расстояниях, потому что я считаю интересным то, что мы обнаружили так много. В понедельник вечером, 26 октября 2020 г., в 23:33 по восточноевропейскому времени (27 октября 2020 г., 03:33 UTC), объект, сближающийся с Землей (2020 UU4), пройдет от 12 до 26 метров (от 38 до 85 футов) в поперечнике. Земля на расстоянии от 1,8 до 1,9 лунных расстояний (номинально 1,8) движется на 11.09 километров в секунду (24 810 миль в час).

Во вторник утром, 27 октября 2020 г., в 4:40 по восточноевропейскому времени (27 октября 2020 г., 08:40 UTC) сближающийся с Землей объект (TD8 2020 г.), размером от 11 до 24 метров (от 35 до 78 футов) в поперечнике, будет пройти Землю на 1,6 лунных расстояния со скоростью 7,58 километров в секунду (16 950 миль в час).

В среду утром, 28 октября 2020 г., в 2:10 по восточному поясному времени (28 октября 2020 г., 06:10 UTC), объект, сближающийся с Землей (2020 TR5), будет иметь диаметр от 15 до 34 метров (от 50 до 112 футов). пролететь мимо Земли в 4.0 лунных расстояний, путешествующих со скоростью 8,80 километров в секунду (19 690 миль в час).

Позже в среду утром в 8:13 по восточноевропейскому времени (28 октября 2020 г., 12:13 по Гринвичу) объект, сближающийся с Землей (2020 UN1), диаметром от 22 до 49 метров (от 73 до 162 футов) пройдет мимо Земли в 4,1 расстояние до Луны составляет 10,06 км в секунду (22 499 миль в час).

Утро четверга, 29 октября 2020 года, будет первым утром, когда планета Меркурий окажется над горизонтом на востоке-юго-востоке за 30 минут до восхода солнца (приблизительное время, когда она может быть впервые видна в лучах рассвета).Меркурий прошел между Землей и Солнцем 4 днями ранее.

Ночь в четверг, 29 октября 2020 года, является вторым из двух японских фестивалей Цукими или «Наблюдения за Луной», который проводится в 13-й день лунного месяца и празднует наблюдение за растущей луной за несколько дней до этого. полон.

С ночи четверга до утра пятницы, 29-30 октября 2020 года, яркая планета Марс появится рядом с увеличивающейся луной. Когда вечерние сумерки закончатся (в 19:09 по восточному времени в районе Вашингтона, округ Колумбия), Луна появится примерно на 17 градусов над восточным горизонтом, а Марс появится над Луной.Около полуночи Луна достигнет своего пика в небе, а Марс будет справа. Марс зайдет первым на западе в пятницу утром в 5:54, а Луна зайдет в 6:27, незадолго до начала утренних сумерек.

В пятницу, 30 октября 2020 года, в 14:46 по восточному времени Луна будет в апогее, самом дальнем от Земли для этой орбиты.

Как упоминалось выше, следующее полнолуние произойдет утром Хэллоуина, в субботу, 31 октября 2020 года, в 10:49 по восточному поясному времени.В настоящее время мы делим год на четыре сезона в зависимости от солнцестояний и равноденствий, причем зима начинается с зимнего солнцестояния в декабре. Это приближает зиму к кварталу с самыми низкими температурами. Большая часть дохристианской Северной Европы праздновала «дни с пересечением четверти» на полпути между солнцестоянием и равноденствием и делила времена года на эти дни. Используя это старое определение, зима была кварталом года с самыми короткими дневными периодами дневного света, с окончанием осени и началом зимы на Самайне, который традиционно отмечается 31 октября или 1 ноября (середина нашей осени).Считается, что наши обычаи Хэллоуина произошли от этих ранних празднований конца осени и начала зимы.

В воскресенье утром, 1 ноября 2020 года, в 2 часа ночи по восточному поясному времени мы «вернемся» к 1 ночи по восточному стандартному времени, сделав переход на стандартное время. Если у вас есть что-то, что вы хотели бы сделать в течение 2 часов, но вы должны делать это только в течение часа, делайте это с 1 до 2 часов ночи сегодня утром …

Где-то между пятницей, 30 октября, и четвергом, 5 ноября 2020 года, объект, сближающийся с Землей (2018 VP1), размером от 2 до 4 метров (от 6 до 13 футов), скорее всего, пройдет мимо Земли где-то между 0.02 и 10,0 лунных расстояний (номинально 1,1), скорость 9,71 км в секунду (21 720 миль в час). Номинально самый близкий подход будет в понедельник, 2 ноября 2020 года, в 6:33 утра по восточному стандартному времени, но это имеет неопределенность в 3 дня 7 часов 11 минут из-за отсутствия наблюдений за таким маленьким объектом. Вероятность того, что этот объект войдет в атмосферу Земли 2 ноября, составляет 0,41% или 1 из 240, если это произойдет, скорее всего, над Тихим океаном. Объект такого размера мог бы безвредно развалиться высоко над поверхностью, и после разрушения в виде обломков падали бы лишь небольшие части.По оценкам, масса этого объекта в 100-1000 раз меньше, чем масса примерно 20-метрового (66 футов) объекта, вошедшего в атмосферу Земли над Челябинском, Россия, в 2013 году.

