Динамика мрот: Мрот в России по годам в таблице с 2000 до 2021 и сегодня
Украина обогнала Россию по росту минимальной зарплаты – Росбалт
Мировым лидером по росту минимальной зарплаты в минувшем году стала Украина, где показатель увеличился на 27% до $171 в месяц (в пересчете на доллары США).
Тем не менее, по абсолютному значению Украина располагается в нижней части странового рейтинга, однако, к примеру, опережает Россию, которая занимает 45-ю позицию из 56. В прошедшем году россиянам должны были платить не меньше $146, сообщает «Лента.ру» со ссылкой на данные портала Picodi.com.
Эксперты сравнивали чистые зарплаты, то есть сумму, которую работник получает после уплаты налогов.
Выше всего минимальная зарплата в Люксембурге — $2241 на руки.
Напомним, что в России с 2021 года минимальный размер оплаты труда (МРОТ) впервые превысит прожиточный минимум для трудоспособного населения.
«Минимальный размер оплаты труда с 1 января 2021 года будет установлен в размере 12 792 рубля, или с ростом на 5,5%. При этом, выполняя положение Конституции РФ, впервые минимальный размер оплаты труда превысит прожиточный минимум трудоспособного населения.
При этом с 1 января МРОТ и прожиточный минимум будут рассчитываться исходя не из потребительской корзины, а из медианного дохода. Размер МРОТ составит 42% от медианной заработной платы.
Ранее замглавы Минтруда РФ Андрей Пудов высказал мнение, что прожиточный минимум (ПМ) не должен становиться уровнем оценки бедности, и критерии ее оценки планируется скорректировать. «Прожиточный минимум в этом смысле не должен становиться уровнем оценки бедности. Этот подход должен пересматриваться. Мы сейчас как раз решаем этим законопроектом (о новой методике расчета прожиточного минимума и МРОТ — ред.) вопрос об изменении подходов к расчету ПМ, будем пересматривать вопрос о том, каким образом определять бедность. <…> Для оценки критериев бедности должны быть использованы иные показатели», — указал замминистра.
При этом Пудов уверен, что переход на новую методику расчета минимального размера оплаты труда и прожиточного минимума позволит расти этим показателям быстрее темпов инфляции.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(Осталось как есть)
)
02.2020 – Минимальная заработная плата.)
08.2019
12.2014
12.2011
11.2008
07.2006
04.2002
12.1996
01.2012 г. № 6 во исполнение постановления Президента Республики Узбекистан от 30 декабря 2011 года N ПП-1675 постановляет
02.20 до 01.02.21 – 679 330 сумов, с 01.09.19 до 01.02.20 – 634 880 сум)
01.2019 до 01.02.2020
09.2009 г до 1 января 2019 г. 1, 2, 3 разряды имели коэффицент 2,476; 2,725; 2,998 соответственноСостоялось заседание Комитета РСПП по рынку труда и социальному партнерству
28 октября 2020 года в онлайн-режиме состоялось заседание Комитета РСПП по рынку труда и социальному партнерству.
Рассматривался проект федерального закона «О внесении изменений в федеральный закон «О прожиточном минимуме в Российской Федерации» и статью 1 Федерального закона «О минимальном размере оплаты труда».
Президент РСПП Александр Шохин отметил, что бизнес поддерживает подход, при котором МРОТ отрывается от размера прожиточного минимума для трудоспособного населения, который, в свою очередь, сегодня привязан к стоимости потребительской корзины. Учет при определении МРОТ такого фактора как уровень заработных плат в стране – это определенный шаг вперед. При этом необходимо учитывать взаимное влияние размера МРОТ и уровней экономического развития, производительности труда и занятости.
«Мы должны понимать, почему выбраны такие соотношения ПМ с медианным среднедушевым доходом (44,2%) и МРОТ с медианной заработной платой (42,0%). До сих пор не ясны основания, которые учитывались при определении предлагаемых размеров указанных соотношений. Рассчитываем получить исчерпывающий ответ на этот вопрос», – сказал Александр Шохин.
Он уточнил, что отрыв МРОТ от стоимости потребительской корзины и привязка размера МРОТ к одному из экономических показателей – медианной заработной плате – позволяет создать более экономически обоснованный инструмент по регулированию оплаты труда.
«По нашему мнению, такой подход является основанием для сохранения структуры МРОТ, соответствующей законодательно установленной структуре заработной платы», – сказал президент РСПП.
Что касается предложенной Росстатом методики определения медианной заработной платы, то вызывает сомнение сохранение применения районных коэффициентов и процентных надбавок к МРОТ.
«В методике отмечается, что показатель медианной заработной платы формируется в эквиваленте полной занятости. При этом из расчёта медианной заработной платы исключаются выплаты, размер которых ниже МРОТ», – сказал Александр Шохин.
«Поддерживая предложение Росстата о формировании медианной заработной платы в эквиваленте полной занятости, считаем необходимым разработать механизм приведения сложившейся заработной платы, в том числе и за не полностью отработанное время, к месячной заработной плате за полностью отработанное время», – подытожил президент РСПП.
Заместитель министра труда и социальной защиты РФ Ольга Баталина дала разъяснения по новой методике расчета МРОТ. При ее формировании анализировалось множество показателей, но остановились на соотношении ПМ с медианным среднедушевым доходом и МРОТ с медианной заработной платой.
«Рост минимального размера оплаты труда абсолютно пассивный — 5,5%. И рост прожиточного минимума в рублях абсолютно пассивный — 3,7% с учетом инфляционных состояний экономики. Динамичный рост доходов граждан, одновременно взвешенный с возможностью работодателей региональных и федеральных бюджетов, сбалансирован», – сказала Ольга Баталина, перечислив сдерживающие факторы при составлении методики, в том числе, рост региональных бюджетных расходов, обеспечение преемственности при переходе от одной модели расчетов к другой.
«МРОТ будет расти тем же темпом, что и медианная зарплата. И будет меняться не реже одного раза в пять лет», – сказала Ольга Баталина.
Отвечая на вопрос, может ли МРОТ меняться в сторону уменьшения, она подчеркнула: «Не представляю условий, при которых мы могли бы пойти на снижение МРОТ, хотя законодательно это прямо не запрещено».
«Сейчас динамика увеличения МРОТ в большей степени отвечает социально-экономическим реалиям. То есть МРОТ подтягивается до уровня прожиточного минимума», – подытожила Ольга Баталина.
С докладами также выступили президент ассоциация «ЭРА РОССИИ» Аркадий Замосковный, генеральный директор Союза работодателей атомной промышленности, энергетики и науки Андрей Хитров, исполнительный директор Ассоциации промышленников горно-металлургического комплекса России Алексей Окуньков и другие.
По итогам заседания было решено одобрить концепцию проекта федерального закона, предусматривающего переход к новой модели установления величины прожиточного минимума (ПМ) на федеральном уровне в процентном соотношении к медианному среднедушевому доходу, а минимального размера оплаты труда (МРОТ) в процентном соотношении к медианной заработной плате.
При этом представители объединений работодателей и компаний высказали опасения того, что такой принцип установления МРОТ может вызвать «эффект спирали» в системах оплаты труда. Кроме того, было предложено доработать методику определения медианной заработной платы.
«Предлагаемая проектом федерального закона модель расчета ПМ и МРОТ соответствует международному опыту. Отрыв МРОТ от «границы бедности», которой является ПМ, и его привязка к такому показателю, как медианная заработная плата, позволяет создать экономически обоснованный и «самонастраивающийся» инструмент по регулированию оплаты труда, а также преодолению бедности, особенно среди работающих граждан», – указано в проекте решения заседания.
