Численность населения Китая превысила 1,4 миллиарда человек
ПЕКИН, 11 мая — ПРАЙМ. Население Китая за последние 10 лет выросло на 5,38% и по итогам седьмой общенациональной переписи 2020 года составило 1,41 миллиарда человек, сообщило во вторник государственное статистическое бюро КНР.
Экономист сравнил последствия кризисов после COVID-19 и 2008 года
«Население материкового Китая по сравнению с 1,39 миллиарда человек по итогам шестой национальной переписи 2010 года увеличилось на 72,05 миллиона человек, рост на 5,38%, среднегодовой темп роста составил 0,53%», — говорится в сообщении ведомства.
Уточняется, что население материкового Китая составило 1,41 миллиарда человек.
Статбюро сообщило, что население Гонконга составляет 7,47 миллиона человек, Макао — 683,2 тысячи человек, Тайваня — 23,56 миллиона.
По этническому составу 91,11%, или 1,29 миллиарда жителей страны — ханьцы, 125,47 тысячи человек, или 8,89% — нацменьшинства, по сравнению с итогами переписи 2020 года ханьское население страны увеличилось на 4,93%, нацменьшинств — на 10,26%.
Среди 31 региона материкового Китая есть две провинции с населением более 100 миллионов человек (Гуандун и Шаньдун), девять регионов с населением от 50 до 100 миллионов человек, 17 — с численностью населения от 10 до 50 миллионов человек и 3 — с населением менее 10 миллионов человек. При этом общая численность населения крупнейших пяти провинций составляет 35,09% населения страны.
В столице Китая Пекине проживают 21,9 миллиона человек, в Шанхае — 24,88 миллиона человек.
Седьмая в истории перепись населения Китая прошла с 1 ноября по 10 декабря 2020 года. В переписи учитываются жители континентальной части Китая, Гонконга, Макао, Тайваня, находящиеся за границей китайские дипломаты, студенты, командированные на работу сотрудники, а также иностранные граждане, проживающие в Китае, за исключением лиц, прибывших с туристическими целями или находящихся в краткосрочной командировке.
Первая перепись населения Китая прошла в 1953 году, тогда в стране насчитывалось немногим более 600 миллионов человек. К 2010 году население Китая выросло уже до 1,39 миллиарда человек. По данным на конец 2019 года, численность населения КНР без учета специальных административных районов Гонконга, Макао и Тайваня превысила 1,4 миллиарда человек.
№ п/п | Показатели | Ед. изм. | 2013 год | 2014 год | 2015 год | 2016 год | 2017 год | 2018 год | 2019 год | 2020 год | темп роста 2020/2019,% |
ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ | |||||||||||
1. | Численность населения – всего (по состоянию на конец года) | чел. | 578 596 | 586 350 | 590 690 | 594 053 | 595 201 | 596 446 | 597 819 | 589 844 | 98,7 |
в том числе: | |||||||||||
моложе трудоспособного возраста | чел. | 93 783 | 97 261 | 100 614 | 103 196 | 105 442 | 106 705 | 106 434 | 106 041 | 99,6 | |
трудоспособного возраста | чел. | 375 413 | 376 288 | 374 052 | 372 199 | 369 109 | 366 903 | 372 690 | 370 577 | 99,4 | |
старше трудоспособного возраста | чел. | 109 400 | 112 801 | 116 024 | 118 658 | 120 650 | 122 838 | 118 695 | 113 226 | 95,4 | |
2. | Из общей численности населения: | ||||||||||
мужчин | % | 46,4 | 46,4 | 46,4 | 46,3 | 46,2 | 46,1 | 46,2 | 46,2 | 100 | |
женщин | % | 53,6 | 53,6 | 53,6 | 53,7 | 53,8 | 53,9 | 53,8 | 53,8 | 100 | |
3. | Число родившихся | чел. | 7 312 | 7 459 | 7 653 | 7 428 | 6 738 | 6 165 | 5 368 | 5 100 | 95,0 |
4. | Число умерших | чел. | 5 551 | 5 624 | 5 511 | 5 489 | 5 613 | 5 567 | 5 643 | 6 903 | 122,3 |
в том числе в возрасте до 1 года | чел. | 47 | 25 | 26 | 28 | 31 | 30 | 25 | 27 | 108,0 | |
5. | Естественный (+) прирост, убыль (-) населения | чел. | +1 761 | +1 835 | +2 142 | +1 939 | +1 125 | +598 | -275 | -1 803 | в 6,6 раза |
6. | Число прибывших в город | чел. | 25 062 | 24 337 | 23 040 | 23 012 | 23 070 | 22 556 | 22 784 | 15 830 | 69,5 |
7. | Число выбывших из города | чел. | 17 689 | 18 418 | 20 842 | 21 588 | 23 047 | 21 909 | 21 258 | 22 002 | 103,5 |
8. | Миграционный прирост населения | чел. | +7 373 | + 5 919 | +2 198 | +1 424 | +23 | +647 | +1 526 | -6 172 | — |
9. | Число семей | ед. | 214 699 | 221 264 | 222 902 | 224 171 | 224 604 | 225 081 | 225 546 | 222 582 | 99 |
10. | Число зарегистрированных браков | ед. | 4 517 | 4 724 | 4 796 | 4 269 | 4 272 | 3 644 | 3 441 | 3 078 | 89,5 |
11. | Число зарегистрированных разводов | ед. | 2 762 | 2 592 | 2 382 | 2 185 | 2 250 | 2 051 | 2 090 | 1 894 | 90,6 |
ЗАНЯТОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ | |||||||||||
12. | Численность экономически активного населения | чел. | 266 742 | 269 003 | 269 893 | 272 915 | 274 910 | 277 403 | 276 373 | 289 963 | 104,9 |
13. | Численность занятых в экономике города всего, в том числе на: | чел. | 265 299 | 267 463 | 268 885 | 270 426 | 272 950 | 275 677 | 274 864 | 274 314 | 99,8 |
13.1. | предприятиях и в организациях, из них: | чел. | 230 350 | 232 597 | 234 269 | 235 399 | 236 883 | 238 787 | 236 922 | 238 317 | 100,6 |
13.1.1. | на крупных и средних предприятиях | чел. | 146 933 | 146 303 | 143 223 | 140 634 | 140 726 | 141 456 | 138 667 | 139 301 | 100,5 |
в том числе по видам экономической деятельности:1 | |||||||||||
Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство | чел. | 742 | 767 | 499 | 358 | 451 | 508 | 545 | 529 | 97,1 | |
Добыча полезных ископаемых | чел. | 1 772 | 1 526 | 1 154 | 1 259 | 1 186 | 1 234 | 1 346 | 1 362 | 101,2 | |
Обрабатывающие производства | чел. | 24 151 | 23 583 | 22 179 | 21 285 | 22 479 | 22 929 | 22 195 | 21 575 | 97,2 | |
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды | чел. | 6 517 | 6 276 | 6 197 | — | — | — | — | — | — | |
Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха | чел. | — | — | — | 5 049 | 5 134 | 4 881 | 4 599 | 4 587 | 99,7 | |
Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений | чел. | — | — | — | 2 256 | 2 038 | 1 619 | 1 516 | 1 600 | 105,5 | |
Строительство | чел. | 6 133 | 5 776 | 5 199 | 4 423 | 3 965 | 4 103 | 3 438 | 3 244 | 94,4 | |
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования | чел. | 11 317 | 11 979 | 11 492 | — | — | — | — | — | — | |
Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов | чел. | — | — | — | 10 805 | 11 059 | 10 023 | 10 652 | 10 666 | 100,1 | |
Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания | чел. | 435 | 381 | 438 | 553 | 868 | 822 | 676 | 602 | 89,1 | |
Транспорт и связь | чел. | 10 854 | 10 820 | 11 333 | — | — | — | — | — | — | |
Транспортировка и хранение | чел. | — | — | — | 10 294 | 9 566 | 10 268 | 8 623 | 9 755 | 113,1 | |
Деятельность в области информации и связи | чел. | — | — | — | 3 486 | 3 639 | 4 176 | 4 308 | 4 363 | 101,3 | |
Деятельность финансовая и страховая | чел. | 5 148 | 5 082 | 4 500 | 4 412 | 5 025 | 5 162 | 4 304 | 4 194 | 97,4 | |
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг | чел. | 15 858 | 15 855 | 16 194 | — | — | — | — | — | — | |
Деятельность по операциям с недвижимым имуществом | чел. | — | — | — | 1 571 | 1 579 | 1 444 | 1 351 | 1 250 | 92,5 | |
Деятельность профессиональная, научная и техническая | чел. | — | — | — | 11 312 | 10 312 | 11 060 | 11 391 | 11 015 | 96,7 | |
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение | чел. | 16 242 | 16 208 | 16 038 | 16 047 | 15 625 | 16 335 | 16 273 | 16 138 | 99,2 | |
Образование | чел. | 26 916 | 27 008 | 26 829 | 29 591 | 26 156 | 25 331 | 25 035 | 25 572 | 102,1 | |
Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг | чел. | 17 094 | 17 110 | 17 120 | 14 257 | 16 831 | 16 784 | 16 840 | 17 324 | 102,9 | |
Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений | чел. | — | — | — | 2 239 | 2 369 | 2 417 | 2 432 | 2352 | 96,7 | |
Прочие виды деятельности | чел. | 3 754 | 3 932 | 4 054 | 1 437 | 2 444 | 2 360 | 3 143 | 3 173 | 101,0 | |
13.1.2. | на малых предприятиях 2 | чел. | 83 417 | 86 294 | 89 661 | 94 765 | 96 157 | 97 331 | 98 255 | 99 016 | 100,8 |
14. | Численность индивидуальных предпринимателей | чел. | 14 383 | 14 316 | 14 277 | 14 391 | 14 614 | 14 809 | 15 030 | 13 547 | 90,1 |
15. | Численность наемных работников у предпринимателей – работодателей (по состоянию на конец года)2 | чел. | 20 566 | 20 550 | 20 339 | 20 636 | 19 918 | 21 941 | 22 912 | 22 450 | 98,0 |
СТРУКТУРА НАСЕЛЕНИЯ | |||||||||||
16. | Численность детей дошкольного возраста (0-6 лет) | чел. | 46 013 | 47 646 | 49 292 | 50 684 | 51 149 | 50 790 | 50 236 | 48 313 | 96,2 |
17. | Численность учащихся общеобразовательных учреждений (по состоянию на начало учебного года) | чел. | 50 665 | 50 964 | 54 911 | 55 480 | 57 769 | 59 806 | 61 613 | 62 583 | 101,6 |
18. | Численность студентов (по состоянию на начало учебного года): | ||||||||||
средних специальных учебных заведений | чел. | 13 833 | 17 694 | 18 156 | 18 979 | 19 935 | 19 190 | 20 238 | 20 325 | 100,4 | |
высших учебных заведений | чел. | 61 789 | 61 439 | 60 009 | 57 405 | 56 609 | 56 525 | 55 223 | 55 674 | 100,8 | |
19. | Численность пенсионеров, состоящих на учете в Управлении Пенсионного фонда РФ в г. Томске — всего | чел. | 119 619 | 122 737 | 125 737 | 128 025 | 129 768 | 137 339 | 137 147 | 136 617 | 99,6 |
в том числе работающих | чел. | 58 291 | 60 747 | 58 924 | 35 122 | 34 158 | 35 492 | 33 895 | 32 526 | 96,0 | |
20. | Из общей численности пенсионеров, состоящих на учете в Управлении Пенсионного фонда РФ в г. Томске, из них получающие: | ||||||||||
Трудовые пенсии: | чел. | 110 071 | 112 035 | 114 722 | 116 844 | 118 489 | 125 380 | 124 746 | 123 500 | 99,0 | |
чел. | 104 418 | 106 861 | 109 363 | 111 508 | 112 878 | 119 427 | 118 317 | 116 704 | 98,6 | ||
| чел. | 3 770 | 3 172 | 2 993 | 2 826 | 2 706 | 2 687 | 2 925 | 2 984 | 102,0 | |
| чел. | 1 883 | 2 002 | 2 366 | 2 614 | 2 905 | 3 266 | 3 534 | 3 812 | 107,9 | |
Пенсии по государственному пенсионному обеспечению: | чел. | 9 940 | 10 818 | 11 129 | 11 181 | 11 279 | 11 959 | 12 371 | 13 117 | 106,0 | |
| чел. | 9 174 | 10 036 | 10 352 | 10 424 | 10 517 | 11 191 | 11 612 | 12 362 | 106,5 | |
| чел. | 123 | 116 | 115 | 103 | 100 | 102 | 98 | 91 | 92,9 | |
| чел. | 325 | 323 | 311 | 273 | 275 | 270 | 263 | 253 | 96,2 | |
| чел. | 318 | 342 | 351 | 379 | 386 | 394 | 396 | 409 | 103,3 | |
21. | Численность граждан, обратившихся в службу занятости в поиске подходящей работы | чел. | 63 409 | 57 076 | 53 284 | 54 255 | 65 372 | 50 452 | 50 470 | 38 005 | 75,3 |
22. | Численность официально зарегистрировано безработных (по состоянию на конец года) | чел. | 1 443 | 1 538 | 2 393 | 2 489 | 1 960 | 1 726 | 1 509 | 15 649 | в 10,4 р |
| |||||||||||
чел. | 593 | 641 | 983 | 984 | 807 | 715 | 628 | 556 | 88,5 | ||
| чел. | 271 | 474 | 702 | 784 | 596 | 520 | 464 | 386 | 83,2 | |
| чел. | 262 | 295 | 516 | 474 | 356 | 292 | 234 | 14 133 | в 60, 4 р | |
| чел. | 114 | 128 | 192 | 247 | 201 | 199 | 183 | 574 | в 3,1 р |
Население Китая уже почти не растет, его вот-вот обгонит Индия: данные переписи
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,
Сейчас китайцам-горожанам разрешено иметь только двух детей. Эксперты говорят, что для поддержания экономического роста надо бы вообще отменить лимит
Рост населения Китая замедляется, отмена политики «одна семья — один ребенок» мало что изменила, и скоро КНР перестанет быть самой большой страной мира — таковы результаты переписи, обнародованные во вторник властями страны.
