Комментарий в средствах массовой информации о том, что «избирательные бюллетени после выборов хранятся в опечатанных мешках в течение пяти лет» является не достоверным и не соответствует требованиям действующих нормативных правовых актов, регулирующих порядок хранения, сдачи в архив и уничтожения избирательной документации.

По результатам проведенной проверки было установлено, что информация о якобы имевшем место уничтожении в октябре 2019 года избирательных бюллетеней, хранившихся в ТИК вблизи микрорайона «Войновка» Восточного административного округа города Тюмени, не подтвердилась.

Избирательные бюллетени, хранившиеся в ТИК Восточного административного округа города Тюмени (в границах которого были обнаружены не уничтоженные бюллетени) были уничтожены членами данной ТИК с правом решающего голоса 25 сентября 2017 года, что подтверждается соответствующим актом от 25.09.2017 № 1.

Установить происхождение обгоревших избирательных бюллетеней, обнаруженных вблизи микрорайона «Войновка», не представляется возможным, поскольку в них отсутствует информация о номерах соответствующих избирательных участках, не читаем оттиск печати и подписи членов соответствующей участковой избирательной комиссии, наличие которых предусмотрено Федеральным законом от 12. 06.2002 № 67-ФЗ.

Обнаруженные несгоревшие бюллетени могли быть остатками утилизации (уничтожения) бюллетеней территориальными избирательными комиссиями, действующими в границах 186-го одномандатного избирательного округа по выборам депутатов Государственной Думы, в соответствии с требованиями постановления Центральной избирательной комиссии Российской Федерации от 20.07.2016 № 26/252-7. Данное постановление ЦИК России предусматривает уничтожение хранящихся в ТИК бюллетеней, в том числе, путем сожжения.

Кроме этого, часть данных избирательных бюллетеней могла быть в провокационных целях принесена и сожжена на месте обнаружения отдельными избирателями, которые выносили (в том числе, по политическим соображениям) выданные им бюллетени для голосования на выборах депутатов Государственной Думы Федерального Собрания РФ седьмого созыва из помещений избирательных участков.

Всего в 2016 году на выборах депутатов Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации по 186-му одномандатному избирательному округу избирателями было вынесено бюллетеней в количестве 151 шт. Эти бюллетени были выданы избирателям в помещениях для голосования, но при подсчете голосов не были обнаружены в стационарных и переносных ящиках для голосования.

Таким образом, информация, опубликованная в сети Интернет об уничтожении в октябре 2019 года избирательных бюллетеней, хранившихся в территориальных избирательных комиссиях Тюменской области, объективно не подтверждается и не соответствует действительности.

Гостевая книга

Сообщения будут опубликованы после модерации.

Ярослав 20.03.2018 00:15

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

В ночь с 19. 03-20.03 00:00 меня не пустили в метро( станция площадь Тукая), обосновав тем, что оно не работает, и передомной закрыли входную дверь, хотя жетон у меня был в наличии, ( если кассы закрыты и посчитаны, мне их использовние не требовалось). Последний поезд приезжает на станцию в 00:15. Так какой смысл не пропускать меня в 00:00, я понимаю метрополитен не заботиться ни о гражданах ни о чем другом. Но все же возникает вопрос: Неужели сложно пропустить человека?

Светлана Викторовна 15.03.2018 09:30

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Добрый день!
В подземном переходе на станции метро «Проспект Победы» очень низкий уровень освещения (особенно проход со стороны банка ВТБ). И внутри метро, на самих станциях довольно сумрачно. Хотелось бы спускаться в освещенное метро, а не в погреб.

Дарья 14. 03.2018 09:14

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Добрый день!
В праздничные выход­ные посетили Казань, очень понравился го­род, особенно электр­отранспорт, но на ст­анции метро проспект Победы среди городов воинской славы я не нашла Псков! Городу, в котором я родилась, было присвое­но это звание ещё в 2009 году, почему вы не внесли его в спи­сок? Великие Луки ес­ть, а Пскова нет. Не­хорошо как-то. Летом на чемпионат мира по футболу приедут туристы, а данные у вас недостоверные.

Алина 10.03.2018 15:38

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Здравствуйте. Хотелось бы узнать как спускаться в метро с коляской? С коляской еще не ездила в метро. Посмотрела «правила пользования метро», там указано, что на эскалаторе, в одной руке ребенок, в другой коляска. Но ведь это физически невозможно.
Расскажите пожалуйста.

Альбина Валеева 09.03.2018 14:58

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Почему на станции метро Горки нет возможности купить жетон банковской картой ? Это крайне неудобно .

ВАСИЛИЙ 04.03.2018 15:17

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Сегодня на станции метро Кремлевская в направлении метро авиастроительная женщиной 60 лет был оставлен кошелек черного цвета с деньгами в колличестве 12000 на скамейке, по возвращении на станцию через 5-10 минут кошелька обнаружено не было ,в кошельке была копия пенсионного удостоверения на имя Исаковой Риммы Петрововны ,ро обращению к сотрудникам полиции соответствующей помощи оказано не было просьба принять меры по оказанию помощи.