Как Jakarta MRT изменила офисную динамику в столице? | Сингапур
Внедрение Jakarta MRT коренным образом изменило офисную динамику в столице. С учетом того, что значительная часть городской рабочей силы теперь может быстро перемещаться по городу, оккупанты и инвесторы в равной степени должны понимать, как это повлияет как на районы, обслуживаемые линиями метро, так и на те, которые не обслуживаются.
В этой статье мы собираемся взглянуть на динамику спроса и предложения в Джакарте и на то, как эти критически важные инфраструктурные проекты проявляют свое присутствие.
Устранение дефицита канцелярских товаров
Офисные помещения в Джакарте в настоящее время находятся в удовлетворительном состоянии, а заполняемость центрального делового района составляет 74,3%. Однако за последние 2 года как коворкинг, так и электронная коммерция начали съедать этот доступный запас, ускоряя темпы поглощения этого предложения.
За последние три года мы наблюдали значительный объем новых поставок на рынок Джакарты. В 2020 и 2021 годах в офисном секторе не будет большого предложения, а это означает, что заполняемость будет снижаться по сравнению с нашим последним отчетом за последний квартал 2018 года.
С точки зрения инвесторов, это очень позитивная новость, поскольку ожидается, что арендные ставки вырастут с низких уровней, на которых они сейчас находятся.
Текущий рынок арендаторов усложняет жизнь арендодателям, поэтому ожидается возвращение к сбалансированным условиям 2013–2014 годов.
Фактор MRT Джакарты
Но это улучшение состояния инвесторов не будет равномерно распространяться по городу. Внедрение долгожданной станции метро MRT, первая фаза которой открылась 24 марта 2019 года, окажет сильное влияние на спрос на офисные помещения вдоль линии.Это, в свою очередь, будет означать повышенный спрос и рост доходов от аренды для домовладельцев зданий, расположенных недалеко от станций.
Дорожное движение в столице Индонезии, как известно, плохое: среднестатистический житель Джакарта тратит 63 часа в год в пробке. Даже введение таких правил, как правило нечетного и четного для некоторых основных дорог, мало что сделало для остановки движения. Линия MRT, которая в настоящее время простирается от Лебак-Булуса в Южной Джакарте до кольцевой развязки Hotel Indonesia в Центральной Джакарте, как ожидается, будет перевозить до 430000 пассажиров в день после завершения строительства в 2024 году.
Для офисных работников в Джакарте линия MRT уже зарекомендовала себя невероятно ценной: местные поездки, которые раньше занимали 25-30 минут, теперь выполняются всего за 5 минут.
Жильцы видят значительную ценность в перемещении своих офисов в доступные здания вдоль линии, даже в более старые здания класса B. Действительно, мы наблюдаем заполнение до 90% в некоторых помещениях класса B, что замечательно, учитывая средний показатель по центральному деловому району. Поскольку на всем протяжении маршрута доступно лишь очень небольшое количество свободных земель, мы ожидаем, что арендная плата будет продолжать расти, поскольку оккупанты соперничают за место.
Использование доступного предложения
Было интересно наблюдать, как оккупанты из Кунингана, ранее бывшего офисного центра премиум-класса, перемещаются в места, расположенные вдоль маршрута метро. Вместо них мы видим, как все большее количество игроков электронной коммерции и коворкинга, о которых упоминалось ранее, заполняют освободившиеся места.
Поскольку стартапам очень нужны доступные офисные помещения, это изменение в динамике дает им прекрасную возможность пользоваться первоклассными акциями, хотя и без подключения к MRT.
Примером этого является недавний клиент, который переехал в известную офисную башню в Кунингане. При низких арендных ставках в этом районе по сравнению с такими местами, как Судирман, они смогли занять пространство, которое дает им возможность расти по привлекательной ставке. При снижении арендных ставок с 250 000 индонезийских рупий в 2013 году до менее 175 000 рупий сегодня для арендаторов, занимающих более 10 000 кв. М, будет интересно посмотреть, как такие районы, как Кунинган, могут возродиться в качестве центров стартапов.
Будущие проекты
По мере того, как MRT приближается к завершению в 2024 году, мы внимательно следим за дополнительными инфраструктурными проектами и тем, как они могут повлиять на динамику собственности по всему городу.Расширение строящейся системы LRT, например, могло бы доставить важные связи из таких областей, как Кунинган, в пригород и в район CBD.
Однако для арендодателей за пределами сети MRT недостаточно просто дождаться реализации этих государственных инфраструктурных проектов. При таком низком уровне заполняемости сделать привлекательное предложение прямо сейчас для таких стартапов и коворкинг-пространств – это хороший способ гарантировать, что они прочно останутся в плюсе.
Навигация по офисной среде
Проект MRT – лишь один из ключевых трендов, влияющих на тенденции в сфере недвижимости столицы.В этой среде, ориентированной на предложение, есть значительные возможности, а также риски как для арендаторов, так и для инвесторов. Чтобы полностью понять ландшафт Джакарты, важно иметь партнера, который может действовать в качестве проводника при планировании вашего следующего шага.
Свяжитесь с нами, и давайте обсудим, как моя команда может помочь вам добиться успеха в процессе принятия офисных решений здесь, в Джакарте.
Применение системной динамики для имитации пассажиропотока на станциях метро
В данной статье предлагается макроскопическая имитационная модель пассажирского потока, основанная на системной динамике.
Он рассматривает ключевые факторы, влияющие на динамику пассажиропотока с целостной точки зрения станций, а затем моделирует динамическое изменение количества пассажиров. Во-первых, представлена передача пассажирского потока для общего отношения «многие ко многим» между узлами. Когда сумма отправляющих мощностей, направляемых для нисходящего узла, меньше, чем принимающая пропускная способность этого узла, совокупность пассажиров, оказавшихся в затруднительном положении, будет формировать часть очереди, стоящую в очереди. Результаты моделирования пассажиропотока станции метро в Пекине показывают, что предложенная модель работает хорошо, сравнивая ее с реальными данными.Его можно применять для описания динамического изменения количества пассажиров и уровня обслуживания объектов.
1. Введение
Постоянно растущий спрос на городской железнодорожный транспорт подразумевает растущий спрос на его услуги, что требует более эффективных услуг на станциях. Как критическое место для пассажиров, прибывающих и покидающих систему городского железнодорожного транспорта, станция предоставляет пассажирам множество услуг, таких как проверка безопасности и пересадка с одной платформы на другую.
Он часто страдает от относительно сильной загруженности с большим количеством пассажиров, собирающихся на нескольких объектах, что приводит к дискомфорту для пассажиров и, скорее, вызывает некоторую небезопасность. Получение информации о количестве пассажиров и их изменении в различных помещениях является основным, но наиболее важным способом поддержания хорошего уровня обслуживания (LOS) [1] и обеспечения безопасности пассажиров [2].
Основная задача моделирования пассажиропотока состоит в использовании соответствующих индикаторов для оценки уровня пассажиропотока.LOS применяется для изучения степени загруженности платформ LRT (Light Rail Transit) и степени загруженности транспортного средства. С помощью двух вышеупомянутых индикаторов загруженности или скопления сначала определяется взаимосвязь между временем пребывания поездов и ситуациями скопления на станциях LRT [1]. Общее время эвакуации и максимальная пропускная способность выбранной лестницы, которая напрямую соединяется с платформой, используются для оценки процесса эвакуации выходящих пассажиров на станциях метро в часы пик [3].