Согласно результатам прошлогодней переписи, за последние 10 лет население Китая выросло на 72 млн и составило 1 млрд 412 млн человек. В среднем в 2011-2020 гг. население росло на 0,53% в год, тогда как в предыдущее десятилетие средний прирост составил 0,57%.
Глава Государственного управления статистики Китая Нин Цзичжэ, рассказывая во вторник об этих результатах, добавил, что в 2020 году в Китае родилось 12 млн детей — в полтора раза меньше, чем в 2016 году.
2016 год был первым годом, когда власти, обеспокоенные старением населения, отменили действовавшую с 1979 года политику «одна семья — один ребенок» и разрешили китайцам иметь двух детей. В первые пару лет эта мера дала скачок рождаемости, но затем кривая снова повернула вниз.
В результате в ближайшие годы Китай может перестать быть самой большой по населению страной мира: Индия, по официальным расчетам, отстает всего на пару десятков миллионов человек, но при этом численность ее населения растет почти на 1% в год.
Богатеющие — стареют
Нин Цзичжэ сказал, что снижение рождаемости — это естественный результат социально-экономического развития Китая.
Это происходит во всем мире: по мере роста обеспеченности и уровня образования, а также с развитием пенсионной системы люди сменяют приоритеты и делают ставку, например, на карьеру, а не на то, чтобы произвести на свет побольше детей, которые будут кормить тебя в старости.
Но это тянет за собой новую проблему: население стареет, и в какой-то момент молодых и работающих может перестать хватать для того, чтобы на достойном уровне содержать стариков.
Соседние с Китаем богатые Япония и Южная Корея уже давно столкнулись с этой проблемой; в Южной Корее в прошлом году смертность превысила рождаемость.
В Китае, правда, трудоспособного населения, по данным переписи, еще много: 880 млн человек в возрасте от 16 до 59 лет.
Автор фото, Reuters
Подпись к фото,
Рабочих рук в Китае все еще предостаточно. Первомайский выходной в Ухане в этом году
«Рабочая сила у нас в изобилии», — сказал эксперт Государственного управления статистики Цзэн Юпин.
Но доля рабочей силы в населении все же сокращается, и в будущем это может помешать росту китайской экономики.
«Демографическое преимущество, которое двигало экономику страны в последние десятилетия, быстро тает», — говорит главный экономист аналитического подразделения издания The Economist Юэ Су.
Перепись населения в Китае провели в конце прошлого года: сведения о жителях страны собирали семь миллионов переписчиков.
Политика «одна семья — один ребенок»
С начала 2016 года власти Китая отменили действовавшую 36 лет политику «одна семья — один ребенок».
В 1970-х нищему Китаю грозили перенаселение и голод: на одну женщину приходилось в среднем шесть детей.
В 1979 году ханьцам, то есть этническим китайцам, живущим в городе, запретили иметь больше одного ребенка. Жители деревни могли завести второго ребенка, только если первым оказалась девочка; представителям нацменьшинств можно было иметь двух-трех детей. Нарушителям грозили огромные, в несколько годовых доходов, штрафы и в некоторых случаях принудительный аборт.
Автор фото, Getty Images
Подпись к фото,
Китай постепенно стареет — и сокращение притока рабочей силы может притормозить рост экономики, говорят эксперты
Демографическая ситуация в Китае изменилась уже давно, но только в 2015 году власти решились отменить правило одного ребенка — и то лишь повысить лимит до двух детей.
Многие эксперты предполагают, что теперь Китай вообще отменит политику планирования семьи, но пока этого не случилось.
Названы регионы, лидирующие по приросту численности населения
https://ria.ru/20210405/naselenie-1604213004.html
Названы регионы, лидирующие по приросту численности населения
Названы регионы, лидирующие по приросту численности населения — РИА Новости, 05.04.2021
Названы регионы, лидирующие по приросту численности населения
Население России в 2018-2020 годах уменьшилось на 711 тысяч человек или на 0,5 процента от общей численности, при этом наибольший демографический прирост в… РИА Новости, 05.04.2021
2021-04-05T00:09
2021-04-05T00:09
2021-04-05T09:16
россия
общество
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdn24.img.ria.ru/images/07e5/01/0e/1593004739_0:75:3104:1820_1920x0_80_0_0_05afb8dcf0c93d40eeb526020ce83bcf.jpg
МОСКВА, 5 апр — РИА Новости. Население России в 2018-2020 годах уменьшилось на 711 тысяч человек или на 0,5 процента от общей численности, при этом наибольший демографический прирост в процентном отношении отмечен в Севастополе, а самый существенный спад — в Тамбовской и Магаданской областях, свидетельствует исследование РИА Новости*.Общий спадКак отмечают аналитики, показатели естественного и миграционного движения населения в регионах в 2018-2020 годах свидетельствуют о сложной демографической ситуации, вызванной естественной убылью населения, которая не компенсировалась за счет иммигрантов. Зафиксировано снижение рождаемости при росте смертности населения, а также сокращение притока мигрантов.Сильнее всего на ухудшение демографической ситуации повлиял 2020 год, когда основное влияние на процессы оказала пандемия коронавируса. Она, с одной стороны, обусловила прирост смертности, а с другой — привела к существенному ослаблению миграционных потоков из-за введенных ограничений.Как показывают данные, по сравнению с 2019-м убыль населения в прошлом году выросла в 18 раз. При этом смертность выросла на 18 процентов. Как следует из результатов рейтинга, подготовленного аналитиками РИА Новости по данным Росстата за последние три года, общий прирост численности населения наблюдался в 21 регионе. В региональном разрезе диапазон значений показателя варьируется от 16,8 процента в Севастополе до 0,1 процента в Бурятии, при среднем значении по этой группе регионов в 2,8 процента.Прирост населенияРегионами-лидерами рейтинга по приросту численности населения стали Севастополь, где отмечен рост на 16,8 процента, Ингушетия (рост на 5,6 процента), Ленинградская область (4,3 процента) и Чечня (4,2 процента). Более чем на 3,5 процента численность жителей выросла в четырех регионах, умеренный рост в диапазоне 3,5-1,5 процента отмечен в девяти субъектах, в пределах 1,5-0,5 процента выросло население в пяти регионах, практически не изменилось (рост менее 0,5 процента) — в трех.Наибольший общий прирост жителей в количественном выражении наблюдался в Московской области (206,9 тысячи человек), Москве (148,8 тысячи человек), Краснодарском крае (83,7 тысячи человек), минимальный — на Чукотке (220 человек).По статистике, за последние три года миграционный прирост населения наблюдался в 31 регионе. В этой группе максимальный прирост отмечен в Московской области (266,9 тысячи человек), а минимальный — на Чукотке (200 человек). Естественный прирост населения зафиксировали в 17 субъектах Федерации, максимальный естественный прирост — в Дагестане (91,2 тысячи человек), а минимальный — в Чукотском автономном округе (200 человек).Анализ показателей свидетельствует о том, что сохраняются тенденции роста населенности столичных и экономически развитых регионов России с высоким уровнем жизни, активно развивающихся регионов Кавказа и Крыма, а также национальных республик с традиционно высоким уровнем рождаемости.В семи регионах общий прирост населения объясняется естественными причинами и миграцией, в том числе в Москве, где естественный прирост составил тысячу человек, а миграционный — 147,9 тысячи человек, Тюменской области (7,5 тысячи человек и 37,4 тысячи человек), Ханты-Мансийском автономном округе (30,6 тысячи человек и 2,3 тысячи человек), Ингушетии (19,5 тысячи человек и 7,9 тысячи человек), Якутии (14,9 тысячи человек, и 2,8 тысячи человек), Республике Алтай (2,4 тысячи человек и 0,6 тысячи человек) и Чукотском автономном округе (200 человек и 20 человек).В семи регионах общий прирост населения наблюдался за счет естественных причин, в том числе в Дагестане, Чечне, Республике Тыве, Ямало-Ненецком автономном округе, Кабардино-Балкарии, Бурятии, Ненецком автономном округе.В семи субъектах Федерации общий прирост населения зафиксирован за счет миграционного притока, а именно: в Московской области, Краснодарском крае, Ленинградской области, Санкт-Петербурге, Калининградской области, Севастополе, Адыгее.Убыль населенияЗа последние три года естественная убыль населения наблюдалась в 68 регионах. Среди них этот показатель различался в 62 раза: В Нижегородской области естественная убыль составила 61,8 тысячи человек, а в Камчатском крае — 960 человек. Миграционный отток жителей отмечен в 54 регионах страны, среди которых данный показатель различается в 173 раза: В Омской области миграционный отток составил 34,6 тысячи человек, а в Ненецком автономном округе — 200 человек.Наиболее неблагополучная демографическая ситуация сложилась в 44 субъектах страны, в которых общее снижение численности населения наблюдалось как за счет его естественной убыли, так и миграционного оттока. Как свидетельствуют данные статистики, особенно сложная обстановка в Саратовской области, где естественная убыль составила 45,8 тысячи человек, а миграционная убыль 20,7 тысячи человек, в Кемеровской (46,2 тысячи человек и 14,7 тысячи человек) и Омской (61,8 тысячи человек и 35 тысяч человек) областях.В 16 регионах численность населения сократилась только за счет естественной убыли. Среди них самый высокий показатель в Нижегородской области, где естественная убыль составила 61,8 тысячи человек, в Ростовской области (61,3 тысячи человек) и Самарской области (47 тысяч человек).За счет миграционного оттока общее снижение численности населения наблюдалось в трех регионах: в Северной Осетии (11,5 тысячи человек), Калмыкии (5,8 тысячи человек) и Карачаево-Черкесии (2,6 тысячи человек).Регионами-аутсайдерами стали Тамбовская область с убылью населения в 3,8 процента, Магаданская область (3,5 процента), Еврейская автономная область (на 3,4 процента). Численность населения сократилась более чем на 3,5 процента в двух регионах, спад населения в 3,5-1,5 процента отмечен почти в половине субъектов Федерации (40 регионов), убыль жителей на 1,5-0,5 процента — в 18 регионах, снижение менее чем на 0,5 процента отмечено в трех субъектах Федерации.Наибольшая убыль жителей в абсолютном выражении зафиксирована в Саратовской (66,5 тысячи человек), Кемеровской (60,9 тысячи человек), Нижегородской (56,9 тысячи человек), Омской (55,8 тысячи человек) областях и Алтайском крае (53,3 тысячи человек). Состав последней десятки в 2020 году по сравнению с демографическим рейтингом 2019 года изменился: вместо Новгородской и Архангельской областей в последнюю десятку рейтинга опустились Смоленская область и Республика Мордовия, в которых произошло значительное снижение рождаемости, рост смертности, а также усилился миграционный отток жителей.По мнению экспертов РИА Новости, в 2021 году численность населения страны продолжит снижаться на фоне социального неблагополучия семей из-за негативных последствий пандемии. Кроме того, продлится действие эффекта демографической ямы.Аналитики отмечают, что влияние пандемии обостряет неблагополучную демографическую ситуацию как в плане миграционных процессов, ограничивая приток мигрантов, так и естественного прироста населения, провоцируя рост смертности и падение рождаемости. Среди основных тенденций — продолжение естественной убыли, миграционный прирост ожидается низким, смертность населения замедлится в ходе растущей вакцинации жителей, считают эксперты. *Рейтинг подготовлен по заказу агентства РИА Новости специалистами РИА Рейтинг.
https://ria.ru/20210405/naselenie-1603926231.html
https://ria.ru/20201223/naselenie-1590564477.html
https://ria.ru/20210331/perepis-1603677263.html
https://ria.ru/20210330/chislennost-1603469334.html
https://ria.ru/20210128/deripaska-1595033760.html
россия
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2021
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdn21.img.ria.ru/images/07e5/01/0e/1593004739_0:0:2732:2048_1920x0_80_0_0_679ae24705645e50c62997a7af526f52.jpg
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
россия, общество
МОСКВА, 5 апр — РИА Новости. Население России в 2018-2020 годах уменьшилось на 711 тысяч человек или на 0,5 процента от общей численности, при этом наибольший демографический прирост в процентном отношении отмечен в Севастополе, а самый существенный спад — в Тамбовской и Магаданской областях, свидетельствует исследование РИА Новости*.