Сергей Алексеев 03.03.2018 08:04

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Здравствуйте.
Сотрудники полиции не знают и неправильно используют законы. Так 03.02.2018 на ст. Северный вокзал меня заставили пройти досмотр. На вопрос о его причинах сотруднк полиции назвал ст. 16 п. 13 Закона о полиции. Но согласно этому пункту досмотр проводится в соответствии с КоАП, т.е. как следствие совершения административного правонарушения. Мной такового совершено не было.
В других случаях называют ФЗ 16 «О транспортной безопасности». Однако досмотр проводится для предотвращения актов незаконного вмешательства. таковых с моей стороны также совершено не было. Ст. 11 и 12 этого закона неприменимы, т.к. я не отказывался от досмотра, а просил обосновать его законность.
Прошу провести разъяснительную работу с сотрудниками полиции по предотвращению подрбных случаев безосновательноно досмотра.

Марат 01.03.2018 15:41

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Массовые списания денежных средств по системе безналичной оплаты PayPass, в ответ на жалобы вы просите обращаться в Сбербанк, тогда как на ВАШЕМ сайте находиться личный кабинет «Мастеркард», при успешной оплате приходит сообщение об оплате услуг Kazanmetro.ru,и кроме как в ответах на жалобы НИГДЕ не сообщается об ответственном юр.лице, можно сделать вывод, что Вы заведомо вводите граждан в заблуждение об исполнителе услуг, в случае если указанная информация не будет доведена надлежащим образом до граждан, буду обращаться в контролирующие органы. поскольку я тоже не доволен качеством оказываемых услуг, а именно тем что турникеты Paypass не работают, и не протестированы.

Марат 28. 02.2018 18:32

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

В казанском метро установили турникеты с возможностью оплаты банковской картой через систему PayPass.
26 февраля на ст.Суконная слобода выполняя необходимый порядок оплаты турникет пропустил, но через два часа пришло уведомление,что оплата отклонена при том что с картой всё в порядке и на ней есть деньги
27 февраля на ст.Проспект победы все прошло успешно
В тот же день, но на ст. Суконная слобода турникет не принимает оплату и не пропускает. 28 февраля аналогично оплата на ст. Суконная слобода не работает. Прошу наладить систему, поскольку на другой станции все работает

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

8 февраля 2018, 21:32 станция Аметьево. Оплачивал банковской картой через пай пал. Турникет пикает но не пропускает. Пришлось взять жетон за 25. По приходу проверил карту онлайн, списали 46 руб просто так. Прикладывал два раза. Где деньги ? Что за обман вообще?

О выдаче «больничных» по карантину

Уважаемые горожане!

У вас возникает множество вопросов, связанных с выдачей листка нетрудоспособности лицам, находящимся на карантине. Поясняем следующее.

При выявлении больного новой коронавирусной инфекцией медицинское учреждение подает экстренное извещение в территориальный орган Роспотребнадзора. В нашем случае, это Центр гигиены и Эпидемиологии №50 ФМБА России.

На основании извещения проводится эпидемиологическое расследование, определяется круг контактных лиц. По окончании расследования в медицинское учреждение направляется копия Постановления главного государственного санитарного врача по г. Сарову о самоизоляции контактного лица на 14 дней со дня последнего контакта с больным COVID-19.

Медицинский работник оформляет листок нетрудоспособности (далее ЛН) по коду 03 (карантин) в электронной форме на 14 дней с даты начала действия Постановления. Листок нетрудоспособности откроют и закроют автоматически без Вашего посещения врача.

Если Ваш работодатель не подключен к системе электронных больничных, то ЛН будет оформлен в бумажном виде.

Если в очаге Ваш родственник продолжает выделять вирус, то по истечению 14-дневного карантина, Ваш ЛН будет продлен на срок продления Постановления.

Если в период пребывания на карантине Вы заболеваете или у Вас диагностируют инфицирование COVID-19 в бессимптомной форме, то с даты лабораторного подтверждения заболевания будет открыт новый ЛН по заболеванию (код 01). ЛН по карантину в этом случае будет закрыт.

По окончанию срока карантина, листок нетрудоспособности закрывается дистанционно, без присутствия пациента. Пациенты, прикрепленные к поликлинике №1, смогут забрать корешок с номером электронного ЛН (бумажный вариант ЛН) в каб. №141 в период с 17.00 до 19.00. Пациенты, прикрепленные к поликлинике №2 – в каб. № 219  с 14.00 до 16.00.

Если ЛН был оформлен в бумажном виде, по окончанию срока карантина лечащий врач свяжется с Вами, чтобы уточнить время, когда можно подойти расписаться в корешке и получить свой ЛН.

Оплата карантина по больничному листу осуществляется исключительно за счет средств Фонда социального страхования.