Энтропия скорости, которая представляет как распределение величины движения, так и распределение направления движения, сначала вводится для обнаружения скопления [4].
Многие исследования сосредоточены на области станций метро, в основном с учетом сложности компоновки станции, разнообразия средств обслуживания, неоднородности и разнообразия поведения пассажиров, а также взаимодействия между пассажирами и окружающей средой станции [5]. Для изучения пассажиропотока на станциях был использован метод моделирования, который полезен не только для получения LOS и безопасности на станциях, но и для управления станциями, включая эвакуацию и контроль пассажиропотока.Имитационные модели можно в целом разделить на микроскопические и макроскопические модели. Эти микроскопические модели представляют собой пространственно-дискретные модели, такие как модель клеточной автоматизации [6], и пространственно-непрерывные модели, такие как модель социальной силы [7, 8]. Макроскопические модели включают модель континуума [9], модель передачи ячеек [10, 11], модель передачи канала [12], модель массового обслуживания [13], модель динамики системы [14] и т.
Д.
В основном микроскопические модели акцентировать внимание на описании индивидуального поведения для воспроизведения некоторых самоорганизованных явлений [7].Он широко применяется для моделирования объектов с определенными физическими характеристиками или для моделирования нескольких схем потока, таких как поток в узком месте и противоток. Применение микроскопических методов на станции метро, как правило, заключается в моделировании пассажиропотока через некоторые конкретные объекты, такие как лестницы, эскалаторы или группу объектов с определенной функцией, такой как обмен пассажирами во время высадки и посадки в поезд. Ref. [15] применяет модифицированную модель социальной силы для описания трехмерного движения людей по лестнице на станции метро, принимая во внимание калибровку таких параметров, как скорость ходьбы, размер тела и т. Д.Ref. [16] предлагает новое приложение модели клеточного автомата для имитации движения людей при высадке и посадке на станциях метро, в котором вероятности перехода для моделирования взаимодействия пассажиров и переговоров могут быть получены путем объединения этих важных факторов, включая индивидуальное желание, давление со стороны пассажиры сзади, личная активность и тенденции.
Оба [17, 18] нацелены на получение фундаментальной схемы двунаправленного пешеходного потока с использованием клеточных автоматов. Помимо этого, многие инструменты моделирования разработаны на основе этих микроскопических методов.Например, пешеходная библиотека в AnyLogic, основанная на модели социальных сил [5, 19], в основном имитирует поток пассажиров при нормальном движении; исход из зданий, примененный в [20], в основном сосредоточен на сценарии эвакуации. Однако в практическом использовании есть некоторые недостатки: слишком много времени уходит на разработку имитационного эксперимента для сложной среды с большой поверхностью, разнообразием оборудования и т. Д .; другой – недостаток гибкости для различных сценариев окружающей среды. Кроме того, они требуют больших вычислительных ресурсов при работе с большим количеством пассажиров.
Макроскопические методы работают на уровне агрегирования и, как правило, пропускают множество деталей об индивидуальном поведении. В модели передачи ячеек каждый из объектов в исследуемом пространстве будет дискретизирован в набор однородных ячеек одинакового размера, что может дать довольно быстрое построение моделирующей среды со сложной геометрией.
Основываясь на теории континуума и модели передачи клеток, Ref. [20] предложили модель динамической загрузки сети на макроскопическом уровне с типичными приложениями к нескольким различным схемам потоков, таким как встречный, поперечный поток и поток с узкими местами, а также два других практических приложения к швейцарской железнодорожной станции и Голландский поток узких мест.Модель передачи звена [21, 22] имеет широкое применение в дорожном движении для регулярной геометрии дорожных связей. Однако, насколько нам известно, он не подходит для исследований на станциях метро с разнонаправленным потоком и различной или неправильной геометрией. Большинство моделей организации очередей [23] в основном сосредоточены на моделировании отдельных объектов на станциях, рассматривая объекты и пассажиров как службы обслуживания и клиентов, соответственно, и хорошо подходят для описания процесса очереди.Ref. [24] представляет модель PH / PH (n) / C / C, основанную на распределении фазового типа, которое может приближаться к любой положительной переменной для изучения прибытия пассажиров.
Что касается системной динамики, моделирование пассажирского потока [25] включает две фазы. Во-первых, с целостной точки зрения, он включает в себя все ключевые факторы, такие как топология среды моделирования и характеристики пассажиропотока, которые представлены на диаграмме причинно-следственной связи, чтобы показать, как элементы каждого фактора взаимодействуют друг с другом.Во-вторых, диаграмма потока запасов используется для моделирования изменения во времени этих элементов в таких индексах, как объем, плотность и длина очереди.
Макроскопические модели пассажиропотока можно разделить на сетевые и бессетевые модели. Одной из наиболее широко используемых сетевых моделей является сеть очередей, которая рассматривает пассажиров на дезагрегированном уровне и представляет пространство на основе теории графов. Ref. [26] строит сеть массового обслуживания на основе моделирования каждого объекта, учитывая взаимосвязь между ними.Напротив, большинство моделей без сети Ref. [27] основаны на теории континуума для пассажирского потока, которая формулируется в виде нескольких дифференциальных уравнений в частных производных.
Величина скорости пассажирского потока определяется скоростью, полученной из фундаментальной диаграммы пассажирского потока, связывающей скорость и плотность. Направление пассажиропотока зависит от динамики потенциальных полей, определенных для конкретной группы пассажиров в одном районе с одним и тем же пунктом назначения. Для этих потенциальных полей стоимость вычислений, кажется, чрезвычайно возрастает [28], что, насколько это касается [20], является причиной того, что этот подход не вызвал особого интереса в крупномасштабных приложениях со сложными сетями.
В этой статье мы выбираем подходящую модель для моделирования пассажиропотока на станциях по следующим причинам. Во-первых, информация о планировке, разнообразии объектов и спросе в конкретном пункте назначения на действующих станциях метро относительно точна и может быть известна априори. Кроме того, макроскопические модели гораздо больше подходят для моделирования поведения пассажиров на агрегированном уровне по сравнению с микроскопическими моделями, которые в основном фокусируются на детальных передвижениях людей [29].
Итак, сетевая макроскопическая модель, включающая системную динамику [30], предложена в этой статье по следующим трем причинам. Во-первых, моделирование станции метро со сложной планировкой и потоками пассажиров с высокой плотностью движения в течение длительного периода может быть эффективно выполнено, поскольку большинство моделей имеют дело с потоком пассажиров с низкой плотностью [31]. Во-вторых, обеспечение согласованности между пропускными способностями отправки вышестоящих узлов и приемными мощностями нижележащих узлов [11] может дать разумное объяснение механизма передачи пассажирского потока между узлами.В-третьих, с точки зрения агрегирования движения в зависимости от фундаментальной диаграммы, относящейся к скорости и плотности [32], подходят для пассажирских потоков с высокой плотностью движения. Наконец, после сравнения пространства очереди с пространством узлов по размеру, физическая очередь [33] применяется для описания пространства, занимаемого пассажирами, оказавшимися в затруднительном положении из-за ограничения емкости [34] нисходящих узлов. Эта методология может быть распространена на приложения в области биологии [35, 36].
Данная статья имеет следующую структуру.Раздел 2 представляет описание проблемы. Раздел 3 описывает имитационную модель, основанную на системной динамике. В разделе 4 показан пример реальной станции для проверки эффективности и применимости предложенной модели. Наконец, сделаны выводы и направления для будущих исследований.
2. Описание проблемы
В этом разделе, после анализа различных объектов, процессов сбора и разброса, мы представляем ключевые факторы, влияющие на производительность станции метро, а затем устанавливаем диаграмму случайной петли.