С вечера понедельника до утра вторника, 2–3 ноября 2020 года, яркая звезда Альдебаран появится под почти полной убывающей Луной. В районе Вашингтона, округ Колумбия, Луна взойдет на восток-северо-восток в понедельник вечером в 18:29 по восточному стандартному времени, Альдебаран в 18:55, Луна достигнет своего пика в небе во вторник утром в 1:52. , а когда в 5:39 начнутся утренние сумерки, Луна будет на 40 градусов над западным горизонтом.

Примерно в первой половине ноября 2020 года (2020-ноя-05 22:04 UTC с погрешностью 5 дней, 18 часов, 57 минут), объект, сближающийся с Землей (2010 JL88), между 12 и 26 метрами (от 38 до 85 футов). ) будет проходить мимо Земли на расстоянии от 0,5 до 48,4 лунных расстояний (номинально 10,4) со скоростью 15,66 километров в секунду (35 040 миль в час).

С вечера четверга до утра пятницы, с 5 по 6 ноября 2020 года, яркая звезда Поллукс (более яркая из близнецов в созвездии Близнецов) появится рядом с убывающей луной (первоначально примерно на 9 градусов левее).В районе Вашингтона, округ Колумбия, Луна взойдет на восток-северо-восток в четверг вечером в 20:42 по восточному стандартному времени с Поллуксом примерно на 9 градусов влево. Луна достигнет своего пика в небе в пятницу утром в 4:25 и будет на юго-западе с Поллуксом примерно на 7 градусов выше, когда утренние сумерки начнутся в 5:42.

С вечера пятницы до утра субботы, 6-7 ноября 2020 года, убывающая луна, похоже, переместится на другую сторону яркой звезды Поллукс. В районе Вашингтона, округ Колумбия, Луна будет восходить на восток-северо-восток в 9:40 по восточному стандартному времени с Поллуксом примерно на 7 градусов выше, и пара будет разделяться всю ночь.Луна достигнет максимума в небе в субботу утром в 5:18 утра, а утренние сумерки начнутся в 5:43 утра.

Воскресным утром, 8 ноября 2020 года, убывающая Луна будет выглядеть наполовину полной, поскольку достигнет своей последней четверти в 8:46 по восточному стандартному времени.

В ночь с воскресенья на утро понедельника, с 8 по 9 ноября 2020 года, яркая звезда Регулус появится в правом нижнем углу убывающего полумесяца. В районе Вашингтона, округ Колумбия, Луна взойдет на восток-северо-восток в 23:50 по восточному стандартному времени, а Регулус встанет на 30 минут позже в понедельник утром в 00:20.Утренние сумерки начнутся в 5:45, когда Луна будет примерно на 62 градуса над юго-восточным горизонтом.

Во вторник утром, 10 ноября 2020 года, планета Меркурий появится на самом высоком уровне над горизонтом в то время, когда начнутся утренние сумерки. В районе Вашингтона, округ Колумбия, утренние сумерки начнутся около 5:46 утра, когда Меркурий появится примерно на 7 градусов над горизонтом восток-юго-восток. Яркая звезда Спика появится в верхнем правом углу от Меркурия, а яркая планета Венера появится дальше над парой.В достаточно большой телескоп Меркурий будет казаться полуосвещенным и достигнет наибольшего углового расстояния от Солнца, если смотреть с Земли около полудня.

В четверг утром, 12 ноября 2020 года, убывающий полумесяц, яркая планета Венера, яркая звезда Спика и планета Меркурий появятся вместе на востоке-юго-востоке. Когда начнутся утренние сумерки (5:48 по восточному стандартному времени для Вашингтона, округ Колумбия), Луна появится на 25 градусах над горизонтом, Венера — на 18, Спика — на 12, а Меркурий — на 7 градусах.

В пятницу утром, 13 ноября 2020 года (пятница, 13-е), убывающий серп Луны сместится, образуя четырехугольник с Венерой, Спикой и Меркурием. Когда начнутся утренние сумерки (5:49 EST для Вашингтона, округ Колумбия), посмотрите на восток-юго-восток, чтобы увидеть Меркурий внизу, Луну над Меркурием, Спику справа от Луны и Венеру на верх.

В субботу утром, 14 ноября 2020 года, в 6:44 по восточному стандартному времени Луна будет в перигее, самом близком к Земле для этой орбиты.

Сразу после полуночи в воскресенье, 15 ноября 2020 года, в 0:07 по восточному стандартному времени наступит новолуние, когда Луна пройдет между Землей и Солнцем и не будет видна с Земли. Поскольку это будет близко, когда Луна будет ближе всего к Земле, это будет «Суперлуна» (хотя большая часть общественного интереса связана с Суперлунами, которые мы можем видеть). Пятидневный индуистский фестиваль огней, Дивали или Дипавали, отмечается в ночь на новолуние, которое считается самой темной ночью в индуистском лунно-солнечном календаре.Давали празднует духовную победу света над тьмой, добра над злом и знания над невежеством. Фестиваль продлится с 12 по 16 ноября 2020 года.

