Барановский николай дом 2: Николай Барановский: фото, биография, фильмография, новости

Николай Барановский Дом 2 — Читайте последние новости!

Дата рождения: 23 Июня 1989 года

Возраст: 32 года

Город: Брест

Пришел на проект 11 Августа 2015 года

• В последнее время в Доме 2 сильно поменялись правила. В частности, было официально заявлено, что теперь участники, если уходят с проекта, то уходят навсегда. Тем самым было декларировано… 29.08.2017
• Ольга Рапунцель пришла на телестройку летом 2015 года. Длинноволосая брюнетка родом из Владивостока быстро завоевала популярность благодаря интересному прошлому… 16.11.2016
• Любой праздник на проекте ребята ждут с нетерпением, но еще больше радуются торжествам организаторы шоу и редакторы, которые разрешают своим подопечным употреблять спиртные напитки… 31.
  10.2016
• Когда участники Дома 2 оказываются за воротами, они начинают искать себя в реальной жизни, и достаточно часто им в этом помогает заработанная популярность и слава… 22.08.2016
• Почти год Николай Барановский добивался того, чтобы вновь стать участником телестройки, однако все его попытки были безуспешными. Ради проекта парень готов на все, даже желал строить любовь с… 02.08.2016
• Не просто так Барановский появился в городских квартирах, ведь прежде чем попасть на кастинг, необходимо пройти много инстанций, значит этого героя допустили намерено. В тот же день на… 24.06.2016
• Ольга Рапунцель очень быстро нашла весомые аргументы для того, чтобы Дмитрий Дмитренко вновь вернулся к ней. Она потребовала, чтобы тот позвонил Ольге Райской и бросил ее по телефону, однако когда тот… 24.06.2016
• Многие телезрители еще помнят весьма эксцентричного героя проекта Николая Барановского, который удивлял своими поступками даже самых искушенных. Надежда Ермакова, которая на тот момент еще была. .. 14.06.2016
• Многие телезрители еще помнят участника проекта Николая Барановского. Этот парень получил свою порцию славы тогда, когда приехал на Остров любви, где и доказал всему миру, что не всегда адекватен… 05.04.2016
• Вчера Александра Артемова выпустила блог на официальном сайте, где рассказала о том, как она относится к Ольге Рапунцель. Девушка не была оригинальна в своих наблюдениях и высказала точку зрения, которую… 18. 03.2016
• Радостной новостью поспешила поделиться с поклонниками Дома 2 Анастасия Гаганина, с позором покинувшая проект всего несколько дней назад. Настя сообщила, что уже скоро вновь станет… 10.03.2016
• Вот уже несколько недель Николай Барановский грозится, что вот-вот вернется на проект и покажет Елизавете Шароха, что значит предать его любовь. Зрители сначала не поверили его рассказам, так как надеялись… 15.
  12.2015
• Вот уже несколько дней подряд Николай Барановский грозиться, что он непременно вернется на проект и покажет Елизавете Шароха, какого замечательного мужчину она потеряла… 11.12.2015
• Несколько месяцев назад с Острова любви выгнали Николая Барановского, который подрался с Елизаветой Шароха. Тогда ведущие объявили, что мужчина повел себя слишком грубо и вызывающе, после чего… 03.12.2015
• Недавно проект покинул очень своеобразный герой, который удивлял телезрителей несколько месяцев подряд. Речь идет о Николае Барановском, за короткий срок заслуживший почетное звание фрика… 19.11.2015
• Покинувший проект пару недель назад Николай Барановский не перестает поддерживать связь с поклонниками. Молодой человек регулярно делится снимками личной жизни, и многим теперь известно, где… 18.11.2015
• Малоприятной неожиданностью для Николая Барановского стало решение коллектива выгнать его с проекта.Молодому человеку в итоге не осталось ничего другого, как улететь в Россию. .. 11.11.2015
• В минувшие выходные Ксения Бородина объявила о том, что Николай Барановский более не является участником проекта. Парня обвинили в том, что он отвратительно общается с девушками, однако… 09.11.2015
• Как мы уже знаем, организаторы строго-настрого запретили участникам рассказывать о последних событиях, которые происходят в реальном времени. А случилось это потому, что… 04. 11.2015
• В минувшие выходные стало известно, что на Острове любви стало на одного участника меньше, так как ведущие приняли решение, что Николая Барановского необходимо дисквалифицировать… 03.11.2015

Николай Барановский Дом 2 — Читайте последние новости!