Общий спад
Как отмечают аналитики, показатели естественного и миграционного движения населения в регионах в 2018-2020 годах свидетельствуют о сложной демографической ситуации, вызванной естественной убылью населения, которая не компенсировалась за счет иммигрантов. Зафиксировано снижение рождаемости при росте смертности населения, а также сокращение притока мигрантов.
Сильнее всего на ухудшение демографической ситуации повлиял 2020 год, когда основное влияние на процессы оказала пандемия коронавируса. Она, с одной стороны, обусловила прирост смертности, а с другой — привела к существенному ослаблению миграционных потоков из-за введенных ограничений.
Как показывают данные, по сравнению с 2019-м убыль населения в прошлом году выросла в 18 раз. При этом смертность выросла на 18 процентов. Как следует из результатов рейтинга, подготовленного аналитиками РИА Новости по данным Росстата за последние три года, общий прирост численности населения наблюдался в 21 регионе. В региональном разрезе диапазон значений показателя варьируется от 16,8 процента в Севастополе до 0,1 процента в Бурятии, при среднем значении по этой группе регионов в 2,8 процента.
5 апреля, 00:00ИнфографикаДемографический рейтинг регионов — 2021
Прирост населения
Регионами-лидерами рейтинга по приросту численности населения стали Севастополь, где отмечен рост на 16,8 процента, Ингушетия (рост на 5,6 процента), Ленинградская область (4,3 процента) и Чечня (4,2 процента). Более чем на 3,5 процента численность жителей выросла в четырех регионах, умеренный рост в диапазоне 3,5-1,5 процента отмечен в девяти субъектах, в пределах 1,5-0,5 процента выросло население в пяти регионах, практически не изменилось (рост менее 0,5 процента) — в трех.
Наибольший общий прирост жителей в количественном выражении наблюдался в Московской области (206,9 тысячи человек), Москве (148,8 тысячи человек), Краснодарском крае (83,7 тысячи человек), минимальный — на Чукотке (220 человек).
По статистике, за последние три года миграционный прирост населения наблюдался в 31 регионе. В этой группе максимальный прирост отмечен в Московской области (266,9 тысячи человек), а минимальный — на Чукотке (200 человек).
Естественный прирост населения зафиксировали в 17 субъектах Федерации, максимальный естественный прирост — в Дагестане (91,2 тысячи человек), а минимальный — в Чукотском автономном округе (200 человек).
23 декабря 2020, 14:19
Голикова заявила о приросте населения в 11 регионах России
Анализ показателей свидетельствует о том, что сохраняются тенденции роста населенности столичных и экономически развитых регионов России с высоким уровнем жизни, активно развивающихся регионов Кавказа и Крыма, а также национальных республик с традиционно высоким уровнем рождаемости.
В семи регионах общий прирост населения объясняется естественными причинами и миграцией, в том числе в Москве, где естественный прирост составил тысячу человек, а миграционный — 147,9 тысячи человек, Тюменской области (7,5 тысячи человек и 37,4 тысячи человек), Ханты-Мансийском автономном округе (30,6 тысячи человек и 2,3 тысячи человек), Ингушетии (19,5 тысячи человек и 7,9 тысячи человек), Якутии (14,9 тысячи человек, и 2,8 тысячи человек), Республике Алтай (2,4 тысячи человек и 0,6 тысячи человек) и Чукотском автономном округе (200 человек и 20 человек).
В семи регионах общий прирост населения наблюдался за счет естественных причин, в том числе в Дагестане, Чечне, Республике Тыве, Ямало-Ненецком автономном округе, Кабардино-Балкарии, Бурятии, Ненецком автономном округе.
В семи субъектах Федерации общий прирост населения зафиксирован за счет миграционного притока, а именно: в Московской области, Краснодарском крае, Ленинградской области, Санкт-Петербурге, Калининградской области, Севастополе, Адыгее.
31 марта, 17:50
В Росстате рассказали о процедуре переписи населения на портале госуслуг
Убыль населения
За последние три года естественная убыль населения наблюдалась в 68 регионах. Среди них этот показатель различался в 62 раза: В Нижегородской области естественная убыль составила 61,8 тысячи человек, а в Камчатском крае — 960 человек. Миграционный отток жителей отмечен в 54 регионах страны, среди которых данный показатель различается в 173 раза: В Омской области миграционный отток составил 34,6 тысячи человек, а в Ненецком автономном округе — 200 человек.
Наиболее неблагополучная демографическая ситуация сложилась в 44 субъектах страны, в которых общее снижение численности населения наблюдалось как за счет его естественной убыли, так и миграционного оттока. Как свидетельствуют данные статистики, особенно сложная обстановка в Саратовской области, где естественная убыль составила 45,8 тысячи человек, а миграционная убыль 20,7 тысячи человек, в Кемеровской (46,2 тысячи человек и 14,7 тысячи человек) и Омской (61,8 тысячи человек и 35 тысяч человек) областях.
В 16 регионах численность населения сократилась только за счет естественной убыли. Среди них самый высокий показатель в Нижегородской области, где естественная убыль составила 61,8 тысячи человек, в Ростовской области (61,3 тысячи человек) и Самарской области (47 тысяч человек).
За счет миграционного оттока общее снижение численности населения наблюдалось в трех регионах: в Северной Осетии (11,5 тысячи человек), Калмыкии (5,8 тысячи человек) и Карачаево-Черкесии (2,6 тысячи человек).
30 марта, 15:24
Голикова оценила потенциал увеличения численности населения
Регионами-аутсайдерами стали Тамбовская область с убылью населения в 3,8 процента, Магаданская область (3,5 процента), Еврейская автономная область (на 3,4 процента). Численность населения сократилась более чем на 3,5 процента в двух регионах, спад населения в 3,5-1,5 процента отмечен почти в половине субъектов Федерации (40 регионов), убыль жителей на 1,5-0,5 процента — в 18 регионах, снижение менее чем на 0,5 процента отмечено в трех субъектах Федерации.
Наибольшая убыль жителей в абсолютном выражении зафиксирована в Саратовской (66,5 тысячи человек), Кемеровской (60,9 тысячи человек), Нижегородской (56,9 тысячи человек), Омской (55,8 тысячи человек) областях и Алтайском крае (53,3 тысячи человек). Состав последней десятки в 2020 году по сравнению с демографическим рейтингом 2019 года изменился: вместо Новгородской и Архангельской областей в последнюю десятку рейтинга опустились Смоленская область и Республика Мордовия, в которых произошло значительное снижение рождаемости, рост смертности, а также усилился миграционный отток жителей.
По мнению экспертов РИА Новости, в 2021 году численность населения страны продолжит снижаться на фоне социального неблагополучия семей из-за негативных последствий пандемии. Кроме того, продлится действие эффекта демографической ямы.
Аналитики отмечают, что влияние пандемии обостряет неблагополучную демографическую ситуацию как в плане миграционных процессов, ограничивая приток мигрантов, так и естественного прироста населения, провоцируя рост смертности и падение рождаемости. Среди основных тенденций — продолжение естественной убыли, миграционный прирост ожидается низким, смертность населения замедлится в ходе растущей вакцинации жителей, считают эксперты.
*Рейтинг подготовлен по заказу агентства РИА Новости специалистами РИА Рейтинг.
28 января, 20:08
Дерипаска назвал «виновника» сокращения населения России
Идентификатор набора данных: | Идентификатор набора данных: 62021 |
Идентификационный номер: | Идентификационный номер: 7710168515-Population |
Наименование набора данных: | Наименование набора данных: Численность постоянного населения в среднем за год |
Описание набора данных: | Описание набора данных: Численность постоянного населения в среднем за год |
Владелец набора данных: | Владелец набора данных: Департамент экономической политики и развития города Москвы |
Ответственные за набор данных: | Ответственные за набор данных:
|
Гиперссылка (URL) на набор: | Гиперссылка (URL) на набор: Ссылка на последнюю версию набора данных |
Формат данных: | Формат данных: JSON |
Описание структуры набора данных: | Описание структуры набора данных: structure-20200313(vs1).json |
Дата первой публикации: | Дата первой публикации: 13.03.2020 |
Дата последнего внесения изменений: | Дата последнего внесения изменений: 29.09.2020 |
Периодичность обновления: | Периодичность обновления: По мере поступления |
Содержание последнего изменения: | Содержание последнего изменения: Выпуск релиза |
Дата актуальности набора данных: | Дата актуальности набора данных: 07.09.2021 |
Ключевые слова (Keywords): | Ключевые слова (Keywords): статистика; ISO37120; международные показатели; жители; горожане; популяция; прибывшие; выбывшие; перепись; citizens; residents; census; households; U4SSC |
Гиперссылки (URL) на версии набора данных: | Гиперссылки (URL) на версии набора данных: |
Ссылки на описание структур версий: | Ссылки на описание структур версий: |
Описание программного интерфейса: | Описание программного интерфейса: https://apidata.mos.ru/Docs |
Ссылки на форум: | Ссылки на форум: /forum/thread/численность-постоянного-населения-в-среднем-за-год/ |
Версия методических рекомендаций: | Версия методических рекомендаций: https://data.gov.ru/metodicheskie-rekomendacii-po-publikacii-otkrytyh-dannyh-versiya-30 |
Список городов России по численности населения
Численность населения в России
На нашем сайте вы найдете города России и иностранные города, сгруппированные в алфавитном порядке. Вы можете подробно с ними ознакомиться, а также увидеть их расположение на карте и прочитать про достопримечательности этих населенных пунктов. В соответствии с анализом предварительных данных Госкомстата общая численность населения России по состоянию на 2021 год составила 146 171 015 человек, а плотность населения — 8,54 чел./км² (по данным Росстата на 1 января 2021 года). По первому показателю Российская Федерация занимает 9-е место среди всех государств мира, а по второму — 181-е (180-е место занимает Боливия, а 182-е — Чад).
В десятку лидеров по численности населения кроме России входят также КНР (Китай) — 1-е место, Индия — 2-е место, США — 3 место, Индонезия — 4-е место, Пакистан — 5-е место, Бразилия — 6-е место, Нигерия — 7-е место, Бангладеш — 8-е место и Мексика — 10-е место.
Российские города по категориям:
Список городов России по численности населения
Ниже представлен список Топ-50 городов РФ по количеству жителей в них на основе данных 2021 года:
Список городов в порядке убывания:
|
|
На нашем сайте вы сможете найти информацию о городах России с населением более 40 тысяч человек. Здесь представлен рейтинг или, можно сказать, список 50 самых больших городов России по убыванию в соответствии с размером численности населения в них. Остальные города вы можете найти в специальном разделе. Все данные, указанные на сайте, взяты с Википедии, официальных сайтов соответствующих городов и официальной статистики Росстата, а именно: количество жителей в населенных пунктах РФ, национальный состав и т. д.
На сайте имеется удобная функция построения графиков, в которых показано население российских городов по возрастанию или убыванию жителей в нем за определенный период. Так же на сайте имеются интерактивные карты с точным описанием городов и их достопримечательностями и еще множество полезной информации о представленных на сайте населенных пунктах Российской Федерации. В будущем планируется выложить данные по числу мужчин и женщин в них и национальный состав.
Видеопрезентация России.
В этом видеоролике представлена презентация России.
Так же вы можете сравнить один российский город с другим, увидев его реальный рейтинг. Мы постарались их классифицировать и собрать более полную информацию о городах в РФ.
Демографическая ситуация в России глазами эксперта.
Леонид Леонидович Рыбаковский — профессор, главный научный сотрудник института социально-политических исследований РАН. Запись передачи «Утро России» на канале «Россия-1». Тема: Демография в Российской Федерации.
Всероссийская перепись населения Росиии 2010 года.