Если сотрудник переведен на дистанционную работу, либо находится в ежегодном оплачиваемом отпуске, дополнительные выплаты по карантину от ФСС не назначаются.

q4-определить-следующие-термины- | ЛИДО

Решение:

(a) Амплитуда. Максимальное смещение волны по обе стороны от ее среднего положения называется Амплитудой.

(b) Частота. Число колебаний, совершаемых волной за одну секунду, называется частотой.

(c) Период времени. Время, необходимое для совершения одного колебания, называется периодом времени, т. е. от А до В.

«здравствуйте, студенты, добро пожаловать в Лидо обучающие видео с вопросами и ответами меня зовут паллаби и я математик репетитор по естествознанию на лидо давайте посмотрим на вопрос, который у нас есть здесь поэтому определим следующие термины: амплитуда частота и период времени теперь, чтобы понять это, у меня есть два фотографий как вы можете видеть, давайте назовем это как картинка давайте назовем это как картинку б давайте посмотрим на картинку а Итак, как вы видите, давайте начнем с амплитуда, поэтому амплитуда максимальное смещение волны по обе стороны от его среднего положения, поэтому у нас волна который это и это музыкант линия горизонтальная линия это среднее положение сейчас, как вы можете видеть волна идет вверх и вниз прямо так максимальное водоизмещение в обе стороны, так что это максимум смещение в обе стороны так это и есть амплитуда вот как мы определяем амплитуду давайте тогда посмотрим на частоту что мы подразумеваем под частотой так что частота — это не что иное, как число вибраций производимого источником звука в одном второй Итак, давайте теперь посмотрим на картинку b так скажем отсюда до скажем, здесь была одна секунда отсюда до сюда, скажем, это один второй и когда мы видим здесь, мы можем видеть что частота количество производимые вибрации в волне номер один больше по сравнению количеству колебаний, производимых в волна номер два в течение периода времени в одну секунду, так что это одна секунда это тоже одна во-вторых, мы видим количество вибраций больше здесь по сравнению с этим давайте вернемся к определению частоты поэтому частота определяется как количество производимые вибрации по источнику звука за одну секунду частота также дается как одна за раз период период волны, поэтому единица один на второй или второй обратный, который также называется герц, поэтому единицей измерения является герц обозначается как h z теперь давайте перейдем к период времени, поэтому период времени является время взятый волной, чтобы завершить одно колебание так как вы можете видеть отсюда давайте просто посмотрим, какой период времени этой волны так что здесь это заканчивается здесь и снова вибрация будет повторяться поэтому это одна вибрация это скажем, если это одна секунда тогда это будет период времени для волны номер два давайте посмотрим на более четкая картинка на картинке а так вы все можете видеть, как период времени здесь изображено то есть это время, затраченное волной, так что это это т это т ось x равна t, поэтому это время, затрачиваемое волна чтобы завершить одну вибрацию, чтобы это было волна была в среднем положении пошла к крайности, затем в другую крайность и затем он вернулся к среднему должность так вот где период времени заканчивается так это – период времени t волны Конечно, единица измерения будет секунды, потому что это измерение времени правильно, поэтому я надеюсь, что это точка ясна, если у вас есть дальнейшие вопросы пожалуйста, оставьте свои комментарии ниже, спасибо ты»

Штормовой нагон и затопление объясняют отмирание мангровых зарослей на юго-западе Флориды после урагана Ирма

Комбинация данных дистанционного зондирования с воздуха и спутников использовалась для количественной оценки изменений в структуре и функции мангровых лесов в результате урагана Ирма (дополнительный рис. 1). Выводы, основанные на мультисенсорных аэрофотоснимках, были масштабированы на всю изучаемую территорию с использованием оценок структуры леса и фенологии растительности, полученных по спутниковым данным.

Воздушная кампания G-LiHT

В апреле 2017 года аэрофотосъемка с лидарным, гиперспектральным и тепловым излучением (G-LiHT) Годдарда НАСА провела обширную воздушную кампанию в Южной Флориде, охватывающую более 130 000 га. Те же маршруты полета были повторно обследованы с помощью G-LiHT восемь месяцев спустя, в ноябре и декабре 2017 года, для количественной оценки структурных изменений в прибрежных лесах Южной Флориды и национального парка Эверглейдс (ENP) после урагана Ирма (рис.1). Данные лидара были собраны с помощью двух VQ-280i (Riegl USA) и синхронизированы во время полета с помощью RiACQUIRE версии 2.3.7. Самолет летел на номинальной высоте 335 м над уровнем земли с частотой повторения импульсов 300 кГц, собирая ~12 лазерных импульсов на квадратный метр. При анализе условий до и после урагана использовались лидарные данные с разрешением 1 м (дополнительный рис. 2) и стереофотографии с воздуха и земли с разрешением 3 см для оценки изменений в структуре растительности, частичном покрытии и высоте местности в ходе исследования. домен.Лидарные модели высоты растительного покрова G-LiHT, цифровые модели местности и оценки частичного растительного покрова (FVC) были созданы с использованием стандартной методологии обработки ²¹ . Все лидарные продукты уровня 1–3 и изображения с высоким разрешением открыто публикуются на веб-странице G-LiHT (https://gliht.gsfc.nasa.gov/).