День или следующий за новолунием день знаменует начало нового месяца для большинства лунно-солнечных календарей. Десятый месяц китайского календаря начинается в воскресенье, 15 ноября 2020 г. (в полночь по часовому поясу Китая, что на 13 часов опережает EST). В исламском календаре месяцы традиционно начинаются с первого появления растущего полумесяца, хотя многие мусульманские общины теперь следуют календарю Умм-аль-Кура в Саудовской Аравии, который использует астрономические вычисления для более предсказуемого начала месяцев.Согласно этому календарю, четвертый месяц в году, Рабих аль-Тани, также известный как Рабих аль-Ахир, начнется на закате в воскресенье, 15 ноября 2020 года. Закат в понедельник, 16 ноября 2020 года, ознаменует начало Кислева. в еврейском календаре. Ханука начнется ближе к концу Кислева.

В понедельник утром, 16 ноября, и снова во вторник, 17 ноября 2020 года, яркая звезда Спика появится примерно в 4 градусах правее нижнего края яркой планеты Венеры. Когда начнутся утренние сумерки, пара появится на высоте около 16 градусов над горизонтом восток-юго-восток (около 5:51 по восточному стандартному времени в районе Вашингтона).

Утро вторника, 17 ноября 2020 года, является прогнозируемым пиком ежегодного метеорного потока Леонид. Ожидается, что в идеальных условиях этот поток будет производить от 10 до 20 видимых метеоров в час вблизи своего пика. Идеальные условия включают в себя темное место вдали от источников света, чистое небо без облаков или высокой дымки, хороший обзор большого пространства неба и много непрерывной темноты, чтобы ваши глаза могли адаптироваться. Лучшее время для осмотра должно быть после полуночи, но до появления каких-либо признаков рассвета (примерно до 5:21 по восточному стандартному времени для Вашингтона, округ Колумбия).Тем из нас, кто живет в городских и пригородных условиях, окруженных источниками света, вероятно, не повезет увидеть эти метеоры. Этот метеорный поток вызван пылью и обломками кометы 55P / Темпеля-Туттля, попадающими в атмосферу Земли со скоростью 71 километр в секунду (159 000 миль в час).

В среду вечером, 18 ноября 2020 года, яркая планета Юпитер появится в верхнем левом углу растущего серпа Луны, а планета Сатурн появится дальше в верхнем левом углу.В районе Вашингтона, округ Колумбия, Луна появится примерно на 18 градусов над горизонтом юго-юго-запад, поскольку вечерние сумерки заканчиваются в 17:53 EST. Сначала Луна зайдет на западе-юго-западе в 20:11.

К вечеру четверга, 19 ноября 2020 года, растущий серп Луны сместится влево от Юпитера и Сатурна и появится на 24 градуса над юго-юго-западным горизонтом, когда закончятся вечерние сумерки (в 17:52 EST для Вашингтона, округ Колумбия). площадь). Юпитер зайдет первым на западе-юго-западе в 20:43.

В субботу, 21 ноября 2020 года, Луна будет выглядеть наполовину полной, поскольку она достигнет своей первой четверти в 23:45 EST.

Примерно в понедельник, 23 ноября 2020 г. (23 ноября 2020 г., 12:53 UTC с погрешностью в 1 день, 18 часов и 20 минут), объект, сближающийся с Землей (2017 WJ16), между 37 и 82 метрами (от 120 до 269 футов) в поперечнике пройдет мимо Земли на расстоянии от 4,1 до 6,1 лунных расстояний (номинально 4,9) со скоростью 4,75 километра в секунду (10630 миль в час).

С вечера среды до утра четверга, с 25 по 26 ноября 2020 года, яркая планета Марс появится над растущей луной.Когда вечерние сумерки закончатся (17:50 EST для Вашингтона, округ Колумбия), Луна появится примерно на 34 градуса над горизонтом восток-юго-восток, Луна достигнет своего пика в небе в 20:57, и Марс зайдет. первый на западе в четверг утром в 3:08.

Где-то в конце ноября или начале декабря 2020 года (2020-ноя-26 04:41 UTC с погрешностью 8 дней, 1 час, 42 минуты), объект, сближающийся с Землей (2018 RQ4), между 11 и 25 метрами (36 до 81 фута) в поперечнике пройдёт мимо Земли на расстоянии 1.1 и 22,3 лунных расстояний (номинально 8,1) со скоростью 7,44 км в секунду (16 640 миль в час).

Утро четверга, 26 ноября 2020 года, будет последним утром, когда планета Меркурий будет над горизонтом восток-юго-восток, когда для этого явления начнутся утренние сумерки.

В четверг вечером, 26 ноября 2020 года, в 19:29 по восточному стандартному времени Луна будет в апогее, самом дальнем от Земли по этой орбите.