Запись видеоролика об итогах всероссийской переписи Российской Федерации в 2010 году и демо
Численность населения | Официальный портал государственных органов Псковской области
По оценке численность населения Псковской области на начало 2012 года составила 666,9 тыс. человек, в том числе городского — 467,9 тыс. человек (70,2% от общей численности), сельского — 199,0 тыс. человек (29,8%). Наиболее крупные города: Псков (204,0 тыс. человек), Великие Луки (98,4 тыс. человек), Остров (21,0 тыс. человек).
Численность постоянного населения (
на 1 января)
Годы | Все население (человек) | в том числе | Удельный вес в общей численности (%) | ||
---|---|---|---|---|---|
городское | сельское | городское | сельское | ||
19591) | 952812 | 253597 | 699215 | 26,6 | 73,4 |
19701) | 877997 | 370402 | 507595 | 42,2 | 57,8 |
19791) | 850939 | 466292 | 384647 | 54,8 | 45,2 |
19891) | 845291 | 530485 | 314806 | 62,8 | 37,2 |
20021) | 760810 | 502654 | 258156 | 66,1 | 33,9 |
2003 | 758119 | 501801 | 256318 | 66,2 | 33,8 |
2004 | 746750 | 499782 | 246968 | 66,9 | 33,1 |
2005 | 734520 | 497796 | 236724 | 67,8 | 32,2 |
2006 | 720770 | 492349 | 228421 | 68,3 | 31,7 |
2007 | 708234 | 487486 | 220748 | 68,8 | 31,2 |
2008 | 699591 | 484244 | 215347 | 69,2 | 30,8 |
2009 | 690335 | 480191 | 210144 | 69,6 | 30,4 |
2010 | 681892 | 476089 | 205803 | 69,8 | 30,2 |
20101) | 673423 | 472514 | 200909 | 70,2 | 29,8 |
2011 | 671272 | 471381 | 199891 | 70,2 | 29,8 |
2012 | 666924 | 467891 | 199033 | 70,2 | 29,8 |
1)Данные о численности население приведены по переписям населения: 1959, 1970 гг. — на 15 января; 1979 г. — на 17 января; 1989 г. — на 12 января; 2002 г. — на 9 октября; 2010 г. — на 14 октября.
Показатели естественного движения населения
Человек | На 1000 населения | |||||
2009 | 2010 | 2011 | 2009 | 2010 | 2011 | |
---|---|---|---|---|---|---|
Родившихся | 7171 | 7078 | 7022 | 10,5 | 10,5 | 10,5 |
Умерших | 14502 | 14322 | 12950 | 21,1 | 21,2 | 19,4 |
Естественная убыль | -7331 | -7244 | -5928 | -10,6 | -10,7 | -8,9 |
Естественная убыль населения в январе—октябре 2012 года уменьшилась по сравнению с соответствующим периодом 2011 года на 6,6 процента и составила 8,5 человека на 1000 населения. Рождаемость увеличилась на 6,7 процента и составила 11,1 родившихся на 1000 населения, смертность — на 0,5 процента и составила 19,6 умерших 1000 населения.
Размер популяции — обзор
5.2 КОМПОНЕНТЫ ВАРИАНТОВ
В этом разделе мы обсуждаем источники вариаций, которые необходимо учитывать, чтобы делать выводы на основе данных при попытке выявления тенденций. Необходимо учитывать три источника вариаций: вариации выборки, временные вариации в процессе популяционной динамики и пространственные вариации в динамике популяции в пространстве. Последние два источника часто называют вариациями процесса, то есть вариациями в процессе популяционной динамики, связанными с изменением окружающей среды (такими как осадки, температура, сукцессия сообществ, пожары или высота над уровнем моря).Будут представлены методы отделения вариации процесса от вариации выборки.
Для определения тенденции изменения размера популяции требуется как минимум две оценки численности. Например, если размер популяции мексиканских пятнистых сов в национальном парке Меса-Верде будет определен как 50 пар в 1990 году и только 10 пар в 1995 году, мы были бы обеспокоены тем, что в этот период времени в популяции существует значительная отрицательная тенденция. и это действие должно быть предпринято, чтобы смягчить эту тенденцию. Однако, если бы оценка 1995 года составляла 40 пар, мы все еще могли бы быть обеспокоены, но были бы менее уверены в том, что требуются немедленные действия.Прежде чем мы будем уверены в своем выводе из этих оценок, необходимо оценить два источника вариации.
Первым источником вариаций является неопределенность наших оценок численности населения. Мы хотим быть уверены, что эти две оценки различны, то есть разница между двумя оценками больше, чем можно было бы ожидать, исходя только из случайности, из-за ошибок выборки, связанных с каждой оценкой. Обычно мы представляем нашу неопределенность в нашей оценке как ее дисперсию и используем эту дисперсию для создания доверительного интервала для нашей оценки.Предположим, что оценка 1990 года для Nˆ90 = 50 пар имеет дисперсию выборки Vaˆr (Nˆ90) = 25. Затем, предполагая, что оценка нормально распределена с большим размером выборки (т. Е. С большими степенями свободы), мы должны вычислить 95% доверительный интервал как 50 ± 1,96 25 или 40,2–59,8. Если оценка 1995 г. была Nˆ95 = 40 с дисперсией выборки Vâr (Nˆ95) = 20, то 95% доверительный интервал для этой оценки составляет 40 ± 1,96 20, или 31,2–48,8. На основании перекрытия двух доверительных интервалов (рис.5.2), можно сделать вывод, что по одной только случайности эти две оценки, вероятно, не отличаются. Мы также можем вычислить простой тест как
Рисунок 5.2. 95% доверительные интервалы, построенные с оценками численности населения 1990 и 1995 годов.
(5.3) z = Nˆ90 − Nˆ95Vaˆr (Nˆ90) + Vaˆr (Nˆ95),
, что для этого примера дает z = 1,491 с вероятностью наблюдения такой большой или большей статистики z , равной P = 0,136. Хотя мы можем быть встревожены, велика вероятность, что 13.6 раз из 100 мы наблюдаем такое большое изменение случайно.
Вариант предыдущего теста обычно проводится по нескольким причинам: (1) нас часто интересует соотношение двух оценок совокупности (а не разница), потому что соотношение представляет собой скорость изменения совокупности, (2) дисперсия Nˆ обычно связана с ее оценкой соотношением Vaˆr (Nˆ) = NˆC (например, Skalski and Robson, 1992, стр. 28–29), и (3) ln (Nˆ) с большей вероятностью имеет нормальное распределение, чем Nˆ .К счастью, преобразование журнала обеспечивает некоторую коррекцию всех трех вышеуказанных причин и приводит к более эффективной статистической процедуре. Поскольку
(5.4) Var [ln (Nˆ)] = Var (Nˆ) Nˆ2,
, мы строим тест z как
(5.5) z = ln (Nˆ90) −ln (Nˆ95) Vaˆr [ln ( Nˆ90)] + Vaˆr [ln (Nˆ95)]
, чтобы обеспечить более эффективный (т.е. более мощный) тест.
Предположим, что мы приложили гораздо больше усилий для выборки популяции сов, так что дисперсия выборки составляла половину наблюдаемых значений (что обычно требует усилий примерно в 4 раза).Таким образом, Vâr (Nˆ90) = 12,5 и Vâr (Nˆ95) = 10, что дает статистику z 2,108 со значением вероятности P = 0,035. Теперь мы могли бы сделать вывод, что популяция сов была ниже в 1995 г., чем в 1990 г., и что эта разница маловероятна из-за вариаций в наших выборках, то есть фактического сокращения численности популяции.
Это приводит нас ко второй составляющей дисперсии, связанной с определением важности тенденции в популяции. Мы ожидаем, что размер популяции сов (и любой другой популяции, если на то пошло) будет колебаться во времени.Как мы можем определить, важно ли это сокращение? Ответ заключается в том, чтобы определить, какой была изменчивость в популяции сов в течение некоторого периода времени в прошлом, а затем, если наблюдаемое сокращение выходит за пределы диапазона, ожидаемого от этой прошлой флуктуации. Рассмотрим пример на рис. 5.3, где показан истинный размер популяции (без изменений выборки). Средняя численность населения колеблется в районе 50, но обычно встречаются значения более экстремальные, чем диапазон от 40 до 60. Обратите внимание, что сокращение с 76 до 29 пар произошло с 1984 по 1985 год, и что снижение с более чем 50 пар до менее 40 пар является довольно частым явлением.Таким образом, исходя из нашего предыдущего примера, снижение с 50 до 40 вовсе не является необоснованным, учитывая прошлую динамику численности этой гипотетической популяции.
Рисунок 5.3. Фактическое количество пар сов, которые существуют каждый год. На самом деле мы никогда не знаем этих значений и можем только оценить их.
Чтобы определить уровень изменения численности популяции, на который следует обратить наше внимание, и предложить меры управления, нам нужно кое-что знать о временных изменениях в популяции.Единственный способ оценить этот компонент дисперсии — это наблюдать за населением в течение нескольких лет. Точное количество лет будет зависеть от величины изменения во времени. Таким образом, если популяция не сильно меняется из года в год, несколько наблюдений покажут эту стабильность. С другой стороны, если популяция сильно колеблется, как показано на рис. 5.3, для оценки временной дисперсии необходимы многолетние наблюдения. Для примера на рис. 5.3 мы могли бы вычислить временную дисперсию как дисперсию за 15 лет.Мы находим дисперсию 265,7 или стандартное отклонение 16,3 (Пример 5.1). При стандартном отклонении 16,3 мы ожидаем, что примерно 95% значений популяции будут в диапазоне ± 2 SD от среднего размера популяции. Этот вывод основан на том, что популяция стабильна, то есть не имеет тенденции к увеличению или уменьшению и имеет примерно нормальное распределение. Для нормального распределения 95% значений лежат в интервале ± 2 SD от среднего. Следовательно, изменение на 2 SD, или 32,6, не является особенно большим изменением с учетом временных изменений, наблюдаемых за 15-летний период.Такое изменение должно произойти с вероятностью более 1/20 или 0,05.
Сложная проблема с оценкой временной дисперсии размера популяции состоит в том, что нам редко позволяют наблюдать истинное значение размера популяции. Скорее, от нас требуется производить выборку из совокупности и, следовательно, получать только оценку размера совокупности каждый год с соответствующей дисперсией выборки. Таким образом, нам нужно будет включить в годовые оценки планки доверительной вероятности 95%. В результате этой неопределенности нашей процедуры выборки мы могли бы сделать вывод, что многие изменения от года к году на самом деле не были изменениями, потому что оценки не отличались.Это осложнение приводит к еще одной проблеме. Если мы вычисляем дисперсию по обычной формуле, когда оценки размера популяции заменяют фактический размер популяции, показанный на рис. 5.3, мы получаем оценку дисперсии, превышающую истинную временную дисперсию, потому что наша неопределенность выборки включена в дисперсию. При небольших объемах выборки каждый год у нас будет высокая дисперсия выборки, связанная с каждой оценкой, и в результате у нас будет высокая дисперсия по годам. Шум, связанный с нашей низкой интенсивностью выборки, предполагает, что популяция сильно колеблется, хотя на самом деле популяция может быть постоянной (т.е., временная дисперсия равна нулю), а предполагаемые изменения в генеральной совокупности просто связаны с дисперсией выборки.
Эта смесь выборки и временных вариаций становится особенно важной в анализе жизнеспособности популяции (PVA). Целью PVA является оценка вероятности исчезновения популяции с учетом текущего размера и некоторого представления об изменениях в динамике популяции (т. Е. Временных вариациях). Если наша оценка временной вариации включает вариацию выборки, а уровень усилий для получения оценок относительно низок, высокая вариативность выборки приводит к тому, что наша наивная оценка временной вариации оказывается слишком большой.Когда мы применяем наш PVA-анализ с этой завышенной оценкой временной дисперсии, мы делаем вывод, что популяция с гораздо большей вероятностью вымрет, чем она есть на самом деле, и, следовательно, важность отделения вариации выборки от вариации процесса.
Обычно мы оцениваем компоненты дисперсии с помощью процедур дисперсионного анализа (ANOVA). Для рассматриваемого здесь примера нам необходимо иметь как минимум две оценки размера популяции для ряда лет, чтобы получить достоверные оценки выборки и временных вариаций.Кроме того, типичные методы ANOVA предполагают, что вариация выборки постоянна, и поэтому не учитывают различия в уровнях усилий или тот факт, что дисперсия выборки обычно является функцией размера популяции. В нашем примере у нас есть оценка дисперсии выборки для каждой из наших оценок, полученная с помощью методов оценки совокупности, рассмотренных в этом руководстве. То есть, отлов – повторная поимка, отметка – повторное прицеливание, линейные разрезы, методы удаления и подсчет квадратов — все это дает оценки вариации выборки.Таким образом, мы не хотим оценивать вариацию выборки путем получения повторных оценок, а хотим использовать имеющуюся оценку. Поэтому мы представляем метод оценки моментов, разработанный в Burnham et al. (1987, часть 5). Скальски и Робсон (1992, глава 2) также представляют аналогичную процедуру, но не развивают взвешенную оценку, представленную здесь.