Стереокарты высоты растительного покрова высокого разрешения

Стереоизображения с коммерческих спутников высокого разрешения могут использоваться для оценки растительного покрова и поверхностей местности ^42,43 .Здесь мы получили цифровые модели поверхности (DSM) из изображений DigitalGlobe WorldView 2 Level 1B. DigitalGlobe предоставляет эти данные правительственным учреждениям США и некоммерческим организациям, которые поддерживают интересы США, посредством лицензионного соглашения NextView ⁴⁴ . Пространственное разрешение этих данных зависит от степени отклонения от надира для каждого измерения. В этом исследовании разрешение изображения варьировалось от 0,5 до 0,7 мкм. Мы выбрали стереопары вдоль пути в пределах области исследования, чтобы выделить полосы стереоизображения (каждая ~17 км × 110 км), которые были номинально безоблачными над лесным участком, представляющим интерес, за 2012–2013 годы, самые последние безоблачные стереоданные. доступны для исследуемого региона до урагана Ирма.DSM были созданы с использованием Ames Stereo Pipeline (ASP) v. 2.5.1 на платформе Advanced Data Analytics Platform Центра климатического моделирования НАСА в Центре космических полетов имени Годдарда (ADAPT, https://www.nccs.nasa.gov/services/). адаптировать). Было показано, что DSM Worldview точно оценивают высоту мангровых зарослей по сравнению с бортовой лидарной и радиолокационной интерферометрией ^42,43 . Рабочий процесс обработки был адаптирован из исх. ⁴⁵ , и были реализованы алгоритмы полуглобального сопоставления с ядром корреляции 5 × 5 и медианным фильтром 3 × 3, примененным к облаку выходных точек перед созданием ЦСМ размером 1 м с использованием правила построения сетки средневзвешенного значения ⁴⁶ . В результате обработки ASP было получено пять ЦММ с разрешением 1 м, которые использовались для захвата высот поверхности полога деревьев перед штормом.

Каждый из пяти DSM Worldview был индивидуально откалиброван с использованием перекрывающихся предштормовых лидарных данных G-LiHT для оценки высоты полога мангровых зарослей в исследуемом регионе (дополнительный рисунок 1). Мы отобрали 1000 точек в мангровом лесном покрове (см. классификацию мангровых зарослей ниже), чтобы разработать уравнение коррекции смещения между высотой полога, полученной с помощью лидара G-LiHT, и высотами стерео DSM (дополнительный рис.6). Модели высоты навеса с поправкой на смещение из стереоизображений высокого разрешения были объединены в мозаику, чтобы создать CHM с разрешением 1 м для всей области исследования (дополнительный рисунок 7). Предварительный объем полога был рассчитан путем суммирования 1 м × 1 м WorldView CHM для всей интересующей области. Точно так же объем полога после шторма был получен с использованием модели повреждения полога (см. раздел ниже), взаимосвязи между CHM перед штормом и максимальной скоростью ветра. Этот анализ был проведен в ArcMap 10.7.1.

Классификация мангровых лесов Landsat

Снимки Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) использовались для картирования мангровых зарослей в южной части Флориды. Изображение было предварительно обработано до коэффициента отражения поверхности ⁴⁷ , а облака были замаскированы в соответствии с методами, описанными в ссылке. ⁴⁸ . Продукт Surface Reflectance Tier 1 в Google Earth Engine использовался для создания мозаики безоблачных изображений за 2016 год на основе медианных значений всех безоблачных изображений за год для всех каналов (дополнительный рис.1).

Учебные точки были выбраны вручную с использованием современных изображений Google Earth, полевых фотографий и экспертных знаний о регионе. Для учебных регионов были определены 24 полигона, покрывающие мангровые заросли площадью 1243  га, и 17 полигонов, покрывающие не мангровые заросли площадью 2759  га. В каждом из двух классов (т. е. мангровых и не мангровых зарослей) было отобрано 100 00 точек, которые использовались для обучающих данных в классификации случайных лесов, реализованной в Google Earth Engine ⁴⁹ .Модель Random Forest использовала 20 деревьев и долю мешков 0,5. Карта мангровых зарослей на основе Landsat была проверена с использованием карты растительного покрова видов Региона 3, разработанной Службой национальных парков для национального парка Эверглейдс ⁵⁰ . Карта видов национального парка была реклассифицирована на мангровые и немангровые наземные покровы, и в каждом из двух классов наземного покрова были отобраны 500 случайно сгенерированных точек. Полученная матрица ошибок показала общую точность 90,6%.