2.1. Разнообразие сооружений
Удобства оказывают непосредственное влияние на передвижения пассажиров, идущих по ним, и на распределение пассажиров на всей станции метро. На станции метро имеется множество объектов, которые можно разделить на объекты хранения, потока и обработки. Средство ожидания, относящееся к платформе, вестибюлю и зонам ожидания других объектов, предоставляет пассажирам определенное пространство.
Он в основном представляет статическое поведение пассажиров, но также включает некоторые динамические характеристики пассажирского потока с учетом циркуляции на нем и его связи с другими типами объектов.Объекты потока, такие как лестницы и переходы, в основном зависят от длины, ширины, наклона и т. Д. Характеристики пассажиров вдоль объекта существенно влияют на это. Средства обработки предоставляют определенные услуги (например, автоматическая проверка билетов, проверка безопасности, перевозка пассажиров, покупка билетов и т. Д.) Пассажирам, использующим определенные средства (например, автоматическая проверка билетов, также называемая воротами, автоматическая машина проверки безопасности, эскалатор, продажа билетов машина и т. д.).
2.2. Процесс сбора и рассылки
Процесс сбора и рассылки включает в себя процесс прибытия-посадки и посадки-отправления, а также процесс передачи-посадки для станции пересадки. Процесс посадки на борт обычно начинается с выхода на посадку и заканчивается, когда пассажиры покидают платформу и садятся в поезд.
Процесс посадки-отправления аналогичен процессу прибытия-посадки, но в другом направлении. Он начинается от поезда и заканчивается, когда пассажиры выходят за пределы вокзала.Процесс пересадки-посадки начинается с поезда, курсирующего на одной линии метро, и заканчивается, когда пассажиры садятся в другой поезд, курсирующий на другой линии метро. Эти три процесса предназначены для пассажиров с разными пунктами назначения на станции. Некоторые объекты могут быть задействованы более чем в одном процессе одновременно, например, лестница и вестибюль, что повышает их эффективность, но приводит к сложной планировке помещений.
2.3. Схема причинно-следственной связи для станции пересадки
Как одна из сложных систем обратной связи, станция метро находится под влиянием пяти ключевых факторов, включая организацию движения поездов, планировку станции, управление станцией, организацию, пассажиров и пассажиров. сооружения [30].Как показано на рисунке 1, взяв в качестве примера передаточную станцию, причинно-следственная диаграмма формируется путем интеграции этих пяти ключевых факторов с соответствующими элементами.
Организация движения поездов на основе расписания поездов, обычно включающего такие элементы, как коэффициенты загрузки, интервалы и время пребывания поездов, определяет, сколько пассажиров и как часто они будут перевозиться с текущей станции на другие и наоборот. . Для управления станцией меры по управлению потоком пассажиров, такие как ограничение пассажиропотока и корректировка маршрутов, принимаются для оптимизации распределения пассажиров на станции с учетом существующей компоновки станции и требований пассажиров.Разнообразие пассажиров с разными направлениями на вокзале влияет на мобильность пассажиропотока. Как описано в разделе 2.1, сооружения с различными физическими параметрами, такими как ширина и длина, являются критическими факторами, влияющими на количество обслуживаемых ими пассажиров и продолжительность пребывания пассажиров вдоль них. Одна из типичных зависимостей обратной связи представлена отношениями между потоком, плотностью и скоростью на фундаментальной диаграмме пассажиропотока.
3.Имитационная модель, основанная на системной динамике
Мы рассматриваем дискретное время, то есть каждый момент всего времени симуляции представлен как единый временной интервал. Сеть станций состоит из узлов, где узел может представлять собой либо объект, например лестницу и эскалатор, служащий для однонаправленного или двунаправленного потока пассажиров, либо часть объекта, например платформу и вестибюль для разнонаправленного потока пассажиров. .
Системная динамика применяется для представления изменяющегося во времени изменения пассажиропотока для всей станции на основе причинно-следственной диаграммы на Рисунке 1.Количество пассажиров в узле в течение временного интервала во времени может быть выражено как
, где и – фактический приток и отток текущего узла в течение временного интервала во времени, соответственно.
На станции метро существует несколько видов отношений между узлами, в том числе один-к-одному, один-ко-многим, многие-к-одному и многие-ко-многим; однако первые три можно рассматривать как специфические формы четвертого. Чтобы получить количество пассажиров в уравнении (1), фактический приток и отток текущего узла может быть определен с помощью следующей взаимосвязи передачи пассажирского потока.На рисунке 2 показано общее соединение между узлами с разделением и объединением пассажирских потоков, где восходящий узел имеет нисходящий узел, а нисходящий узел имеет восходящий узел.
Пропускная способность отправки и приема, представляющая максимальное количество пассажиров, которые могут покинуть и войти в узел, указывается для каждого узла, ссылаясь на [11], где предлагается исходная модель передачи ячеек.
Передающая способность узла к узлам в течение временного интервала во времени задается как
, где – пропорция разделения, соответствующая каналу для ансамбля пассажиров в узле в течение временного интервала во времени.Гидродинамическая пропускная способность оттока может быть получена с помощью фундаментальной диаграммы пассажирского потока, и в статье будет применен подход к управлению пассажирским потоком в ячейках, описанный в [37]. Следует отметить, что у разных типов объектов принципиальная схема пассажиропотока разная. – количество пассажиров, ожидающих выхода из узла в течение интервала времени, и может быть получено с помощью уравнения (13).
Для узла в течение временного интервала во времени пропускная способность может быть выражена как
, где – удерживающая способность, которая, как предполагается, является максимальным количеством пассажиров, которые могут быть размещены узлом при плотности заторов.- фактическое количество пассажиров в узле за временной интервал во времени. – гидродинамическая пропускная способность, обозначающая максимальное количество пассажиров, которые могут войти в узел в течение временного интервала согласно фундаментальной диаграмме [37].
Фактический поток пассажиров от вышестоящего узла к нижестоящему в течение временного интервала во времени может быть выражен как
Если принимающая способность узла превосходит сумму отправляющих мощностей, направляемых для него, фактический поток равен отправляемому. вместимость.В противном случае различные входящие пассажиры определяются пропорционально распределением принимающей мощности [37]. Распределение принимающей мощности тогда задается как
Фактический отток узла в течение временного интервала во времени может быть определен как
, в то время как фактический приток узла в течение временного интервала во времени может быть определен как
В отношении пропускной способности Из-за ограничений нижележащих узлов совокупность пассажирских потоков будет формироваться на выходе из текущего узла, как может быть известно из уравнения (5).Для удобства формулировки весь узел можно разделить на две смежные, изменяющиеся во времени части: одна – это пешеходная зона, а другая – зона ожидания. Следует отметить, что объединение пассажиров в целом будет называться постановкой в очередь, которая подразделяется на неупорядоченную организацию очереди и упорядоченную организацию очереди, как показано на рисунках 3 и 4 соответственно. В сочетании с уравнением (6) после одной передачи для узла в течение временного интервала во времени количество пассажиров, оказавшихся в затруднительном положении, может быть выражено как
По сравнению с пространством помещений, пространство, занимаемое стоящими в очереди пассажирами, не может быть игнорируется, поэтому в дальнейшем будет использоваться физическая очередь [38], а не точечная очередь [39].
Для неупорядоченной организации очередей длина очереди в узле, образованном пассажирами, оказавшимися в затруднительном положении, в определенный момент времени равна
, где – плотность застревания, при которой величина скорости пассажирского потока достигает 0. – это физическая ширина узла.