Пример 5.1 Размер популяции, оценки, стандартная ошибка оценок и доверительные интервалы для пар сов на рис. 5.3
Стандартный | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Год | Население | Оценка | ошибка | Нижний 95% ДИ | Верхний 95% ДИ | ||||||
1980 | 44 | 40,04 | 5,926 | 28,42 | 51,66 | ||||||
1981 | 48 | 50,51 | 11,004 | 28,94 | 72,08 | ||||||
1982 | 61 | 61.36 | 15,278 | 31,42 | 91,31 | ||||||
1983 | 48 | 47,6 | 11,062 | 25,92 | 69,28 | ||||||
1984 | 76 | 95,51 | 18,988 | 58,38 | |||||||
1985 | 29 | 33,81 | 8,803 | 16,56 | 51,06 | ||||||
1986 | 60 | 34,39 | 5.804 | 23,01 | 45,76 | ||||||
1987 | 59 | 38,52 | 11,168 | 16,63 | 60,41 | ||||||
1988 | 76 | 84,57 | 21,312 | 42,84 | 1989 | 42 | 30,04 | 6,918 | 16,48 | 43,6 | |
1990 | 29 | 20,29 | 7,529 | 5.54 | 35,05 | ||||||
1991 | 68 | 68,42 | 17.969 | 33,2 | 103,64 | ||||||
1992 | 42 | 45,51 | 13,225 | 19,6 | 71,44 | ||||||
27 | 27,01 | 6,137 | 14,98 | 39,04 | |||||||
1994 | 72 | 71,12 | 14,511 | 42,67 | 99.56 | ||||||
1995 | 54 | 51,45 | 8,054 | 35,66 | 67,24 |
Дисперсия популяций n = 16 составляет 265,628, тогда как дисперсия 16 оценок составляет 450,376. Вариация выборки приводит к тому, что оценки имеют большую дисперсию, чем фактическая совокупность. Разница этих двух дисперсий является оценкой вариации выборки, то есть 450,376 — 265,628 = 184,748. Корень квадратный из 184.748 равно 13,592 и является приблизительным средним из 16 сообщенных стандартных ошибок.
Чтобы получить несмещенную оценку временной дисперсии, мы должны удалить выборочную вариацию из оценки общей дисперсии. Определите σtotal2 как общую дисперсию, рассчитанную для n = 16 оценок пар сов (Nˆi, i = 1980,…, 1995) как
(5.6) σˆtotal2 = Σi = 19801995 (Nˆi − N¯) 2 ( n − 1) = Σi = 19801995Nˆi2 (Σi − 19801985Nˆi) 2n (n − 1),
, где символ указывает оценку параметра.Таким образом, Nˆi — это оценки фактических популяций, N i , а σˆtotal2 — оценка общей дисперсии σˆi2. Для каждой оценки Nˆi у нас также есть соответствующая дисперсия выборки, σˆi2. Тогда простая оценка временной дисперсии, σ 2 , время , определяется как
(5.7) σˆtime2 = σˆtotal2 − Σi = 19801995σˆi2n,
, когда мы можем предположить, что все дисперсии выборки, σˆi2, равны равный. Приведенное выше уравнение соответствует уравнению. (2.6) Скальски и Робсон (1992).Когда нельзя предположить, что все σˆi2 равны, требуется более сложный расчет (Burnham et al. , 1987, раздел 4.3), поскольку каждая оценка должна быть взвешена по ее дисперсии выборки. Мы берем в качестве веса каждой оценки обратную сумму временной дисперсии плюс дисперсию выборки, 1 / (σˆtime2 + σˆi2). То есть Var (Nˆi) = σˆtime2 + σˆi2, поэтому wi = 1 / Var (Nˆi) = 1 / (σˆtime2 + σˆi2). Затем рассчитывается взвешенная общая дисперсия как
(5,8) σˆtotal2 = Σi = 19801995wi (Nˆi − N¯) 2 (n − 1) Σi = 19801995wi
со средним значением оценок, которое теперь вычисляется как средневзвешенное значение,
(5.9) N¯ = Σi = 19801995wiNˆiΣi = 19801995wi.
Теперь мы знаем, что теоретическая дисперсия N¯ составляет
(5.10) Var (N¯) = Var (Σi = 19801995wiNˆiΣi = 19801995wi) = 1Σi = 19801995wi
, а эмпирическая оценка дисперсии — Eq. (5.8). Приравнивая эти два уравнения,
(5.11) 1Σi = 19801995wi = Σi = 19801995wi (Nˆi − N¯) 2 (n − 1) Σi = 19801995wi
или
(5,12) 1 = Σi = 19801995wi (Nˆi − N ¯) 2 (n — 1).
Поскольку мы не можем решить для σˆtime2 напрямую, мы должны использовать итерационный численный подход для оценки σˆtime2. Эта процедура включает в себя замену значений σˆtime2 в уравнение.(5.12) через w i до тех пор, пока обе стороны не станут равными. Когда обе стороны одинаковы, у нас есть оценка σˆtime2. Используя эту оценку σˆtime2, мы можем теперь решить, какой уровень изменения от Nˆi до Nˆi + 1 важен и заслуживает внимания. Если отклонение от ряда оценок превышает 2σˆtime2, мы можем принять меры.
Как правило, у нас нет достаточного количества исходных данных для оценки σˆtime2, поэтому мы в конечном итоге пытаемся оценить, действительно ли ряд оцененных размеров популяции сигнализирует об уменьшении популяции, когда присутствуют как выборка, так и дисперсия процесса.Обратите внимание, что только потому, что мы наблюдаем снижение оценок в течение 3–4 лет подряд, мы не можем быть уверены в том, что численность населения действительно серьезно сокращается, не зная среднего размера популяции и временных вариаций до снижения. Однако обычно мы не располагаем хорошими знаниями о численности популяции до некоторого наблюдаемого сокращения и принимаем решение действовать на основе биологических представлений. Не забывайте о типах трендов, показанных на рис. 5.1. Является ли предлагаемый тренд частью цикла или мы наблюдаем реальное изменение численности популяции? В этом обсуждении мы рассмотрели только временные вариации.Аналогичную процедуру можно использовать для отделения пространственной вариации от вариации выборки.
Население Сомали (2021 г.) — Worldometer
Примечания
Счетчик Население Сомали (живое) показывает постоянно обновляемую оценку текущего населения Сомали, полученную с помощью алгоритма RTS Worldometer, который обрабатывает данные, полученные от Отдела народонаселения ООН .
График населения Сомали (1950-2019) На диаграмме представлена общая численность населения по состоянию на 1 июля каждого года с 1950 по 2019 год.
График Годового темпа роста населения отображает годовые процентные изменения численности населения, зарегистрированные 1 июля каждого года с 1951 по 2019 год. Это значение может отличаться от Годового процентного изменения , показанного в исторической таблице, которая показывает последнее Годовое эквивалентное процентное изменение при условии однородного изменения в предшествующий пятилетний период.
Определения
Год : по состоянию на 1 июля указанного года.
Население : Общая общая численность населения (обоих полов и всех возрастов) в стране по состоянию на 1 июля года, указанная по оценке Департамента народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций.Перспективы народонаселения мира: редакция 2019 г. Для прогнозируемых лет используется вариант средней рождаемости ООН.
Подробнее об определениях …
Годовое изменение в% : На 2019 год: процентное изменение общей численности населения за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года). Для всех остальных лет: эквивалент годового процентного изменения за последний год, предполагающий однородное изменение за предыдущий пятилетний период, рассчитанный путем обратного сложения.
Годовое изменение : На 2019 год: абсолютное изменение общей численности населения (увеличение или уменьшение количества людей) за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года).Для всех остальных лет: среднегодовое численное изменение за предыдущий пятилетний период.
Мигрантов (нетто) : Среднее годовое количество иммигрантов за вычетом количества эмигрантов за предыдущий пятилетний период (с 1 июля по 30 июня начального и последнего года) или последующий пятилетний период (за 2016 год). данные). Отрицательное число означает, что эмигрантов больше, чем иммигрантов.
Средний возраст : возраст, при котором население делится на две численно равные группы: половина людей старше указанного среднего возраста, а половина моложе.Этот параметр указывает возрастное распределение.
Коэффициент фертильности : (Общий коэффициент фертильности или СКР) выражается в количестве детей на женщину. Он рассчитывается как среднее количество детей, которые в среднем будет иметь женщина в репродуктивном периоде (от 15 до 49 лет), исходя из текущих показателей фертильности для каждой возрастной группы в стране и при условии, что она не подвержена смертности.
Плотность (P / км²) : (Плотность населения) Население на квадратный километр (км²).
Городское население% : Городское население как процент от общей численности населения.
Городское население : Население, проживающее в районах, классифицируемых как городские в соответствии с критериями, используемыми каждой страной.
Доля страны в мировом населении : Общая численность населения страны в процентах от общей численности населения мира на 1 июля указанного года.
Население мира : Общее население мира на 1 июля указанного года.
Глобальный рейтинг : Позиция Сомали в списке всех стран мира, ранжированных по численности населения (от самой высокой до самой низкой) по состоянию на 1 июля указанного года.
Население Монако (2021 г.) — Worldometer
Примечания
Счетчик Monaco Population (Live) показывает постоянно обновляемую оценку текущего населения Монако, полученную с помощью алгоритма RTS Worldometer, который обрабатывает данные, собранные из Отдела народонаселения ООН .
График Население Монако (1950-2019) отображает общее количество населения по состоянию на 1 июля каждого года с 1950 по 2019 год.
Годовой темп роста населения отображает годовые процентные изменения численности населения, зарегистрированные на 1 июля каждого года, с 1951 по 2019 год. Это значение может отличаться от % изменения за год , показанного в исторической таблице, которая показывает эквивалентное процентное изменение за последний год, предполагая однородное изменение за предыдущий пятилетний период.
Определения
Год : по состоянию на 1 июля указанного года.
Население : Общая общая численность населения (обоих полов и всех возрастов) в стране по состоянию на 1 июля года, указанная по оценке Департамента народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций. Перспективы народонаселения мира: редакция 2019 г. Для прогнозируемых лет используется вариант средней рождаемости ООН.
Годовое изменение в% : На 2019 год: процентное изменение общей численности населения за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года).Для всех остальных лет: эквивалент годового процентного изменения за последний год, предполагающий однородное изменение за предыдущий пятилетний период, рассчитанный путем обратного сложения.
Годовое изменение : На 2019 год: абсолютное изменение общей численности населения (увеличение или уменьшение количества людей) за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года). Для всех остальных лет: среднегодовое численное изменение за предыдущий пятилетний период.
Плотность (P / км²) : (Плотность населения) Население на квадратный километр (км²).
Городское население% : Городское население как процент от общей численности населения.
Городское население : Население, проживающее в районах, классифицируемых как городские в соответствии с критериями, используемыми каждой страной.
Доля страны в мировом населении : Общая численность населения страны в процентах от общей численности населения мира на 1 июля указанного года.
Население мира : Общее население мира на 1 июля указанного года.
Глобальный рейтинг : Позиция Монако в списке всех стран мира, ранжированных по численности населения (от самой высокой до самой низкой) по состоянию на 1 июля указанного года.
6.17: Размер, плотность и распределение населения
Можно ли так жить?
Это если вы пингвин. Эта популяция пингвинов состоит из всех особей одного вида пингвинов, которые живут вместе. Кажется, что они существуют в очень многолюдной или густонаселенной среде и имеют случайную конфигурацию.
Размер, плотность и распространение популяции
Сообщества состоят из популяций разных видов. В биологии население человек — это группа организмов одного вида, обитающих на одной территории. Популяция — это единица естественного отбора и эволюции. Насколько велика численность населения и насколько быстро она растет, часто используются в качестве меры ее здоровья.
Численность населения
Численность населения — это количество особей в популяции.Например, популяция насекомых может состоять из 100 или многих других насекомых. Размер популяции влияет на шансы выживания или исчезновения вида. Как правило, очень малочисленные популяции подвергаются наибольшему риску исчезновения. Однако размер популяции может быть менее важным, чем ее плотность.
Плотность населения
Плотность населения — это среднее количество особей в популяции на единицу площади или объема. Например, популяция из 100 насекомых, обитающих на площади 100 квадратных метров, имеет плотность 1 насекомое на квадратный метр.Если такое же население проживает на площади всего 1 квадратный метр, какова его плотность? Какое население более многолюдно? Как скученность может повлиять на здоровье населения?