Лесной покров после урагана

Временные ряды данных Landsat использовались для оценки ущерба, нанесенного ураганами мангровому лесному покрову до 31 декабря 2017 года.Мы объединили данные Landsat 7 ETM+ и Landsat 8 OLI, чтобы создать плотный временной ряд безоблачных наблюдений. Все изображения были предварительно обработаны для определения коэффициента отражения поверхности и замаскированы для облаков с использованием тех же методов, что и классификация мангровых зарослей. Затем данные Landsat 7 и Landsat 8 были согласованы для учета различий в спецификациях датчиков после ⁵¹ . Мы рассчитали нормализованный разностный индекс растительности (NDVI) и нормализованный разностный индекс воды (NDWI) для каждого изображения в коллекции.Мы рассчитали две эталонные карты из временных рядов снимков Landsat (дополнительный рисунок 1). Эталон до шторма был рассчитан как среднее значение для каждой полосы коэффициента отражения и индекса для всех безоблачных изображений за два года до урагана Ирма, с 31 августа 2015 г. по 31 августа 2017 г. Аналогичным образом, среднее мозаичное изображение после шторма была сделана с использованием данных Landsat в период с 1 октября 2017 г. по 31 декабря 2017 г.

Карты фракционного растительного покрова (FVC) до и после шторма были созданы с использованием комбинации показателей FVC на основе лидара и изображений Landsat (Дополнительный рис. 1). Во-первых, ФЖЕЛ на основе лидара была разделена на пять классов; 0–20%, 20–40%, 40–60%, 60–80% и 80–100% (дополнительный рис. 7). Затем мы собрали 1000 случайно сгенерированных точек в каждом из пяти классов FVC, всего 5000 точек, которые будут использоваться в качестве обучающих данных в классификации Landsat. Здесь мы внедрили классификатор случайного леса, используя 100 деревьев и долю мешков 0,5. Эти шаги были применены как к показателям FVC, полученным с помощью лидара, так и к показателям мозаичных изображений Landsat как до, так и после шторма. Затем были рассчитаны изменения между ФЖЕЛ до и после шторма на основе пяти различных классов ФЖЕЛ (дополнительный рис.7). Например, пикселю с предгрозовой ФЖЕЛ 80–100 % и послегрозовой ФЖЕЛ 20–40 %, снижением на три класса ФЖЕЛ, было присвоено падение ФЖЕЛ 40–60 % (рис. 1). .

Время восстановления и устойчивость

Мы оценили время до полного восстановления зеленого покрова мангровых зарослей до урагана, используя временные ряды Landsat NDVI в течение первых 15 месяцев после урагана Ирма. В качестве эталона использовался средний слой NDVI перед штормом, как описано в предыдущем разделе. Затем мы рассчитали аномалию NDVI для каждого изображения в период после бури, с 17 сентября 2017 года по 31 декабря 2018 года (дополнительный рис.1). Затем мы суммировали отдельные значения аномалий из каждого изображения Landsat и нормализовали их по общему количеству действительных пикселей (т. е. пикселей, отвечающих мерам контроля качества), чтобы оценить среднее изменение NDVI в течение 15 месяцев после шторма. Мы использовали значения аномалий для определения мангровых лесов с большим сокращением в течение 15 месяцев после шторма, используя порог 0,2 для 15-месячной средней аномалии NDVI ^19,52 . Эти районы понесли большие потери материала полога и ограничили новый рост в период после шторма.Мы использовали наклон значений NDVI для каждого пикселя в течение 2018 г., чтобы оценить время в годах до полного восстановления до значений NDVI до шторма, исключая данные за период с октября по декабрь 2017 г. , чтобы удалить замедленное потемнение поврежденной растительности и ложные значения NDVI для объектов поверхностных вод. после бури. Областям с отрицательным наклоном NDVI время восстановления не присваивалось.

Мы использовали комбинацию наклона NDVI, расчетного времени до полного восстановления NDVI и среднего изменения NDVI между периодами до и после урагана, чтобы классифицировать устойчивость мангровых лесов, потенциал мангровых зарослей восстановиться до условий, существовавших до нарушений. .Конкретные критерии скорости восстановления мангровых зарослей и порогов повреждения мангровых зарослей были адаптированы из полевых исследований и исследований дистанционного зондирования соответственно ^6,19,25 . Области с высокой устойчивостью (сочетание высокой устойчивости и устойчивости) были определены на основе быстрого восстановления и/или незначительного или отсутствующего непосредственного воздействия урагана: (1) районы, в которых в 2018 г. наблюдалось восстановление до состояния, существовавшего до стихийного бедствия, (2 ) районы, восстановление которых прогнозировалось в течение 5 лет независимо от падения NDVI ⁶ после шторма, и (3) регионы с изменением NDVI < −0 после шторма. 1, несмотря на воздействие тропического шторма или ураганного ветра (дополнительный рисунок 3). Промежуточный класс устойчивости был классифицирован как районы с прогнозируемым временем восстановления от 5 до 15 лет ⁶ и районы с отрицательным наклоном NDVI или длительным временем восстановления, но большим начальным падением NDVI после урагана на уровне 0,1–0,2 ²⁵ (дополнительный Рис. 3). Наконец, низкий класс устойчивости мангровых зарослей был определен как леса с прогнозируемым временем восстановления > 15 лет или с отрицательным наклоном NDVI, который имел место в регионах с наибольшим (> 0.2) падение среднего значения NDVI ²⁵ после шторма (дополнительный рис. 9). Карта классов устойчивости доступна для загрузки в Интернете по номеру ⁵³ .