Читайте последние новости — Николай Барановский Дом 2 на сегодня. Николай Барановский свежие слухи и сплетни из Дома 2.

Николай Барановский дом 2 — Все видео за кадром

Дата рождения: 23 Июня 1989 года

Возраст: 32 года

Город: Брест

Пришел на проект 11 Августа 2015 года

• Николай Барановский с шариком — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 21.09.2017
• Журнал Дом-2: Как вам праздничное выступление ребят в честь всех девушек проекта и дня рождения Ксюши Бородиной? А вот инсайд, как номер готовился!;) — Никита Кузнецов, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 10.03.2017
• Коля Барановский: У нас свой календарь. Никаких петухов 2017 год Олафа отвечаю дядя;))) — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 20.01.2017
• Коля Барановский: Репер и шоумен Николай Должанский знает толк в хореографии фитнесе и лучших преподавателях!!! — Николай Барановский, Николай Должанский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 20.01.2017
• Ольга Райская: Интырнет — Ольга Рапунцель , Ольга Райская, Николай Барановский, Дмитрий Дмитренко. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 20.01.2017
• Ольга Райская: Про роман с Барановским — Ольга Райская, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 22.08.2016
• Кристина Дерябина: И даже больного Барановского нашла — Кристина Дерябина, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 08.06.2016
• Дмитрий Солдатов: С днём рождения Дом 2 и лично Алексей Николаевич и Сашу Расторгуева — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 06.05.2016
• Коля Барановский и Лиза Манулик в магазине Дмитрия Солдатова — Елизавета Манулик, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 06.05.2016
• Дмитрий Солдатов: Барановский обращается к Бородиной и Бузовой — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 26.04.2016

• Николай Барановский: Курсы актёрского мастерства — Кристина Лясковец , Елизавета Шароха, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 05.04.2016
• Илья Яббаров: Ребята рассмешили — Николай Барановский, Илья Яббаров . Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 25.02.2016
• Николай Барановский: Получил зарплату и беларусьбанка карту!!! — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 18.02.2016
• Николай Барановский: Провожу тренировку перед боем за Лизу Шароху — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 26.01.2016
• Николай Барановский: Месяц дисквалификации прошел. Теперь мой ход — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 03.12.2015
• Скетч-шоу Ужасный вторник — День студента с участием Николая Барановского — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 24.11.2015
• Николай Барановский: Официальное место работы Николая Степановича Барановского — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 17.11.2015
• Машина любви Николая Барановского — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 11.11.2015
• Сергей Ляпин: Барановский только что с Сейшел. Говорит,что его не выгнали, а дисквалифицировали — Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 06.11.2015
• Лизам Шароха: Талант он такой — Елизавета Шароха, Николай Барановский. Видео о участниках телепроекта Дом2. Жизнь участников за периметром, передачи с участниками дом 2. Творчество зрителей, фанатов шоу дом2. 30.10.2015

Николай Барановский дом 2 — Все видео за кадром

Николай Барановский Смотрите новые выпуски дом 2 за кадром, свежее видео дома 2 за кадром каждый день. Новости и участие героев дом 2

Новости и слухи

• Мы уже рассказывали о том, что Анна Левченко и Валерий Блюменкранц в очередной раз расстались, а все потому, что мужчина вновь предпочел…

• На проекте всегда проживали пары, любимым занятием которых были бесконечные расставания и примирения. На первых порах публика переживала…

• Несколько дней назад Надежда Ермакова осчастливила всех поклонников Дома 2, которые с таким нетерпением ждут, когда орги сдержат свое…

• После того, как Юлия Ефременкова лишилась поста ведущей Дома 2, многие были уверены, что ей будет невероятно сложно выжить в столице…

• Больше месяца публика ожидала новостей о том, закрылся ли Дом 2 окончательно, или же найдется смельчак, который решится возродить проект…

Барановский Николай Дом 2 — биография, инстаграм, фото, видео, вк, рост, вес

Биография

11 августа 2015 года совершенно неожиданно для зрителей и участников телепроекта Дом 2 в периметре появился Николай Барановский. Молодой человек привлек внимание всего коллектива, поскольку пришел на Лобное место с громким заявлением – он готов защищать Ольгу Рапунцель от хамских выходок Ильи Яббарова.