Распределение населения
Плотность населения просто представляет собой среднее количество особей на единицу площади или объема. Часто особи в популяции распределены неравномерно. Вместо этого они могут жить группами или каким-либо другим образом (см. рис. ниже). Образец может отражать характеристики вида или его среды обитания. Распределение популяции описывает, как особи распределены или распространяются по своей среде обитания.
Модели распределения населения. Какие факторы влияют на распределение населения в космосе?
Резюме
- Размер популяции — это количество особей в популяции.
- Плотность населения — это среднее количество особей на единицу площади или объема.
- Распределение особей в популяции может зависеть от характеристик вида или окружающей его среды.
Обзор
- Что такое плотность населения?
- В чем разница между плотностью населения и распределением?
- Популяция из 820 насекомых обитает на площади 1,2 акра. Они собирают нектар с 560 цветущих растений. Растения обитают на площади 0,2 акра. Какая популяция имеет большую плотность, насекомые или растения? Почему?
- Что вы можете сделать о виде, который имеет случайный характер распределения в пространстве? Единый узор?
населения экология | Определение, характеристики, значение и примеры
Экология населения , изучение процессов, влияющих на распределение и численность популяций животных и растений.
гну обыкновенная
Стадо гну обыкновенного ( Connochaetes taurinus ) мигрирует через пыльную саванну в Африке. Это животное является ключевым видом (то есть видом, оказывающим непропорционально большое влияние на его биологическое сообщество) на равнинах и в экосистемах саванн с акациями от юго-востока Африки до центральной Кении.
© Урядников Сергей / Shutterstock.com
Популяция — это подмножество особей одного вида, которые занимают определенную географическую территорию и, у видов, размножающихся половым путем, скрещиваются между собой.Географические границы популяции легко установить для одних видов, но сложнее для других. Например, растения или животные, населяющие острова, имеют географический ареал, определяемый периметром острова. Напротив, некоторые виды рассеяны по огромным просторам, и границы местных популяций определить труднее. Существует континуум от закрытых популяций, которые географически изолированы от других популяций того же вида и не имеют обмена с ними, до открытых популяций, которые демонстрируют разную степень связанности.
Генетическая изменчивость в пределах местных популяций
У видов, размножающихся половым путем, каждая местная популяция содержит определенную комбинацию генов. В результате вид — это совокупность популяций, которые генетически отличаются друг от друга в большей или меньшей степени. Эти генетические различия проявляются в различиях между популяциями по морфологии, физиологии, поведению и жизненному циклу; другими словами, генетические характеристики (генотип) влияют на выраженные или наблюдаемые характеристики (фенотип).Естественный отбор изначально действует на индивидуальном фенотипическом уровне организма, отдавая предпочтение или дискриминируя индивидов на основе их выраженных характеристик. Генофонд (общая совокупность генов в популяции в определенное время) подвергается воздействию, поскольку организмы с фенотипами, совместимыми с окружающей средой, с большей вероятностью выживут в течение более длительных периодов времени, в течение которых они могут воспроизводиться чаще и передавать больше их гены.
Степень генетической изменчивости внутри местных популяций сильно различается, и большая часть дисциплины природоохранной биологии связана с поддержанием генетического разнообразия внутри популяций растений и животных и между ними.Некоторые небольшие изолированные популяции бесполых видов часто имеют небольшие генетические вариации среди индивидуумов, тогда как большие половые популяции часто имеют большие вариации. За это разнообразие ответственны два основных фактора: способ воспроизводства и размер популяции.
Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас
Влияние способа воспроизводства: половой и бесполый
В сексуальных популяциях гены рекомбинируются в каждом поколении, что может привести к появлению новых генотипов.Потомство у большинства половых видов наследует половину генов от матери, а половину — от отца, и поэтому их генетический состав отличается от родителей или любого другого человека в популяции. У видов, размножающихся как половым, так и бесполым путем, мутации являются единственным наиболее важным источником генетической изменчивости. Новые благоприятные мутации, которые первоначально появляются у отдельных особей, могут со временем рекомбинироваться многими способами в пределах половой популяции.
Напротив, потомство бесполой особи генетически идентично своему родителю.Единственный источник новых комбинаций генов в бесполых популяциях — это мутации. Бесполые популяции накапливают генетические вариации только с той скоростью, с которой их гены мутируют. Благоприятные мутации, возникающие у разных бесполых индивидуумов, не имеют возможности рекомбинировать и в конечном итоге появляться вместе у какого-либо одного индивидуума, как это происходит в сексуальных популяциях.
Влияние размера популяции
В течение длительных периодов времени генетическая изменчивость легче поддерживается в больших популяциях, чем в маленьких популяциях.Из-за эффектов случайного генетического дрейфа генетическая черта может быть потеряна у небольшой популяции относительно быстро ( см. Биосфера: Процессы эволюции). Например, во многих популяциях есть две или более форм гена, которые называются аллелями. В зависимости от того, какой аллель унаследовал индивид, будет получен определенный фенотип. Если популяции останутся небольшими в течение многих поколений, они могут случайно потерять все, кроме одной формы каждого гена.
Эта потеря аллелей происходит из-за ошибки выборки.Во время спаривания люди обмениваются генами. Представьте себе, что изначально половина населения имеет одну форму определенного гена, а другая половина населения имеет другую форму гена. Случайно в небольшой популяции обмен генами может привести к тому, что все люди следующего поколения будут иметь один и тот же аллель. Единственный способ для этой популяции снова содержать вариацию этого гена — это мутация гена или иммиграция особей из другой популяции ( см. эволюция: Генетическая изменчивость в популяциях).
Сведение к минимуму потери генетической изменчивости в небольших популяциях — одна из основных проблем, стоящих перед биологами-экологами. Среда постоянно меняется, и естественный отбор постоянно сортирует генетические вариации, обнаруживаемые в каждой популяции, отдавая предпочтение тем особям с фенотипами, которые лучше всего подходят для текущей среды. Таким образом, естественный отбор постоянно работает над уменьшением генетической изменчивости внутри популяций, но популяции рискуют исчезнуть без генетической изменчивости, которая позволяет популяциям эволюционно реагировать на изменения в физической среде, заболеваниях, хищниках и конкурентах.
Lect. 7. Эфф. поп. размер, Ne
Lect. 7. Эфф. поп. размер, Ne
Лекция
7. Population Genetics V: Эффективный размер популяции, N e
Возврат
на главную страницу указателя
Эффективная численность популяции — это размер идеальной
популяция (т.е. такая, которая соответствует всем предположениям Харди-Вайнберга), что
потеряет гетерозиготность со скоростью, равной таковой в наблюдаемой популяции.
См. Текст Гиллеспи, стр. 47-49 и Хартл (2000, уравнение 2.47) для того, как население
размер влияет на снижение гетерозиготности.
Потому что передача генов от одного поколения
к следующему — это, по сути, демографический процесс, численность населения
является неотъемлемой частью практически любого анализа популяционной генетики. Другими словами,
генетический дрейф напрямую связан с размером популяции (маленький = больший дрейф,
большой = меньше дрейфа). Треугольник дрейф, мутация и миграция
это большая тройка для понимания нейтрального теоретического подхода к народонаселению.
генетическая структура.
Не нужно слишком далеко смотреть в населении
текст по генетике, чтобы увидеть N в уравнении популяционной генетики. Большой
проблема в том, что N e обычно является частью продукта,
отдельные термины, которые мы не сможем оценить. Например, мы часто
увидеть количество (тета):
Уравнение 7.1, где µ (греческая буква mu) — частота мутаций. Приблизительная оценка для F ST (население
структура) это:
Уравнение 7.2Поскольку мы часто можем оценить F ST по
другие средства (как мы видели, используя метод наблюдаемой и ожидаемой гетерозиготности)
мы на самом деле часто меняем это, чтобы получить
Уравнение 7.3 Если бы нам повезло получить хорошую оценку
эффективного размера популяции (с демографической точки зрения) или мутации
rate (µ), то мы можем оценить две составляющие. Однако обычно мы этого не делаем.
Однако, если мы хотим сравнить относительную численность популяции по одним и тем же локусам,
мы можем это сделать (также увидим, когда я доберусь до данных о медведях).(Кажется разумным)
здесь предполагается, что частота мутаций будет одинаковой на одном и том же
loci и близкородственные популяции. Программа максимального правдоподобия Р.
Нильсен (1997; Misat.1 http://www.biom.cornell.edu/Homepages/Rasmus_Nielsen/misat/misat.1.0.exe)
позволяет оценить
по данным микроспутников.
Какие факторы влияют на N e ?
Как правило, N e меньше, чем численность населения переписи.
N
(фактическое количество присутствующих животных).В некоторых случаях он намного ниже.
Мы рассмотрим пять сил, действующих, чтобы сделать Н e (эффективное
численность населения) отличается от N (численность или численность населения переписи).
реально присутствующих животных).
1) Одно из самых важных влияющих на сокращение
N e
относительно N — это , колеблющаяся численность популяции . Это потому что
N e
который учитывает колебания численности населения, рассчитывается как гармоника
среднее значение по переписи — человек.Гармоническое среднее является обратной величиной [среднего значения
обратные]. Пример прояснит как значение этого, так и
его драматическое воздействие. Допустим, у нас есть перепись населения за четыре периода времени.
200, 150, 50 и 300. Какова оценка N e ?
Уравнение 7.4 Среднее гармоническое значение 123,7 контрастирует с арифметическим
среднее значение 200. См. вывод текстов Гиллеспи на стр. 47-49. Другой
соответствующая статья принадлежит Vucetich et al.(1997).
2) Второй фактор, влияющий на N e
соотношение полов при разведении . Известное уравнение для дойных коров показывает
драматический эффект может иметь очень искаженное соотношение полов. Скажем, у нас 96 коров
и 4 быка в качестве «племенного стада». Что такое N e ? Уравнение
является:
Уравнение 7.5 Эффективный размер соотношения полов, равный 15,4, намного ближе
к количеству быков, чем к количеству коров.См. Пример текста Гиллеспи
на стр. 49. Попробуйте поставить 50:50 в уравнение 7. 5, чтобы убедиться, что N e
= N при соотношении полов 1: 1. [Эффект соотношения полов, который я описал, является частным случаем более общего воздействия на эффективный размер из-за различий в репродуктивном успехе].
3) Третье влияние на N e
может иметь интересный эффект, который иногда проявляется в выращивании в неволе
конструкции. N e предполагает распределение Пуассона семейства
(потомство) номера .Пуассон характеризуется дисперсией
равно среднему. Если дисперсия ниже среднего, то N e
на самом деле может быть на больше, чем на по переписи! Зоопарки иногда поддерживают
их племенного стада в неволе, чтобы уравнять размеры семей (нулевая дисперсия).
Это может увеличить N e . Обычно им нужно оставить
«резервные» заводчики на случай смерти одного из выбранных заводчиков.
В естественных популяциях, если окружающая среда приводит к превышению дисперсии
среднее значение (которое может встречаться довольно часто), тогда N e будет
снова будет меньше N .Хартл (2000, с. 96) приводит пример
уменьшение N e относительно N из-за отклонения
в размере семьи.
4) Перекрывающиеся поколения также могут
действовать для уменьшения N e . (Фельзенштейн, 1971).
5) Еще одним фактором, влияющим на N e , является пространственная дисперсия
(схема пространственного распределения)
население.Его влияние на эффективный размер определяется:
Уравнение 7.6, где —
дисперсия дальности разгона и
это плотность особей. Эту формулировку часто называют окрестностью .
размером и предполагает нормальное (колоколообразное) распределение расстояний рассеивания
(выходит из источника в круглой форме, отсюда и).
Итак, опять же, изменение дисперсии размера рассеивания может повлиять на N e
(вязкие популяции будут иметь меньшие N e ).Обратите внимание, что
единицы плотности — это единицы площади (например, гектары), и что дисперсия будет
быть возведенным в квадрат расстояния (= площадь), поэтому единицы расстояния будут отменены, давая
мы — «чистое число» людей, чего и следовало ожидать. Вот
место, где хорошие естественные исторические и демографические данные могут дать разумные
хорошие оценки N e . Хартл (2000, стр. 98) приводит пример
вычисления N e с использованием этого подхода.Вулфенден и
Фитцпатрик (1984) использовал этот подход для оценки N e
для Florida Scrub-Jays — их оценка N e составила 298.
Однако основная проблема заключается в том, как вести учет одновременно
для всех этих различных эффектов — жюри определенно еще не решено
один. Технические обсуждения N e включают важные документы
Кабальеро (1994), Кроу и Деннистон (1988), Харрис и Аллендорф (1989),
различные статьи Nunney, Vucetich et al.(1997) и Уитлок и Бартон
(1997). Waples (1989) показал, как оценить N e , используя временные колебания частот аллелей. Ван и Уитлок (2003) включили вариации как во времени, так и в пространстве в качестве основы для оценки
N e .