Виды мангровых зарослей и высота над уровнем моря

Мы использовали карты уровней видов, разработанные Службой национальных парков для национального парка Эверглейдс ⁵⁰ , чтобы охарактеризовать воздействие урагана Ирма на различные виды мангровых зарослей. Для этого исследования доминирующие виды были идентифицированы посредством фотоинтерпретации стереоскопических цветных инфракрасных аэрофотоснимков.Ячейки сетки размером 50 м × 50 м, покрывающие площадь (Район 3) площадью ~100 000 га на юго-западе Флориды, были интерпретированы на основе большинства типов покрытия и проверены с помощью полевых наблюдений. Всего в этом регионе было выявлено 169 классов растительного покрова, однако для этих анализов рассматривались только пять классов мангрового покрова: Avicennia germinans (черные мангровые заросли), Laguncularia racemosa (белые мангровые заросли), Rhizophora mangle (красные мангровые заросли). Мангровые заросли), Conocarpus erectus (Buttonwood) и один смешанный класс мангровых зарослей.Сообщества мангровых лесов были определены как доминирующие диагностические виды в самом верхнем слое ⁵⁰ . Данные о видах мангровых зарослей были перепроецированы, чтобы соответствовать разрешению Landsat и картам устойчивости. Мы использовали пересечение карт устойчивости и видов, чтобы оценить долю каждого класса устойчивости по доминирующим видам.

Национальный набор данных о высотах USGS (NED) использовался для оценки высоты почвы на юго-западе Флориды. Продукты с точностью 1/9 угловой секунды (~3 м × 3 м) были получены из NED и перепроецированы в разрешение Landsat для оценки доли каждого класса устойчивости по высоте почвы.

Дополнительные данные и анализ

Смоделированные данные о максимальном штормовом нагоне для урагана Ирма были получены с портала данных оценки риска чрезвычайных ситуаций в прибрежной зоне. Штормовые нагоны получаются из системы прогнозирования ADCIRC, которая определяет зависимости от времени, циркуляции и переноса в нескольких измерениях ⁵⁴ . Максимальная устойчивая скорость ураганного ветра моделировалась ежечасно с разрешением 5 км ×5 км для 2017 года Глобальным управлением моделирования и ассимиляции НАСА (GMAO) ⁵⁵ . Максимальная скорость ветра во время шторма для каждой ячейки сетки 5 км × 5 км была рассчитана и разделена на шесть дискретных классов скоростей ветра на 5 м с ⁻¹ приращения: 26–30, 31–35, 36–40, 41–45. , 46–50 и >50.

Статистический анализ

Потери высоты купола, измеренные по данным НАСА G-LiHT, были сгруппированы по пяти классам предштормовой высоты купола (0–5 м, 5–10 м, 10–15 м, 15–20 м и >20 м). м). Все действительные пиксели в лидарном следе использовались для расчета среднего значения, стандартной ошибки и площади (сумма 1 м) × 1 м пикселей) для каждого класса (дополнительная таблица 1). Затем эти результаты были проверены на наличие существенных различий между потерями высоты навеса и классами высоты навеса перед штормом между использованием однофакторного анализа ANOVA с апостериорным тестом Тьюки в R (версия 4.0,3). Для проверки значимости между переменными окружающей среды (т. е. предливневой высотой полога, потерей высоты полога, процентом потери высоты полога, отметкой поверхности и уровнем воды при штормовом нагоне над землей) мы использовали двусторонний тест Колмогорова-Смирнова ⁵⁶ , реализованный в R (версия 4.0.3). Во-первых, мы создали многоканальное совмещенное изображение, которое включало каждый из переменных слоев. В пределах каждого класса устойчивости (т. е. низкого, среднего и высокого) со случайно выбранными 10 000–20 000 точек с использованием Google Earth Engine для выборки из изображений переменных окружающей среды.Затем из этого набора образцов мы случайным образом выбрали 500 образцов в каждом из классов устойчивости. Каждая комбинация классов (1) низкий-средний, (2) низкий-высокий и (3) средний-высокий сравнивалась с использованием теста Колмогорова-Смирнова. Мы повторили эту процедуру, используя 5000 итераций, чтобы обеспечить надежную оценку статистики Колмогорова-Смирнова, включая среднее значение, а также первый и третий квартили, которые затем сравнивались с критическим значением (дополнительная таблица 2).

Сводка отчета

Дополнительную информацию о дизайне исследования можно найти в Сводке отчета об исследовании природы, связанной с этой статьей.

Что такое кислотный дождь? | US EPA

Кислотный дождь или кислотное осаждение — это широкий термин, который включает любую форму осадков с кислотными компонентами, такими как серная или азотная кислота, которые выпадают на землю из атмосферы во влажной или сухой форме. Это может быть дождь, снег, туман, град или даже кислотная пыль.