Для упорядоченной организации очереди длина очереди в узле, образованном пассажирами, оказавшимися в затруднительном положении, в определенный момент времени равна
– это среднее расстояние между двумя соседними пассажирами в узле. – количество очередей при упорядоченной постановке в очередь.
Для группы пассажиров время входа в пешеходную зону должно быть раньше, если она покидает пешеходную зону в зону ожидания узла в конце времени.- время прогулки по пешеходной зоне для данной группы пассажиров, т.е. необходимые временные интервалы обозначены как. Совокупный пассажиропоток имеет следующую зависимость:
, где может быть заменено на, т.е. пассажиры, входящие в узел, первыми достигают пешеходной зоны. Мгновенное время прохождения в пешеходной зоне узла по времени задается как
, где – скорость пассажиропотока узла в течение временного интервала для группы пассажиров, упоминаемой уравнением (14).Для простоты вместо реальной плотности будет применяться средняя плотность пассажиропотока в пешеходной зоне.
Уравнение баланса потока потребности оттока узла во время может быть задано как
Чтобы получить скорость пассажирского потока в пешеходной зоне узла, которая должна быть обработана в уравнении (12), фундаментальная диаграмма пассажирского потока, относящаяся к скорости и плотности. В литературе существует множество фундаментальных диаграмм [40, 41]. Следующая форма [42], одна из наиболее широко используемых в предыдущей литературе, применяется для определения скорости на различных узлах оборудования.
где и – скорость безнапорного потока и плотность застревания соответственно. обозначает параметр формы.
Необходимо указать отношения между скоростью и плотностью для объектов с разнонаправленными потоками, таких как вестибюль и платформа. Добавив понижающий коэффициент к отношениям однонаправленных переходов, можно получить
, где – скорость пассажирского потока разнонаправленного объекта, – скорость пассажирского потока однонаправленных переходов.
4. Пример из практики
В этом разделе предлагается пример моделирования пассажиропотока на станции метро на основе системной динамики. Во-первых, приводятся общие сведения о станции, и соответственно проводится эксперимент. Во-вторых, осуществляется сравнение реальных данных с результатами, полученными по предложенной модели. Наконец, представлены некоторые полезные приложения предложенной модели, включая динамическое изменение количества пассажиров и LOS объектов.
4.1. Описание станции
На рисунке 5 показана топология сети метро в Пекине, на которой отмечено местоположение станции Xierqi. Он обслуживает большое количество пассажиров в часы пик, потому что большинство пассажиров живут в пригородах Пекина, в то время как большинство из них работают в центре города. Станция Xierqi является важной пересадочной станцией, соединяющей две важные линии метро: линию Changping (CPL), идущую до пригородов, и линию 13 (L13), работающую в центре города, что ведет к большому количеству пересадочных пассажиров между ними.Кроме того, он также обслуживает множество пассажиров, выезжающих за пределы станции, вокруг которой находится множество промышленных предприятий. Как видно из рисунка 6, количество пассажиров в каждые полчаса представлено в период с 7:00 до 9:30, где количество исходящих и пересадочных пассажиров составляет 30% и 47% от суммы пассажиров. в вокзале соответственно.
Предлагаемое тематическое исследование станции Xierqi, показанное на рисунке 7, имеет исключительно интегрированный вестибюль, обслуживающий всю станцию.Станция имеет два входа; Оба они двунаправленные и расположены на обоих концах вестибюля. У станции есть боковые платформы для обоих направлений линии 13: UP_L13, ведущая к станции Xizhimen, напрямую соединяющаяся с вестибюлем, и DP_L13, направляющаяся к станции Dongzhimen, соединяющаяся с вестибюлем серией лестниц и эскалаторов. Существует только одна боковая платформа, обслуживающая оба направления CPL, называемая P_CPL. Объекты потока, такие как лестницы и эскалаторы, должны соединять эти помещения.Время движения и время ожидания для обоих направлений L13, бегущего по расписанию исследуемого дня, составляют 164 с и 30 с, а для CPL – 360 с и 160 с, соответственно. Максимальный коэффициент загрузки составляет менее 120% для L13 и около 140% для CPL в часы пик. Три пустых поезда ходят по U_L13 с 7:17 до 7:33 каждые 8 минут.
Для общего процесса сбора и рассредоточения по всей станции существуют два определенных процесса постановки в очередь: один – это процесс покидания платформы, а другой – процесс ожидания посадки на поезд.Они являются представителями неупорядоченной и упорядоченной очередей соответственно. Далее эти два процесса будут по отдельности продемонстрированы процессами выхода из P_CPL и ожидания посадки на поезда в UP_L13.
Для процесса выхода из P_CPL всю платформу можно разделить на две симметричные части, и результаты будут представлены в виде северной половины в прямоугольнике с пунктиром, как показано на рисунке 8, с учетом следующих двух аспектов. Во-первых, физическая структура P_CPL, состоящая из последовательностей CPL, двух групп G1 и G2, расположенных на обоих концах P_CPL, а также E6 и E7 посередине, симметрична в направлении юг-север.Во-вторых, две симметричные части имеют одинаковую потребность в потоке пассажиров, которые выбирают один из двух выходов платформы (G1 или G2), чтобы покинуть платформу. Согласно выбору маршрута [43], эти две части имеют одинаковое распределение пассажиров.
Для процесса ожидания-посадки поездов на UP_L13 мы разделим всю платформу на две части. Результаты будут представлены в виде северной половины в прямоугольнике с пунктиром, как показано на рисунке 9, в соответствии со следующими двумя аспектами.Во-первых, две части, включая пять подобластей, симметричны, а машины для входа и выхода вместе с ними симметричны. Кроме того, две симметричные части имеют одинаковую потребность в потоке пассажиров, например, пассажиры, входящие на станцию через входные ворота A и входные ворота B, пассажиры, покидающие станцию через выездные ворота A и выездные ворота B, соответственно. Согласно выбору маршрута [43], эти две части имеют одинаковое распределение пассажиров.
4.2. Технические характеристики и калибровка модели
Образец парных данных между скоростью и плотностью получен в ходе полевых исследований.Параметры, относящиеся к скорости и плотности, представлены в таблице 1 после подбора данных образца для 95% доверительного интервала. Пропорция выбора маршрута, соответствующая уравнению (3), является еще одним типом параметра, который необходимо подтвердить. Все эти пропорции принимают 0,5 в результате полевых исследований и относятся к выбору маршрута [43].
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Коэффициент уменьшения для собрания оценивается в 0.85, а для платформы 0,75 по результатам статистического анализа выборочных данных. Кроме того, параметры, относящиеся к подобластям UP_L13, показаны в таблице 2. Среднее расстояние между двумя соседними пассажирами является случайной величиной и следует равномерному распределению для конкретной ситуации очереди. Как правило, оно обратно пропорционально отношению количества пассажиров в очереди к размеру максимального пространства. На основании полевых исследований и обращения к [44] значения для подобластей UP_L13 устанавливаются между 0.3 м и 0,4 м. Он также показывает пропорции распределения для пассажиров, выбирающих разные подзоны UP_L13. Стандарт оценки LOS для платформы метро можно найти на Рисунке 10 [45].
| |||||||||||||||||||||||||||||||||
4.3. Построение модели в Simulation Platform
Визуализированное моделирование выполняется на основе библиотеки системной динамики AnyLogic, разработанной на Java.Элементы, использованные для построения диаграммы движения запасов, и их значение приведены ниже.