В литературе вы можете встретить «эффективный размер дисперсии» и «эффективный размер инбридинга».
Первый фокусируется на изменениях генетической изменчивости, на последствиях для потомства и, следовательно, естественно
приводит к рассмотрению межпопуляционной дивергенции.Последний фокусируется на изменении гетерозиготности, на
последствия для родительского поколения, и, следовательно, естественно приводит к рассмотрению уровня инбридинга внутри
населения. См. Текст Кроу и Кимуры (1970) (стр. 345-364) для более подробного рассмотрения различных
отводы и различия.
Ссылки:
Caballero, A. 1994. Обзорная статья:
Изменения в прогнозировании эффективной численности населения.Наследственность 73:
657-679.Чессер Р.К. и Р.Дж. Бейкер. 1996 г.
Эффективные размеры и динамика монородительских и двойных наследуемых
гены. Генетика 144: 1225-1235.Кроу, Дж. Ф. и К. Деннистон. 1988 г.
Инбридинг и эффективная дисперсия эффективных численности популяции. Evol. 42:
482-495.Кроу, Дж. Ф. и М. Кимура. 1970. Введение в теорию популяционной генетики.
Издательство Берджесс, Миннеаполис, Миннесота.Felsenstein, J. 1971. Инбридинг и
эффективные числа дисперсии в популяциях с перекрывающимися поколениями.
Генетика 68: 581-597.Харрис, Р. Б. и Ф. В. Аллендорф. 1989 г.
Генетически эффективный размер популяции крупных млекопитающих: оценка
оценщики. Консерв. Биол. 3: 181-191.Hartl, D.L. 2000. Букварь народонаселения
Генетика (3 -е изд. ). Sinauer Associates, Сандерленд, МассачусетсХедрик П.W., and M.E. Gilpin. 1997 г.
Генетический эффективный размер метапопуляции. Стр. 165-181 В метапопуляции
Биология: экология, генетика и эволюция (И. Хански и М.Е. Гилпин, ред.).
Академик Пресс, Нью-Йорк.Нильсен, Расмус. 1997. Вероятность
подход к популяционным выборкам микросателлитных аллелей. Генетика 146:
711-716Нанни, Л. 1995. Измерение соотношения
от эффективной численности популяции к численности взрослых с использованием генетических и экологических
данные.Evolution 49: 389-392.Нанни, Л. 1999. Эффективный размер
иерархически структурированного населения. Evol. 53: 1-10.Нанни Л. и К.А. Кэмпбелл. 1993 г.
Оценка минимального жизнеспособного размера популяции: демография соответствует популяционной генетике.
Trends Ecol. Evol. 8: 234-239.Вучетич, Дж. А., Т. А. Уэйт, Л.
Нанни. 1997. Колеблющаяся численность населения и соотношение эффективных и
численность населения переписи.Evol. 51: 2017-2021.Ван Дж. И М.С. Уитлок. 2003. Оценка эффективной численности населения и темпов миграции.
из генетических образцов в пространстве и времени. Генетика 163: 429-446.Waples, R.S. 1989. Обобщенный метод оценки эффективной численности населения по временным изменениям.
по частоте аллелей. Genetics 121: 379-391.Whitlock, M.C., and N.H. Barton. 1997 г.
Эффективный размер разделенной популяции.Генетика 146: 427-441.Woolfenden, G.E. и Дж. Фитцпатрик.
1984. Флоридская кустарниковая сойка: демография кооперативных размножающихся птиц.
Monogr. Поп. Биол. 20. Princeton Univ. Press, Princeton, N.J.
Вернитесь к началу страницы
Большой эффективный размер популяции для установленной инфекции вируса гриппа внутри хозяина
Существенных изменений:
1) Сравнение хронических и острых инфекций:
Авторы проанализировали данные по хроническим инфекциям гриппа и пришли к выводу, что эффективный размер популяции вируса высок, в том числе во время острых инфекций.Например, авторы утверждают, что «наблюдаемое отсутствие вариаций внутри хозяина в типичных случаях гриппа можно объяснить коротким периодом заражения; стохастические эффекты генетического дрейфа не ограничивают влияние положительного отбора». Однако не очевидно, что оценки авторов эффективного размера популяции от хронических инфекций применимы к острым инфекциям, учитывая экспоненциальный рост и уменьшение вирусной нагрузки, которая доминирует в течении острых инфекций. На самом деле, неясно, является ли эффективный размер популяции даже очень полезным понятием в этом случае.
Кроме того, McCrone et al., 2018, и Xue and Bloom, 2020, показали, что в вариациях внутри хозяина при острых инфекциях преобладают несинонимичные мутации, а Xue and Bloom, 2020 также документируют мутации стоп-кодонов внутри организма. острые инфекции, которые редко встречаются с заметной частотой при хронических инфекциях. Эти наблюдения предполагают, что отбор у хозяев неэффективен при острых инфекциях, вопреки утверждениям авторов.
Более того, McCrone et al. увидеть радикальные изменения в частотах вариантов в течение нескольких дней (рис. 2E в этой работе), но клоны при хронических инфекциях (эта работа) сохраняются в течение многих месяцев.Если авторы считают, что N e сопоставим между острыми и хроническими инфекциями, как они объясняют отсутствие разнообразия, наблюдаемое при острых инфекциях? Один из способов объяснить это — поддерживать высокий N e , но с сильным узким местом передачи, чтобы наложить стохастичность. Но, как указывалось выше, в данном случае «N e » на самом деле не является четко определенной величиной. В качестве альтернативы, может ли разница означать меньший размер переписи по острым инфекциям, и если да, согласуется ли это с различиями в вирусной нагрузке? Этот вопрос важен ввиду предполагаемой значимости высоких значений N и для долгосрочной эволюции гриппа (например,g., последняя фраза аннотации и последняя фраза введения).
В целом, авторы должны признать различия между острыми и хроническими инфекциями и обсудить свои оценки в свете предыдущих наблюдений. Кроме того, может быть полезно изменить название, чтобы указать, что рукопись посвящена хроническим инфекциям.
Мы признаем, что важно соотносить наш результат, полученный в необычном случае инфекции, с более регулярными случаями гриппа у людей.Прежде всего отметим, что в нашем случае под эффективным размером популяции подразумевается та статистика, которая относится к установленной инфекции гриппа; наши данные не описывают первоначальное возникновение и рост вирусной инфекции.
Наша основная точка отсчета в отношении регулярной инфекции гриппа заключается в измерениях показателей компьютерной томографии, относящихся к вирусной инфекции. Наша ссылка на это предполагает примерно на 10 единиц КТ меньше, или почти 1000-кратное численное сокращение численности населения переписи, не госпитализированных, по сравнению с госпитализированными детьми.Теперь мы включаем очень приблизительный расчет, который предполагает N e около 10 4 для таких случаев, предупреждая, что это для установленной инфекции после начального периода распространения из-за узкого места передачи.
Мы полагаем, что наше рассмотрение установленной популяции соответствует результатам других исследований данных по инфицированию гриппом внутри хозяина; Для сбора данных о таких инфекциях вирусная популяция должна иметь минимальный консенсусный размер.Отмечая, что пороговая частота, при которой эффект выбора перевешивает эффект дрейфа, составляет 1 / N e с, мы полагаем, что в пределах окна, для которого могут быть собраны данные, выбор 1% или больше на поколение будет доминировать с дрейфом в частота аллелей 1% и более. В этом смысле генетический дрейф не ограничивает положительный отбор.
Согласно предыдущим открытиям, мы не полностью признаем утверждение о том, что вариации внутри хозяина при острых инфекциях преобладают несинонимичные мутации.Если произвести простой подсчет вариантов, большинство из них, вероятно, будут несинонимичными, однако это отражает тот факт, что подавляющее большинство возможных вариантов не являются синонимичными по крайней мере для одного вирусного белка. McCrone et al. утверждают, что их данные «предполагают значительный очищающий отбор внутри хозяев», в то время как Сюэ и Блум заявляют, что «синонимичные мутации накапливаются примерно в два раза быстрее, чем несинонимичные мутации внутри хозяев». Синонимичные мутации относительно более распространены, чем несинонимичные мутации с низкой частотой, что согласуется с очищающим отбором.
Мы не полностью убеждены в том, что стоп-мутации смертельны в традиционном смысле из-за природы вируса гриппа; геном, инкапсулированный внутри вируса (т.е. закодированный в РНК в наборе вирусных белков), не обязательно является тем же геномом, который был транслирован для производства белков. Таким образом, наблюдение стоп-мутаций на очень низких частотах не полностью несовместимо с эффективным очищающим отбором. Нам не известно о большом количестве работ, посвященных остановке мутаций при хронической инфекции гриппа, однако наличие очищающей селекции снова могло бы объяснить такой недостаток.
Хотя мы очень восхищаемся работой McCrone et al., Мы не уверены, что наблюдаемые ими изменения частоты аллелей внутри хозяина вызваны исключительно генетическим дрейфом. Выбор, структура популяции и редкая ошибка секвенирования могут способствовать наблюдаемым изменениям, и данные, описанные в этой статье, с двумя образцами, собранными от каждого человека, не позволяют различать дрейф и эти другие факторы. В нашем случае, когда у нас есть несколько выборок от хозяина, мы наблюдаем как большие различия между отдельными выборками (общие с МакКроун), так и лежащую в основе закономерность, которая предполагает большой размер популяции внутри хозяина.Предыдущие данные, описывающие эволюцию внутри хозяина, не противоречат нашему результату.
Мы изменили заголовок на «Большой эффективный размер популяции для установленной инфекции гриппа». Это означает, что наш вывод не учитывает начальную фазу вирусного роста, которая может возникнуть из-за одной частицы. Хотя мы не можем с помощью нашего метода напрямую оценить N и для острых инфекций, мы считаем, что аргумент, основанный на значениях CT, имеет определенный вес в применении к этим случаям.
2) Высокий N e выводится из небольшого дрейфа и небольшого количества «замен» (которые, по терминологии авторов, также объясняют незначительные изменения частот аллелей).Другими словами, авторы делают вывод о большом количестве N и на основании длительного сосуществования нескольких клонов внутри хозяина. Следовательно, было бы важно, чтобы в рукописи также обсуждались альтернативные объяснения, которые могли бы привести к таким паттернам полиморфизма. Важно отметить, что, поскольку N e в рукописи выведен из модели Райта-Фишера (WF), нарушения в основных допущениях модели могут искажать результаты. Например, можно представить, что демографические эффекты, такие как структура населения, могут быть ответственны за долгосрочное сосуществование и выживание родословных, т.е.g., если каждый из образцов представляет собой смесь устойчивых субпопуляций? Авторы, кажется, предполагают это, анализируя клады A и B по отдельности, результаты и обсуждение, второй абзац. В качестве альтернативы, может ли балансирующий отбор в хосте быть ответственным за поддержание этого полиморфизма (кажется маловероятным, но все же формальной возможностью)? Обсуждение и / или анализ таких альтернативных сценариев были бы полезны при оценке надежности результатов рукописи.
Для большей наглядности отметим, что наша ставка эквивалентна количеству замен в день.
Вместо того, чтобы сосуществовать несколько ветвей, мы делаем вывод о норме N e , основываясь на скорости изменений внутри (в основном клады A) вирусной популяции. Множественные линии не требуются в том смысле, что может существовать полностью смешанная популяция, и мы все же можем вывести N e , используя наш метод. В явном виде мы выводим скорость изменения вирусной популяции, измеренную на множестве выборок, и определяем популяцию Райта-Фишера, которая при генетическом дрейфе соответствует этой скорости изменения.
Мы добавили несколько слов, чтобы прояснить кладовую структуру населения. Мы полагаем, что инфекция основана на одной вирусной популяции (в отличие от коинфекции) и что впоследствии происходит событие ветвления, так что клады A и B становятся пространственно разделенными в хозяине и развиваются независимо друг от друга. Мы предполагаем, что менее часто наблюдаемая клада B включает меньшее количество вирусов и поэтому эволюционирует быстрее при генетическом дрейфе.
Отметим два возможных отклонения от нашей модели Райта-Фишера.Во-первых, популяционная структура, выходящая за рамки простой облачной структуры, которую мы наблюдаем, приведет к уменьшению значения N e ; мы цитируем по этому поводу Уитлока и Бартона. Такая структура популяции изменит полученное нами значение, то есть уменьшит N e по сравнению с хорошо перемешанной популяцией, что приведет к увеличению скорости изменения популяции, которую обнаружит наша модель. Что касается структуры населения, мы отмечаем, что плохо перемешанная популяция может привести к нерепрезентативной выборке населения и, следовательно, к увеличению расстояний между отдельными выборками; этот эффект включен в нашу терминологию «ошибка» в методе.
