Re: Влияние некоторых факторов солнечной и геомагнитно ↑
elgru в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
дни с различным уровнем геомагнитной активности достоверных различий не
выявляется. При всех значениях Ар индекса отношение количества
развившихся пароксизмов аритмии к количеству дней данного уровня
геомагнитной активности существенно не меняется" - из автореферата этого автора.
3 комментария
сначала старые сначала новые
"При анализе частоты развития пароксизмов наджелудочковых аритмий в дни с различным уровнем геомагнитной активности достоверных различий не выявляется. При всех значениях Ар индекса отношение количества развившихся пароксизмов аритмии к количеству дней данного уровня геомагнитной активности существенно не меняется" - из автореферата этого автора.
Ну, я обнаружил даже некоторые традиции в выборе параметров Гелио_Гео активности (ГГА). Вот их более строгий вид:
Ну, я обнаружил даже некоторые традиции в выборе параметров Гелио_Гео активности (ГГА). Вот их более строгий вид:
Было изучено влияние восьми гелиогеофизических и метеорологических переменных (чисел Вольфа (ЧВ), Ар-индекса (АИ), К-индекса (КИ), показателей космического излучения на 10,7 см (Изл), средней суточной температуры воздуха (ТВ), средней суточной влажности воздуха (ВВ), среднего суточного атмосферного давления (АД) и максимальной скорости ветра (СВ)) на смертность от внешних причин. Исходные данные были получены из Новосибирского гидрометеорологического центра в готовом виде на бумажных носителях (таблицы). Эти переменные представляют собой показатели, регистрируемые всеми гидрометеорологическими станциями.
http://www.imwerden.info/belousenko/books/publicism/openko_suicide.htm
Число Вольфа (W) используется для количественного определения активности Солнца и определяется по следующей формуле:
W = f + 10g,
где f – общее число солнечных пятен,
g – число образованных ими групп, наблюдаемых на Солнце в данный момент времени. Чем больше показатель, тем выше в этот момент активность Солнца.
Ар- и К-индексы характеризуют регулярные и нерегулярные вариации магнитного поля Земли, возникающие вследствие изменения освещенности ионосферы Земли в течение суток и воздействия потока солнечной плазмы на магнитосферу Земли, изменений внутри магнитосферы и взаимодействия магнито- и ионосферы.
К-индекс – это квазилогарифмический индекс, вычисляемый по данным конкретной обсерватории за трехчасовой интервал времени. Он представляет собой значения от 0 до 9 единиц. Для его вычисления берется изменение магнитного поля за трехчасовой интервал, из него вычитается регулярная часть и полученная величина преобразуется по специальной таблице в К-индекс [53].
Качественно состояние магнитного поля в зависимости от величины К-индекса можно охарактеризовать следующим образом:
Значение К<=2 – спокойное;
Значение К от 2 до 3 – слабовозмущенное;
Значение К=4 – возмущенное;
Значение К от 5 до 6 – магнитная буря;
Значение К>=7 – большая магнитная буря.
Ар–индекс – линейный индекс, представляющий собой среднее значение вариаций магнитного поля. Определяется в единицах магнитного поля (нанотесла – нТл).
Космическое излучение – это поток стабильных частиц высоких энергий (от 1 до 1012 Гэв), приходящих на Землю из мирового пространства, а также рожденное этими частицами при взаимодействии с атомными ядрами атмосферы вторичное излучение. Подавляющая часть космического излучения приходит из Галактики и лишь небольшая часть связана с активностью Солнца [53].
Температура воздуха была измерена в градусах по шкале Цельсия (оС), влажность – в %, атмосферное давление в миллиметрах ртутного столба и скорость ветра – в метрах в секунду.