Мы строим диаграмму потоков для процесса выхода из P_CPL, как показано на рисунке 11, на основе компоновки платформы, как показано на рисунке 8, и характеристик пассажиропотока. Сначала группа пассажиров, выходящих из поездов, проходит по WA, а затем собирается в QA, ожидая входа в следующий объект: лестницу или эскалатор. Он имеет отношение «один ко многим» между P_CPL и нижележащими узлами, включая лестницу SC2 и эскалатор E2.
4.4. Сравнение с реальными данными
На рисунке 13 показана гистограмма количества пассажиров в QA P_CPL в течение одного цикла, который представляет собой период времени между временем прибытия первого поезда и временем прибытия следующего поезда [26], чтобы получить подробную информацию о цикл), согласно реальным данным и полученным с помощью предложенной модели. Предлагаемая модель работает достаточно хорошо, сравнивая результаты предложенной модели, называемые предсказанными значениями, с реальными данными.В зависимости от разницы между прогнозируемыми значениями и реальными данными этот процесс можно разделить на две фазы: прогнозируемые значения меньше реальных данных на первом этапе, а прогнозируемые значения больше реальных данных на втором этапе. Из полевых наблюдений мы узнаем, что пассажиры на первом этапе, как правило, идут быстрее на P_CPL, чем на средней скорости. В то время как пассажиры на втором этапе идут со скоростью ниже средней и не спешат добираться до выхода из P_CPL, где было много пассажиров.По той же причине время начала очереди, когда первый пассажир, выходящий из любой двери поезда, достигает QA, полученное реальным исследованием (12 с), меньше, чем рассчитанное по предложенной модели (15 с).
На рисунке 14 показана гистограмма количества пассажиров, застрявших в UP_L13, в соответствии с реальными данными и полученными с помощью предложенной модели. Это подтверждает, что предложенная модель показывает разумное согласие с реальными данными для процесса ожидания посадки поездов.
4.5. Динамическое изменение количества пассажиров
Станция Xierqi имеет конечную станцию CPL, соединяющуюся с L13, поезда CPL, останавливающиеся на этой станции в часы пик, имеют более высокий коэффициент загрузки, поскольку они перевозят большое количество пассажиров, садившихся в поезда на предыдущих остановках. . Большое количество пассажиров, выходящих из этих поездов, сначала проходят через P_CPL, а затем попадают в переходный переход G2, включая E2 и SC2. На рисунке 15 показано количество пассажиров, вышедших из поездов CPL и стоящих в очереди на выходе из P_CPL за все время моделирования.Платформа страдает от большого количества пассажиров, более 550 пассажиров в каждом цикле с 7:20 до 9:20, особенно более 700 пассажиров с 7:50 до 8:30. Пиковое значение для вышедших пассажиров выше, чем для стоящих в очереди, в основном из-за разницы между исходящим потоком CA и исходящим потоком P_CPL. Другая причина заключается в том, что часть CPL, высадившая пассажиров, около 10% переходит на DP-L13 через W2 и E7, как показано на рисунке 6.
Рисунок 16 (a) обеспечивает динамическое изменение количества пассажиров, ожидающих UP_L13.Платформа имеет почти 1000 пассажиров с 8:04 до 8:48 и достигает максимума в 8:24. Пассажиры состоят из двух частей: одна – это отдельные, но крупные транзитные пассажиры, прибывающие из CPL, а другая – непрерывные, но маленькие прибывающие пассажиры. В период одного цикла, когда поезд не останавливается на станции, если нет пересадочных пассажиров, количество пассажиров на UP_L13 увеличивается медленно; в противном случае она резко выросла. В период одного цикла, когда поезд останавливается на станции, количество пассажиров на UP_L13 быстро падает, поскольку поток в CA (отток UP_L13) намного больше, чем приток UP_L13.Поскольку время прохождения CPL более чем в два раза больше, чем UP_CPL, могут возникать непрерывные спады в следующих двух циклах. Также может быть известно, что подобласти примерно одинакового размера имеют аналогичное изменение количества пассажиров, как показано на рисунках 16 (b), 16 (d) и 16 (f) для меньшего размера, а также на рисунках 16 (c). и 16 (е) для большего размера.
На рисунке 10 показано изменение средней плотности P_CPL за весь период моделирования в соответствии с основанной на плотности классификацией LOS в Руководстве по пропускной способности и качеству обслуживания [42].LOS во время каждого цикла сильно меняется, как показано на рисунке 10. LOS P_CPL для одного цикла можно разделить на две фазы, как изменение количества пассажиров на рисунке 15. На первом этапе изменяется LOS на P_CPL. быстро от LOS A к LOS F, так как количество пассажиров на P_CPL быстро увеличивалось. На втором этапе, когда приток меньше оттока, LOS P_CPL постепенно меняется с LOS F на LOS A. Время в состоянии перегруженности всей платформы, включая LOS E и LOS F, составляет примерно 30% от одного. цикл.
Из полевых наблюдений можно узнать, что пассажиры, ожидающие поезда, выстраиваются в очередь на UP_L13, поэтому мы установили отношение длины очереди к общей физической длине платформы в качестве индекса для измерения состояния платформы. может быть индексом больше единицы, чтобы представить разницу между вместимостью и требуемым пространством для удержания пассажиров. Сделаны следующие два предположения: (1) предпочтительное максимальное пространство в очереди для пассажиров на платформе в уравнении (11) будет установлено как 0.35 м, как показано в Таблице 2; (2) стандартное количество очередей – две. Однако в реальном мире можно найти более двух очередей. Следующие два аспекта объясняют, почему будет больше единицы. Во-первых, интегрированный вестибюль может удерживать некоторых пассажиров, прибывающих из очереди пассажиров, стоящих в очереди в UP_L13, обеспечивая его соединение с залом в отношении QA_2 и QA_5, как показано на рисунке 9. Кроме того, как второе предположение выше, будет больше очередей. формироваться в условиях крайней ограниченности пространства.
Как показано на Рисунке 17 (a), больше единицы с 8:10 до 8:45, что означает, что для всей платформы потребность пассажиров превышает вместимость. Это показывает, что требуется дополнительное место или несколько очередей. Подробный анализ можно дать по подобластям. В ходе полевых исследований было замечено, что большое количество пассажиров в A2 и A4 (см. Рисунки 17 (c) и 17 (e)) будут ждать в зале, непосредственно соединяющемся с платформой, оказывая влияние на передвижения других пассажиров, идущих по сборище.Для A3 и A5 (см. Рисунки 17 (d) и 17 (f)), где пространство в очереди сильно ограничено, пассажиры самоорганизуются с несколькими очередями (4 очереди могут быть обнаружены при полевом исследовании) или уменьшаются, что увеличивает количество пассажиров. контакт с телом и уменьшить LOS. QA1 (см. Рис. 17 (b)) не соединяется напрямую с вестибюлем и занимает немного места. Можно обнаружить, что некоторые пассажиры собираются в хвосте очередей.
5. Заключение
Макроскопическая имитационная модель потока, основанная на системной динамике, была разработана.Он предлагает основу для моделирования пассажиропотока в процессе сбора и рассеивания для станций со сложной планировкой. Все элементы пяти ключевых факторов включены в диаграмму случайной петли. На уровне агрегирования динамическое изменение статуса пассажиров может быть представлено достаточно разумно, особенно для пассажирских потоков высокой плотности с характеристиками гидродинамики. Он вычисляет передачу пассажирского потока между узлами и движение пассажирского потока на объектах с учетом очереди из-за ограничения пропускной способности.Неупорядоченная и упорядоченная очереди демонстрируются процессом покидания платформы и ожидания посадки в поезда соответственно в тематическом исследовании, показывая, что предложенная модель работает хорошо.