Кислотные дожди образуются, когда диоксид серы (SO ₂ ) и оксиды азота (NO _X ) выбрасываются в атмосферу и переносятся ветром и воздушными потоками.SO ₂ и NO _X реагируют с водой, кислородом и другими химическими веществами с образованием серной и азотной кислот. Затем они смешиваются с водой и другими материалами, прежде чем упасть на землю.

В то время как небольшая часть кислотных дождей SO ₂ и NO _X , вызывающих кислотные дожди, происходит из природных источников, таких как вулканы, большая их часть возникает в результате сжигания ископаемого топлива. Основными источниками SO ₂ и NO _X в атмосфере являются:

• Сжигание ископаемого топлива для производства электроэнергии.Две трети SO ₂ и одна четвертая часть NO _X в атмосфере поступают от генераторов электроэнергии.
• Транспортные средства и тяжелое оборудование.
• Производство, нефтепереработка и другие отрасли промышленности.

Ветры могут дуть SO ₂ и NO _X на большие расстояния и через границы, что делает кислотные дожди проблемой для всех, а не только для тех, кто живет вблизи этих источников.

Формы кислотного осаждения

Влажное осаждение

Влажные отложения — это то, что мы чаще всего называем кислотными дождями .Серная и азотная кислоты, образующиеся в атмосфере, выпадают на землю вперемешку с дождем, снегом, туманом или градом.

Сухое осаждение

Кислотные частицы и газы также могут осаждаться из атмосферы в отсутствие влаги в виде сухого осаждения . Кислотные частицы и газы могут быстро оседать на поверхностях (водоемах, растительности, зданиях) или могут вступать в реакцию во время атмосферного переноса с образованием более крупных частиц, которые могут нанести вред здоровью человека. Когда накопленные кислоты смываются с поверхности следующим дождем, эта кислая вода перетекает через землю и может нанести вред растениям и диким животным, таким как насекомые и рыбы.

Уровень кислотности в атмосфере, который оседает на землю в результате сухого осаждения, зависит от количества осадков, выпадающих на территории. Например, в пустынных районах соотношение сухих и влажных отложений выше, чем в районах, где ежегодно выпадает несколько дюймов осадков.

Измерение кислотного дождя

Разработчики политики, ученые-исследователи, экологи и разработчики моделей полагаются на Национальную сеть тенденций (NTN) Национальной программы атмосферных отложений (NADP) для измерения влажных отложений. NADP/NTN собирает данные о кислотных дождях в более чем 250 пунктах мониторинга в США, Канаде, Аляске, Гавайях и Виргинских островах США. В отличие от мокрого осаждения, сухое осаждение трудно и дорого измерить. Оценки сухого осаждения загрязнителей азота и серы предоставляются Сетью состояния и тенденций в области чистого воздуха (CASTNET). Концентрации в воздухе измеряются CASTNET более чем в 90 точках.

Когда кислотные отложения смываются в озера и ручьи, некоторые из них могут стать кислыми.Сеть долгосрочного мониторинга (LTM) измеряет и отслеживает химический состав поверхностных вод на более чем 280 участках, чтобы предоставить ценную информацию о состоянии водных экосистем и о том, как водные объекты реагируют на изменения кислотообразующих выбросов и кислотных отложений.

Далее узнайте о последствиях кислотного дождя.

Или узнайте больше о:

(i) Пептизация (ii) Дзета-потенциал (iii) Броуновское движение

Нокаут NEET 2024

Персонализированный репетитор ИИ и адаптивное расписание, Материал для самообучения, Неограниченное количество пробных тестов и персонализированных аналитических отчетов, Круглосуточная поддержка в чате сомнений.

40000р/-

Нокаут NEET 2025

Персонализированный репетитор ИИ и адаптивное расписание, Материал для самообучения, Неограниченное количество пробных тестов и персонализированных аналитических отчетов, Круглосуточная поддержка в чате сомнений.

₹ 45000/-

Фонд NEET + Нокаут NEET 2024

Персонализированный репетитор ИИ и адаптивное расписание, Материал для самообучения, Неограниченное количество пробных тестов и персонализированных аналитических отчетов, Круглосуточная поддержка в чате сомнений.

₹ 54999/- ₹ 42499/-

NEET Foundation + Knockout NEET 2024 (простой платеж)

Персонализированный репетитор ИИ и адаптивное расписание, Материал для самообучения, Неограниченное количество пробных тестов и персонализированных аналитических отчетов, Круглосуточная поддержка в чате сомнений.

₹ 3999/-

NEET Foundation + Knockout NEET 2025 (простой платеж)

Персонализированный репетитор ИИ и адаптивное расписание, Материал для самообучения, Неограниченное количество пробных тестов и персонализированных аналитических отчетов, Круглосуточная поддержка в чате сомнений.