В процессе исследования были рассчитаны амплитуды изменений описанных выше переменных в течение суток как разность между значением переменной в предыдущий день и значением в день наблюдения, при этом положительная разность показывала уменьшение значения показателя, отрицательная – его рост.
http://www.imwerden.info/belousenko/books/publicism/openko_suicide.htm
Число Вольфа (W) используется для количественного определения активности Солнца и определяется по следующей формуле:
W = f + 10g,
где f – общее число солнечных пятен,
g – число образованных ими групп, наблюдаемых на Солнце в данный момент времени. Чем больше показатель, тем выше в этот момент активность Солнца.
Ар- и К-индексы характеризуют регулярные и нерегулярные вариации магнитного поля Земли, возникающие вследствие изменения освещенности ионосферы Земли в течение суток и воздействия потока солнечной плазмы на магнитосферу Земли, изменений внутри магнитосферы и взаимодействия магнито- и ионосферы.
К-индекс – это квазилогарифмический индекс, вычисляемый по данным конкретной обсерватории за трехчасовой интервал времени. Он представляет собой значения от 0 до 9 единиц. Для его вычисления берется изменение магнитного поля за трехчасовой интервал, из него вычитается регулярная часть и полученная величина преобразуется по специальной таблице в К-индекс [53].
Качественно состояние магнитного поля в зависимости от величины К-индекса можно охарактеризовать следующим образом:
Значение К<=2 – спокойное;
Значение К от 2 до 3 – слабовозмущенное;
Значение К=4 – возмущенное;
Значение К от 5 до 6 – магнитная буря;
Значение К>=7 – большая магнитная буря.
Ар–индекс – линейный индекс, представляющий собой среднее значение вариаций магнитного поля. Определяется в единицах магнитного поля (нанотесла – нТл).
Космическое излучение – это поток стабильных частиц высоких энергий (от 1 до 1012 Гэв), приходящих на Землю из мирового пространства, а также рожденное этими частицами при взаимодействии с атомными ядрами атмосферы вторичное излучение. Подавляющая часть космического излучения приходит из Галактики и лишь небольшая часть связана с активностью Солнца [53].
Температура воздуха была измерена в градусах по шкале Цельсия (оС), влажность – в %, атмосферное давление в миллиметрах ртутного столба и скорость ветра – в метрах в секунду.
В процессе исследования были рассчитаны амплитуды изменений описанных выше переменных в течение суток как разность между значением переменной в предыдущий день и значением в день наблюдения, при этом положительная разность показывала уменьшение значения показателя, отрицательная – его рост.
Оценка всех переменных осуществлялась по интервальной шкале. Было исследовано распределение значений переменных, т.е. закономерности их встречаемости или определение нормальности [38]. Нормальное распределение характеризуется тем, что крайние значения признака встречаются в нем достаточно редко, а близкие к средней величине – часто, т.е. согласно экспоненциальному распределению Пуассона. Для проверки нормальности распределения был проведен тест Колмогорова-Смирнова, показавший значение вероят-ности ошибки p<0,05 для изучаемых нами гелиогеофизических и метеорологических переменных, что является не значимой ошибкой. Переменные подчинялись нормальному распределению. Это же показал графический анализ переменных.
Все случаи смерти от внешних причин имели коды 20 класса согласно МКБ–10. Преднамеренные самоповреждения (самоубийства) имели код Х60–Х84 включительно, все остальные случаи были объединены в группу «несчастные случаи» и имели оставшиеся коды 20 класса МКБ-0.
Распределение частоты несчастных случаев и суицидов у мужчин и женщин по дням года тоже подчинялось закону нормального распределения. Поэтому для дальнейшего исследования были применены параметрические методы [7].
Для выявления связи между изучаемыми переменными (ежедневными гелиогеофизическими и метеорологическими показателями и частотой суицидов и несчастных случаев в популяции) и определения силы этой связи были рассчитаны коэффициенты корреляции r. Поскольку переменные относились к интервальной шкале и подчинялись закону нормального распределения был выбран метод расчета коэффициента корреляций по Пирсону. Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле: ...