В будущем разработанный фреймворк может быть улучшен и расширен несколькими способами. Во-первых, пропорция выбора маршрута для пассажиров может быть сформулирована универсальным образом, а не просто подходящим для станции, изучаемой в этой статье. Во-вторых, большее количество статистических показателей, таких как время прохождения тропинок, позволило бы укрепить его применение в реальном мире.В-третьих, предлагаемую модель можно было бы расширить до инструмента моделирования для наблюдения за статусом пассажиров на станции или использовать для реализации управления потоком пассажиров.
Доступность данных
Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, не были предоставлены, потому что некоторые из них являются данными внутренней работы пекинского метро, автор не получил права раскрыть.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Эта работа была поддержана Национальной программой ключевых исследований и разработок Китая (2016YFB1200402).
MRT Тест пищевой чувствительности – Nutrition Dynamic
ЭТОТ ТЕСТ ВКЛЮЧАЕТ 30-МИНУТНУЮ КОНСУЛЬТАЦИЮ С ОДНИМ ИЗ НАШИ ДИЕТИЧЕСКИХ
Во время этой консультации ваш диетолог-консультант отправит вам по электронной почте результаты вашего теста, просмотрит отчет, составит план действий и ответит на любые ваши вопросы.
После покупки сотрудник Nutrition Dynamic свяжется с вами в течение 1-2 рабочих дней, чтобы получить дополнительную информацию и назначить консультацию.
Все лабораторные продажи окончательны
Все активные клиенты получают лаборатории со скидкой
Традиционно пищевые продукты проверяются путем поиска в крови антител к разным продуктам. Чтобы получить точные результаты теста, человек должен потреблять достаточно пищи в течение нескольких недель, чтобы выработать достаточно антител для тестирования. Это нормально, если вы в настоящее время едите тестируемые продукты и у вас нет ослабленной иммунной системы (принимаете стероидные противовоспалительные средства, у вас есть аутоиммунные проблемы, проблемы с пищеварением и т. Д.).
Пищевая чувствительность – это также более сложный процесс, чем просто производство антител. Иммунная система может вырабатывать множество других воспалительных химических веществ, способствующих повышенной чувствительности. Именно здесь на помощь приходит тест MRT. MRT использует совершенно другой и более точный метод определения пищевой чувствительности 3 и 4 типа. Тест также включает 30 пищевых химикатов и добавок, которые помогут вам избегать тех, которые больше всего влияют на ваше здоровье.
Результаты MRT также поставляются с карточкой размера кошелька с вашей чувствительностью на них, так что вы можете быстро получить справку при покупке продуктов.
Как работает MRT?
Тест MRT работает по принципу , измеряя изменение объема белых кровяных телец, когда они подвергаются воздействию различных пищевых продуктов. Чем более «пустые» ячейки, тем выше предполагаемая реакция. Это полезно, поскольку вам не нужно есть продукты, и это может быть в основном точным с теми, у кого есть проблемы с иммунитетом.
Почему МРТ является наиболее полным анализом крови на пищевую чувствительность
Несмотря на все клинические и иммунологические сложности, связанные с пищевой чувствительностью, единственным общим компонентом всех воспалительных реакций, вызванных диетой, является высвобождение провоспалительного и прогальгетического медиатора из белых клеток.Именно высвобождение цитокинов, гистамина, лейкотриенов, простагландинов и т. Д. Из нейтрофилов, моноцитов, эозинофилов и лимфоцитов приводит ко всем негативным клиническим эффектам, которые испытывает человек, чувствительный к пище. Это верно при всех многочисленных иммунологических обстоятельствах и клинических обстоятельствах, связанных с пищевой чувствительностью. Из-за огромного количества потенциальных медиаторов и реагирующих клеток измерение объемных изменений всех циркулирующих лейкоцитов после провокации антигеном является наиболее логичным, прямым, всеобъемлющим и функциональным методом измерения пищевой чувствительности.Это просто имеет смысл.
Исследования MRT® подтверждают это. Исследования Университета Майами и исследования, представленные на крупных медицинских конференциях, показывают, что MRT® может различать популяции с симптомами и бессимптомными, что MRT® коррелирует с воспалением и симптомами, что диеты, основанные на MRT®, показывают значительное уменьшение симптомов и что MRT ® имеет отличную воспроизводимость в реальных условиях.
Напротив, большое количество исследований показало, что повышенные механизмы пищевой чувствительности, такие как специфический IgG к пище или иммунные комплексы, не коррелируют с достоверной корреляцией с воспалением или симптомами.
Выпуск медиатора – ключевое событие, которое приводит ко всем негативным последствиям, от которых страдают ваши пациенты. Клинически важно высвобождение медиатора и, следовательно, воспалительная реакция, а не усиление потенциального механизма.
Это клиническая ценность MRT®. MRT® – это функциональное измерение путей чувствительности, вызванных диетой. MRT® упрощает очень сложную реакцию и преобразует ее в наиболее полезную клиническую информацию, которую вы можете получить, – количественную оценку воспалительной реакции на пищу и пищевые химикаты.
MRT® не только дает представление о продуктах питания и пищевых химикатах, провоцирующих воспаление, но, что еще более важно, MRT® определяет ЛУЧШИЕ продукты питания вашего пациента – продукты, которые составляют основу их плана питания LEAP.
Проще говоря, MRT® дает вам информацию, которую вы не можете получить другим способом, и эта информация напрямую переводится в целевую терапию, которая имеет значение.
MRT® – это основа для полного решения проблем пищевой чувствительности и достижения максимальных результатов в кратчайшие сроки.Это наша цель.
Эти лаборатории предназначены только для анализа питания. Они не предназначены для диагностики, лечения или предотвращения болезней. Они не заменяют совет врача. Всегда консультируйтесь со своим врачом по любым вопросам, касающимся вашего здоровья, и перед изменениями в питании.
Экономика: Лейбниц: предельная скорость трансформации
3.4.1 Предельная скорость трансформации
Решение Алексея о том, сколько учиться, ограничено возможным набором комбинаций свободного времени и оценок.Таким образом, он сталкивается с компромиссом: чтобы получить хорошую оценку в конце курса, он должен отказаться от свободного времени. Предельная скорость трансформации (MRT) измеряет размер компромисса. Здесь мы покажем, как можно рассчитать MRT из производственной функции.
Уравнение допустимой границы
На рис. 1 показан возможный набор Алексея. Напомним, что мы построили возможную границу с помощью производственной функции, которая связывает оценку за экзамен с часами обучения.
фигура 1 Как выбор Алексеем свободного времени влияет на его оценку?
Чтобы увидеть это математически, пусть производственная функция Алексея будет (как и раньше):
, где – его результат (оценка на экзамене) и часы обучения, а функция – возрастающая.
Возможная граница – это соотношение между классом и свободным временем. Если Алексей занимает часы свободного времени, его часы обучения составляют:
Подставляя это в производственную функцию, мы получаем уравнение допустимой границы:
Расчет предельной скорости трансформации
Мы схематически видели, что MRT связано с наклоном допустимой границы. Наклон можно найти, дифференцируя уравнение допустимой границы.Когда у Алексея есть часы свободного времени, скорость, с которой его оценка меняется по мере увеличения свободного времени, определяется по формуле:
с использованием правила составной функции (иногда называемого цепным правилом). Упрощение,
Правая часть этого уравнения отрицательна, так как является возрастающей функцией. Таким образом, граница спускается вниз, как на диаграмме. Наклон допустимой границы в точке – отрицательная величина.