₹ 3999/-

Объясните значение и свойства следующего:

Вязкость: Это свойство смазки, благодаря которому она оказывает сопротивление собственному течению.

Индекс вязкости: Определяется как скорость изменения вязкости в зависимости от температуры.

Значение:

• Это наиболее важное свойство, определяющее характеристики смазочных масел в условиях эксплуатации.

• Смазочное масло должно иметь достаточную вязкость, чтобы его можно было установить на место.

• Для деталей машин, движущихся на малых скоростях под высоким давлением, следует использовать тяжелое масло, так как оно лучше противостоит выдавливанию из-под трущихся частей. Для более низких давлений и высоких скоростей можно использовать легкие масла.

• Невозможно поддерживать жидкую масляную пленку между двумя движущимися или скользящими поверхностями, если вязкость слишком низкая и, следовательно, будет происходить чрезмерный износ.

Кислотное число масла: Определяется как количество миллиграммов КОН, необходимое для нейтрализации свободных жирных кислот, содержащихся в одном грамме масла.

Значение:

• Указывает на пригодность смазочного масла.

• Чем выше кислотное число, тем выше коррозия поверхностей машины, больше износ, выше стоимость машины.

Температура помутнения и застывания: Может быть определена как температура, при которой при испытании появляется облако или дымка кристаллов парафина, когда масло охлаждают при заданных условиях.

Значение:

• Точка помутнения — это показатель самой низкой температуры его пригодности для определенных применений.

Температура застывания определяется как самая низкая температура, при которой он перестает течь или течь при охлаждении и испытаниях в заданных условиях.

Значение

Температура вспышки и воспламенения –

Температура вспышки может быть определена как температура, при которой масло выделяет пары, воспламеняющиеся на мгновение, когда к нему подносится небольшое пламя. Температура воспламенения может быть определена как температура, при которой масло выделяет достаточное количество паров, которые непрерывно горят не менее 5 секунд, если к нему поднести небольшое пламя.

Значение

• Температура воспламенения смазочного материала должна быть значительно выше его рабочей температуры.Это обеспечивает пожаробезопасность при хранении, транспортировке и эксплуатации.

• Хорошее смазочное масло не должно испаряться в рабочих условиях, и даже если оно улетучивается, образующийся пар не должен воспламеняться в условиях рабочей температуры.

: Элемент ввода (ввод формы) — HTML: язык гипертекстовой разметки

  

  Фрукты: 
  


  

  let form = document.querySelector("form");

пусть guestName = form.elements.guest;
пусть размер шляпы = form.elements["размер шляпы"];
  

Аарон Роджерс провел время с руководством Packers после выхода из плей-офф, чтобы обсудить перспективы команды на 2022 год, согласно отчету

.

Остановите меня, если вы уже слышали это раньше: Аарон Роджерс должен решить, что он хочет делать дальше. Это был один из самых громких заголовков предыдущего межсезонья: действующий MVP лиги, как сообщается, пригрозил не делать еще один снэп для «Грин Бэй Пэкерс», что коренится в их решении выбрать квотербека Джордана Лава в качестве его возможной замены.Перенесемся в 2022 год, и Роджерс снова привел Packers к посевному номеру 1 в NFC только для того, чтобы быть исключенным из плей-офф, на этот раз в дивизионном раунде от рук гостей San Francisco 49ers, а это означает, что это решение. время (снова).

«Пэкерс» переработали сделку Роджерса в 2021 году, чтобы помочь смазать колеса перед его возвращением. Этот шаг также открыл двери в этом сезоне, который стал его лебединой песней в Грин-Бей, но в данный момент они настроены осторожно оптимистично. Это связано с тем, что вместо того, чтобы немедленно вылететь из Висконсина после выхода из плей-офф на Ламбо Филд, Роджерс, как сообщается, задержался, чтобы оценить, куда главный тренер Мэтт Лафлер и генеральный менеджер Брайан Гутекунст надеются взять команду в следующем сезоне, по словам Яна Рапопорта из NFL Network.

Организация восприняла это как хороший знак, но они также прекрасно понимают, что Роджерс может передумать в любой момент, и если он это сделает, интерес к НФЛ не ослабеет. По одному гипотетическому сценарию, он готовится к «Денвер Бронкос» в 2022 году, особенно после того, как бывший координатор нападения «Пэкерс» Натаниэль Хакетт получил должность главного тренера в Колорадо.

Отсюда вы можете указать на несколько других команд, которые будут преследовать Роджерса — сильно.

38-летнему игроку понадобится время, чтобы обдумать то, что, по его мнению, должно произойти дальше в его карьере, но он отметил, что не позволит ситуации затягиваться и что Packers должны получить ответ до того, как в марте начнется свобода воли. До тех пор они могут только ждать, чтобы увидеть, что он решит, также зная, что его решение окажет огромное влияние на свободу действий и драфт НФЛ 2022 года. Роджерс ничего не исключает относительно своего будущего и дал понять, что он также не заинтересован в том, чтобы играть за какую-либо команду, которая перестраивается.

No related posts.