Из попарно сгруппированных переменных была сформирована корреляционная матрица. Расчет был выполнен в программе SPSS. Были получены коэффициенты корреляции Пирсона r, количество использованных пар значений переменных, стандартное отклонение для двух переменных и вероятность ошибки p, соответствующая предположению о ненулевой корреляции.
С целью выяснения вопроса, имеются ли значимые различия в частоте смертей от внешних причин в дни с разными гелиогеофизическими и метеорологическими условиями, было выполнено сравнение средних значений. Был выбран t-тест для одной выборки, который позволяет выяснить, отличается ли среднее значение, полученное на основе выборки (частота смертей в дни с высокими или низкими показателями переменных), от контрольного значения (среднего значения в течение изучаемого периода в исследовании). Это один из наиболее часто применяемых методов статистического анализа [7]. В результате проведения t- теста для одной выборки в программе SPSS были получены таблицы, содержащие средние значения в выборке, количество пар значений признаков, стандартное отклонение, 95 % доверительный интервал (ДИ) и стандартную ошибку среднего.
Методом сплошного ежедневного наблюдения частоты возникновения смерти от внешних причин в течение 2001–2004 гг. (по количеству записей в базе данных) нами было проведено исследование влияния гелиогеофизических (числа Вольфа, Ар- и К-индексов, космического излучения) и метеорологических показателей (среднесуточной температуры воздуха, средней суточной влажности, среднего атмосферного давления и максимальной скорости ветра) на частоту по дням, соответствующим случаям смерти. Результаты расчета коэффициентов корреляции по Пирсону показаны в таблице 8. ...
Все случаи смерти от внешних причин имели коды 20 класса согласно МКБ–10. Преднамеренные самоповреждения (самоубийства) имели код Х60–Х84 включительно, все остальные случаи были объединены в группу «несчастные случаи» и имели оставшиеся коды 20 класса МКБ-0.
Распределение частоты несчастных случаев и суицидов у мужчин и женщин по дням года тоже подчинялось закону нормального распределения. Поэтому для дальнейшего исследования были применены параметрические методы [7].
Для выявления связи между изучаемыми переменными (ежедневными гелиогеофизическими и метеорологическими показателями и частотой суицидов и несчастных случаев в популяции) и определения силы этой связи были рассчитаны коэффициенты корреляции r. Поскольку переменные относились к интервальной шкале и подчинялись закону нормального распределения был выбран метод расчета коэффициента корреляций по Пирсону. Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле: ...
Из попарно сгруппированных переменных была сформирована корреляционная матрица. Расчет был выполнен в программе SPSS. Были получены коэффициенты корреляции Пирсона r, количество использованных пар значений переменных, стандартное отклонение для двух переменных и вероятность ошибки p, соответствующая предположению о ненулевой корреляции.
С целью выяснения вопроса, имеются ли значимые различия в частоте смертей от внешних причин в дни с разными гелиогеофизическими и метеорологическими условиями, было выполнено сравнение средних значений. Был выбран t-тест для одной выборки, который позволяет выяснить, отличается ли среднее значение, полученное на основе выборки (частота смертей в дни с высокими или низкими показателями переменных), от контрольного значения (среднего значения в течение изучаемого периода в исследовании). Это один из наиболее часто применяемых методов статистического анализа [7]. В результате проведения t- теста для одной выборки в программе SPSS были получены таблицы, содержащие средние значения в выборке, количество пар значений признаков, стандартное отклонение, 95 % доверительный интервал (ДИ) и стандартную ошибку среднего.
Методом сплошного ежедневного наблюдения частоты возникновения смерти от внешних причин в течение 2001–2004 гг. (по количеству записей в базе данных) нами было проведено исследование влияния гелиогеофизических (числа Вольфа, Ар- и К-индексов, космического излучения) и метеорологических показателей (среднесуточной температуры воздуха, средней суточной влажности, среднего атмосферного давления и максимальной скорости ветра) на частоту по дням, соответствующим случаям смерти. Результаты расчета коэффициентов корреляции по Пирсону показаны в таблице 8. ...