- предельная скорость преобразования (MRT)
- Количество некоторого товара, которым необходимо пожертвовать, чтобы приобрести одну дополнительную единицу другого товара.В любом случае это наклон возможной границы. См. Также: предельная норма замещения.
Отрицательный наклон говорит нам о том, что оценка снижается по мере увеличения свободного времени. Предельная скорость преобразования (MRT) – это скорость, с которой оценка увеличивается по мере того, как свободное время составляет от , что определяется абсолютным значением наклона , положительной величиной:
Значение MRT заключается в следующем: если свободное время увеличивается на небольшую величину, скажем, часов, оценка за экзамен снижается примерно на баллы.Или, если свободное время сокращается на часы, оценка за экзамен повышается примерно на баллы. На рисунке 2 показана возможная граница для производственной функции (которая имеет аналогичную, но не идентичную форму возможной границе Алексея). На нижней панели показан MRT, который увеличивается по мере продвижения вправо вдоль границы, увеличивая свободное время и понижая оценку за экзамен.
Подводя итог, MRT измеряет скорость, с которой необходимо отказаться от баллов, если количество часов свободного времени увеличивается, и его можно определить, просто дифференцируя производственную функцию.Поскольку количество часов обучения равно, MRT – это то же самое, что и предельный продукт труда. Тот факт, что MRT повышается по мере того, как мы движемся вдоль границы в направлении увеличения количества свободного времени и меньшего количества часов учебы, является следствием уменьшения отдачи от труда: поскольку является убывающей функцией от, она повышается при падении.
фигура 2 Возможная граница и соответствующая предельная скорость трансформации.
Вода модулирует сверхмедленную динамику гидратированных ионных жидкостей вблизи ДНК, богатой CG: последствия для стабильности ДНК
Известно, что ионные жидкости стабилизируют ДНК намного дольше, чем вода. Хотя источник этой стабильности обычно приписывают термодинамическим аспектам, мы исследуем динамические аспекты ионных жидкостей вблизи ДНК, чтобы глубже понять эту стабильность. Используя моделирование молекулярной динамики, мы рассчитали среднее время пребывания (MRT) катионов пяти различных ионных жидкостей (IL) в бороздках и вокруг фосфатных групп сегментов ДНК, богатых AT и CG.Мы обнаружили, что время пребывания различных катионов рядом с ДНК, богатой CG, намного выше, чем рядом с ДНК, богатой AT, с незначительной разницей с изменением анионов. Однако энергия взаимодействия между катионами и ДНК показывает прямо противоположную тенденцию; он намного ниже (указывает на более сильное взаимодействие) для AT, чем для CG. Исследование параметров ДНК выявляет незначительное различие для рассматриваемых последовательностей ДНК. Анализ поведения воды дает объяснение длительному MRT катионов; Было обнаружено, что молекулы воды более плотные и обладают более высокой MRT, когда находятся рядом с ДНК, богатой CG, что приводит к переполненной среде.Наши результаты показывают, что динамика влияет на связывание IL с различными последовательностями ДНК, возможно, путем модуляции энтропии процесса связывания.
У вас есть доступ к этой статье
Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуй еще раз?Динамическая прогностическая модель для прогнозирования выживаемости при первичном миелофиброзе: исследование IWG-MRT (Международная рабочая группа по исследованию и лечению миелопролиферативных новообразований) | Кровь
В качестве первого шага мы оценили достоверность оценки Сервантеса и др. 17 как переменной, зависящей от времени.Эта оценка по 4 категориям, которая дает одинаковый вес каждому фактору риска, имела значительный прогностический эффект на выживаемость ( P <0,001). Однако высокая частота сердечных сокращений, связанная с приобретением анемии посредством многомерной зависящей от времени регрессии Кокса (таблица 2), побудила нас присвоить этому параметру другой вес. Поэтому мы определили новую систему оценки (Таблица 3), назначив каждый фактор (возраст> 65 лет, уровень гемоглобина <100 г / л [10 г / дл], количество лейкоцитов> 25 × 10 9 / л, периферический бластов крови ≥ 1% и наличия конституциональных симптомов) целочисленный вес, близкий к соответствующему ЧСС в зависимой от времени многопараметрической регрессии Кокса.Чтобы оценить прогностическое влияние полученного результата, мы включили его как непрерывную зависящую от времени ковариату в регрессионную модель выживания Кокса. HR составил 1,94 (95% ДИ: 1,79–2,11, P <0,001), то есть риск увеличивается в 1,94 раза, когда пациент получает каждое значение оценки в любой момент после постановки диагноза. Кривые выживаемости Каплана-Мейера (дополнительный рисунок 1, доступный на веб-сайте Blood ; см. Ссылку «Дополнительные материалы» в верхней части онлайн-статьи), соответствующие шести балльным значениям, значительно различались по лог-ранговому тесту и тесту на тенденцию ( P <.001). Чтобы облегчить внедрение шкалы в клиническую практику, мы перекодировали ее в 4 более широкие категории адекватной числовости, объединив последовательные значения оценок. В результате получаются следующие категории риска: низкий (балл = 0), средний-1 (балл 1 или 2), средний-2 (балл 3 или 4) и высокий (балл 5 или 6). Медиана выживаемости не была достигнута у пациентов из группы низкого риска; он составлял 14,2 года в группе среднего риска-1, 4 года в группе среднего риска-2 и 1,5 года в группе высокого риска (Рисунок 3). Мы проанализировали категориальную оценку DIPSS как зависящую от времени ковариату в модели регрессии выживаемости Кокса.Расчетный HR составил 4,13 (95% ДИ: 1,73-9,82; P <0,001), если категория риска сместилась с низкой на промежуточную-1, 4,61 (95% ДИ: 3,18-9,82; P <0,001) от промежуточного 1 до среднего 2 и 2,54 (95% ДИ: 1,94–3,31; P <0,001) от среднего 2 до высокого.
Chiro Dynamics – Хиропрактик в Кэти, Техас, США :: Прикладная кинезиология (MRT)
Тестирование мышечной реакции (MRT) , проще говоря, это энергетическая связь.
Это метод, который использует реакцию мышц в качестве индикатора и оценки энергетического статуса каждого органа, железы, системы или структуры.
Эта оценка энергии выполняется путем тестирования одного или нескольких рефлексов, похожих на точки акупунктуры и меридианов, и мониторинга реактивности мышцы при контакте с этими точками.
Чем сильнее реагирует тело при обнаружении энергетического дисбаланса, тем слабее мышцы. При МРТ практикующий обычно прикладывает один толчок вниз к запястью вытянутой руки пациента, одновременно контактируя с определенной рефлекторной точкой на теле пациента.
Нежный, но твердый толчок похож на тонкий «вопрос», а реакция мышечной реактивности – это «ответ».
Тестирование мышечной реакции дает надежду
При МРТ не лечатся ни симптомы, ни специфические заболевания. Это «Техника», с помощью которой Доктор может исправить дисбаланс тонкой энергии, найдя и устраняя причину. Он ориентирован на благополучие.В рамках анализа MRT стремится выяснить, что вызвало энергетическую ситуацию, при которой болезнь может процветать.На основе этой информации может быть создан и реализован индивидуальный план управления для ухода за пациентом как единым целым – телом, разумом и духом. С МРТ пациентам дается Надежда!
Поиск причины заболевания:
Хорошим примером для понимания того, почему MRT так эффективно обнаруживает «причину заболевания», является сравнение его со считывателем кода, используемым для ремонта автомобилей.