Во-вторых, мы отмечаем возможность отбора для формирования популяции, отмечая появление устойчивости к занамивиру. Такой отбор не будет учитываться в нашей модели, то есть в той степени, в которой он присутствует, он увеличит скорость изменения популяции, которую мы обнаружим, но будет относиться к более низкому N e . В этом смысле наличие положительного отбора привело бы к недооценке N e . Очищающий отбор сложно смоделировать; в рамках системы Райта-Фишера весь отбор идентичен и приводит к изменениям частот аллелей со временем.Это приводит к тому, что по мере того, как N e становится высоким, изменение популяции не стремится к нулю. Мы отмечаем, что будут другие эффекты, помимо генетического дрейфа, влияющие на популяцию, и придерживаемся нашего определения, что наш эффективный размер популяции — это размер, при котором идеализированная популяция, эволюционирующая при дрейфе, соответствует поведению наших данных.
3) Надежность анализа и предлагаемых статистических данных:
a) Было бы полезно иметь более четкое представление о чувствительности N e к используемым пороговым значениям.Несмотря на то, что при выборе было уделено много внимания, некоторые диаграммы, показывающие чувствительность N и к выбору отсечки, лучше бы прямо продемонстрировали степень, в которой она зависит от низкочастотных вариантов.
Мы сделали два значительных сокращения в нашем методе. Первый — удалить из данных последовательности то, что мы считаем ложноположительными вызовами вариантов, а второй — жестко сократить частоту аллелей на 0,1% при вычислении расстояния.Чтобы оценить их, мы перезапустили наши вычисления, удаляя каждый из них по очереди; мы обнаруживаем, что результирующее изменение в N e не сильно изменяется ни одним из них. Мы добавили дополнительный файл 1, который содержит выводы для расчетов, выполняемых с параметрами, отличными от параметров по умолчанию.
b) Чтобы оценить, как N e влияет на изменения частот аллелей, авторы моделируют одно поколение эволюции Райта-Фишера, используя исходные частоты аллелей из случайно выбранной выборки от инфекции.Как показывает уравнение в подразделе «Резюме», популяции с высокочастотными аллелями будут испытывать большие изменения в частоте аллелей при заданном эффективном размере популяции, поэтому исходное распределение частот аллелей из этой случайно выбранной выборки может иметь большое влияние на ожидаемое изменение частот аллелей. Авторы показывают на рисунке 2 — рисунок в приложении 1, что мутации могут достигать частот 20-30% в нейраминидазе, а у пациентов с гриппом A, проанализированных на рисунке 2 (рисунок в приложении 3), многие мутации достигают этой и даже более высоких частот, особенно в более поздние сроки. указывает на инфекцию.Авторам следует провести моделирование Райта-Фишера с различными исходными частотами аллелей, чтобы оценить, как этот выбор частот аллелей может повлиять на оценки эффективного размера популяции.
Авторы обзора правы в том, что частоты аллелей, использованные для инициирования модели Райта-Фишера, могут повлиять на предполагаемый эффективный размер популяции. Когда мы вычисляли реплики моделируемых популяций, мы учли это; в каждом повторном моделировании была выбрана случайная выборка из популяции, чтобы предоставить частоты аллелей для каждого сегмента моделируемой популяции.Таким образом, полосы неопределенности в наших расчетах включают неопределенность, присущую первоначальному выбору частот аллелей.
c) Авторы разрабатывают статистику D для оценки своей оценки N e . Эта статистика представляет собой сумму изменений частот вариантов на разных участках (подраздел «Расчет темпов эволюции»), которая затем сравнивается между данными и результатами моделирования Райта-Фишера для различных значений N и . Авторы, кажется, предполагают, что D должен быть более устойчивым к шуму (подраздел «Резюме»), не предоставляя никаких доказательств.В частности, авторы должны четко указать, как предположения, которые они сделали о структуре рекомбинации в моделировании WF, могут повлиять на статистику D и интерпретацию предполагаемого N e . Из рукописи неясно, выполняется ли моделирование WF на уровне сайтов, сегментов или генома, что может повлиять на корреляцию между изменениями частот вариантов. Например, моделирование, выполненное с высокой (свободной) рекомбинацией, может ожидать более низкой дисперсии D по сравнению со случаем с сильной связью (данными) для того же N e .Эти моменты следует прояснить.
Теперь мы включили дальнейшее объяснение в Материалы и методы, описав более формальным образом, как работает наша статистика и почему она более надежна, чем простой показатель расстояния, основанный на парах выборок из генеральной совокупности. Мы пояснили, что моделирование WF проводилось на уровне генома. Основываясь на предшествующих доказательствах инфицирования человека, моделирование предполагало отсутствие внутрисегментной рекомбинации или перегруппировки между сегментами; теперь об этом более ясно сказано.
4) На рисунке 1А ясно (и авторы также упоминают), что вирусная нагрузка пациента падает до неопределяемого уровня в течение более месяца после заражения, и вирусная нагрузка также существенно меняется, пока пациент постоянно инфицирован. Эффективный размер популяции и размер переписной популяции не всегда напрямую связаны, но авторам следует обсудить, как изменение размера популяции влияет на их оценку эффективного размера популяции и является ли единый эффективный размер популяции адекватным для представления инфекции.
Расчет, который мы производим в кладе А, был выполнен на образцах из этого клада, использованных до момента, когда фавипиравир был впервые использован; это показано зеленым прямоугольником на Рисунке 1A. Мы полагаем, что оценка КТ несколько зашумлена, иногда обеспечивая лучшее измерение количества вирусного материала на мазке, чем согласованного размера популяции. Предыдущее моделирование этих данных предполагает плавное, примерно 8-кратное снижение вирусной нагрузки в течение этого периода (Lumby et al., 2020).Мы считаем, что набор образцов префавипиравира является наиболее подходящим для получения общей цифры эффективного размера популяции, поскольку последующее клиническое вмешательство является необычным явлением.
Мы добавили примечание, что наша оценка для клады B охватывает интервал времени с узким местом; это может быть причиной его более низкого значения. Мы также отмечаем, что наша оценка представляет собой средний эффективный размер популяции.
5) Авторы вычисляют расстояние последовательности между каждой парой упорядоченных точек времени, чтобы уменьшить влияние шума из-за ошибки секвенирования, но в результате точки на рисунке 2A не являются независимыми и могут способствовать более узкому доверительному интервалу вокруг скорости эволюции. чем реально.В частности, изменения в частотах вариантов, которые происходят в середине заражения, будут переоцениваться в этих парах и будут непропорционально влиять на общую оценку темпов эволюции. Когда авторы оценивают эволюционное расстояние между последовательными точками времени и делят их на количество дней между ними, насколько хорошо эта оценка соответствует оценкам на Рисунке 2? Какая разница в этих оценках?
Мы предоставили дальнейшее объяснение нашего метода.Наше основное обоснование состоит в том, что отдельные выборки из популяции в значительной степени подвержены ошибкам, так что ошибка в каждой выборке больше, чем истинные эволюционные расстояния, пройденные популяцией. Необработанные расстояния между выборками в последовательные моменты времени показаны в крайних левых точках на рисунке 2A; среднее значение этих значений составляет 42,6 (стандартное отклонение 8,5), при этом корреляция между этими значениями и количеством дней, разделяющих выборки, практически отсутствует (значение p 0,97 из корреляционного теста, выполненного в системе Mathematica 11).Если мы будем настаивать на этом расчете, мы получим среднее изменение в популяции чуть более 9 нуклеотидов в день, что больше, чем общее предполагаемое изменение, близкое к 8 нуклеотидам для клады A, за пять месяцев эволюции. Мы полагаем, что шум в отдельных выборках значительно перевешивает истинный сигнал эволюционного изменения популяции таким образом, что простое сравнение попарных выборок не дает точного результата.
Предполагая постоянный базовый эффективный размер популяции (или, в противном случае, вычисляя какое-то среднее значение), наша регрессия позволяет нам сделать вывод о скорости эволюции даже при наличии значительного шума.Мы признаем, что изменения в популяции во время заражения чрезмерно представлены, но у нас нет решения этой проблемы; Использование нескольких образцов является неотъемлемой частью нашего подхода.
6) На регрессию, представленную на рисунках 2A, C и аналогичных рисунках, могут особенно влиять несколько точек на правом конце распределения, которые представляют эволюционные расстояния между точками, разнесенными дальше друг от друга во времени. Насколько надежна оценка скорости эволюции до удаления этих точек или расчет скорости эволюции, как предлагается в комментарии 4?
Мы проверили наклон регрессии, удалив точки с начала и с конца заражения.На рисунке 2A удаление от нуля до четырех временных точек с каждого конца данных в любой комбинации дает 25 коэффициентов регрессии; все они попадают в доверительный интервал 97,5%, который мы сообщаем для нашего исходного расчета. [Примечание: удаление временной точки удаляет все расстояния, связанные с этой точкой, удаляя несколько точек с рисунка]. На Рисунке 2C представлены данные только по четырем временным точкам; здесь удаление первого или последнего приводит к коэффициентам регрессии в пределах исходного доверительного интервала.Мы полагаем, что использование последовательных выборок для оценки эффективного размера совокупности дает крайне вводящий в заблуждение результат из-за шума и смешивающих факторов в данных, которые значительно преувеличивают реальную скорость изменения совокупности. Поэтому мы опускаем этот результат в основном тексте, но отметим, что выполнение этого вычисления для клады A дает эффективный размер популяции приблизительно 800.
7) Авторы решили вывести эффективный размер популяции с использованием вариантов и гаплотипов нейраминидазных и гемагглютининовых сегментов.Это странный выбор, поскольку эти регионы, как правило, подвергаются наиболее сильному отбору, что может сильно повлиять на оценки эффективного размера популяции. В некоторых случаях отбор может воздействовать на сцепленные гаплотипы в геноме, но проверяли ли авторы, верны ли эти результаты и для других генных сегментов?
Это неправильное понимание нашего подхода. Мы проиллюстрировали кладовую структуру популяции с использованием реконструкций гаплотипов, рассчитанных с использованием данных последовательности для нейраминидазы и гемагглютинина.Эти сегменты были выбраны, поскольку они имели немного более высокий уровень генетического разнообразия, что дает наиболее четкую иллюстрацию паттерна, который был виден во всех вирусных сегментах. Однако расчет эффективного размера популяции был рассчитан для всего генома с использованием данных по всем вирусным сегментам. Мы внесли поправки в текст, чтобы лучше подчеркнуть иллюстративный характер представленных нами реконструкций гаплотипов.
8) Почему оценки эффективного размера популяции для выборок из клады B рассчитываются отдельно от выборок из клады A? Из вывода SAMFIRE о гаплотипах не очевидно, что клады A и B составляют отдельные субпопуляции; кажется, что они также могут быть разными генотипами в хорошо перемешанной популяции, что может быть результатом коинфекции.
Мы считаем маловероятным, что эти клады возникли из хорошо перемешанной популяции. Имеющиеся у нас сэмплы глубоко секвенированы, как правило, с охватом более 2000x. Однако между этими образцами наблюдаются значительные различия; в хорошо перемешанной популяции образцы могут демонстрировать паттерн эволюции, но эволюция будет следовать непрерывному паттерну изменений, а не идентифицируемому (при реконструкции гаплотипа) принадлежность к той или иной субпопуляции. Наши образцы «clade B» описывают 18 образцов th , 40 th и 41 st с хоста.Образец 18 th эволюционно занимает промежуточное положение между всем в «кладе А» и двумя последними образцами. Это приводит нас к убеждению, что две клады начинаются как одна передаваемая популяция (то есть не от коинфекции), что клады A и B очень сильно пространственно разделены, и что клада B со временем эволюционирует от клады A, потенциально потенциально в результате генетического дрейфа. Мы добавили дополнительные детали к тексту, описывающему наблюдаемую взаимосвязь между образцами.
9) Авторы предполагают, что время генерации гриппа B составляет 10 часов на поколение.Однако, если у людей с ослабленным иммунитетом поколения длиннее, анализ приведет к завышению N e . Учитывая, что основным результатом этой рукописи является то, что N e является высоким, эту возможность следует, по крайней мере, обсудить.
Нам неизвестна биологическая причина, по которой время генерации гриппа будет другим для лиц с ослабленным иммунитетом, но признаем, что этот параметр может содержать некоторую неопределенность. Мы исследовали влияние изменений времени генерации в дополнительном файле 1.
https://doi.org/10.7554/eLife.56915.sa2
.
Leave a Reply