Биография Николая Барановского до прихода на проект покрыта тайной. Известно лишь, что ему 26 лет и в Москву он приехал из белорусского города Брест. Парень признался ребятам, что в длинноволосую Оленьку влюбился с первого взгляда и его абсолютно не интересует ее порочное прошлое.

Однако, несмотря на все громкие заявления, на деле «защитник» оказался робким и несмелым. Он не умеет четко формулировать мысли, отстаивать свою точку зрения, доказывать человеку его неправоту в тех или иных ситуациях. Уже на Лобном месте многие поняли, что кулаками решать проблемы он не привык. А ведь с наглым Яббаровым иначе не получится!

Но, несмотря на это, парню была «выдана» именно такая роль. И поэтому ему предстояло доказывать всем, что «его девочка» — вовсе не представительница древнейшей профессии, а нежное и доброе создание, которое ежедневно терпит унижения и оскорбления от других участников. Разумеется, для Коли эта роль – невыполнимая задача. Да и сама Рапунцель это понимает, поэтому и относится к нему, как к приставучей дворняжке. Но раз удостоился он «чести» раздражать Яббарова, значит, нужно выполнять.

К слову, на Илью Ябарова появление новичка в периметре подействовало, как красная тряпка на быка. На Лобном месте он попытался уничтожить противника грозным взглядом и громкими словами, но был остановлен ведущей. Не выдержав унижения, саратовский шансонье вскочил со своего места и удалился обижаться.

После этого Николаю пришлось весь вечер убегать от разъяренного Ильи. Ольга Рапунцель провоцировала «защитника» на драку с Яббаровым. Да и сам Илья был не прочь стукнуть новичка, понимая, что он находится в гораздо меньшей весовой категории. Впрочем, несколько раз он все-таки пнул парня, после чего решил оставить голубков в покое.

Оставшись в периметре, Барановский принялся доказывать Оле свою любовь. Он исправно готовил ей завтраки, дарил шоколадки и мороженое. А на свидании молодой человек преподнес девушке плюшевого медведя, из-за чего она даже выдавила из себя слезы счастья и умиления.

Между тем, весь коллектив понимает, что новичок раздражает Рапунцель своим присутствием. Доказательством тому является ее скорейший отъезд на Сейшельские острова. Верный Николай помог ей собрать чемоданы, упаковать бесчисленное количество юбочек и баночек с косметикой. А Яббаров ходил с кислым лицом, всем своим видом показывая, что обижен на девушку. Несколько дней назад она обещала Илье помочь погасить долги, при условии, что он будет хорошо относиться к ней. Два дня парень держал свое обещание, а после сорвался и Оля бросила его.

И пока Рапунцель наслаждалась красотами Сейшельских островов, на Поляне участники собрали заговор против Николая Барановского. На очередном мужском голосовании коллектив пожелал отправить его домой в Белоруссию. Девушка вдруг поняла, что лишается единственной защиты от своего бывшего кавалера, поэтому со слезами на глазах принялась умолять ведущую оставить Барановского на проекте. Вероятно, долго смотреть на это зрелище никто не желал, поэтому было принято решение оставить Колю в периметре. Ну а сможет ли он построить яркие и красивые отношения со своей возлюбленной, мы узнаем из предстоящих эфиров.  

Кобринчанин Николай Барановский вот уже почти месяц строит «Дом 2»

Скоро исполнится месяц c тех пор как 26-летний кобринчанин, Николай Барановский, стал участником популярного российского реалити-шоу «Дом 2». Впервые зрители телепроекта увидели харизматичного новичка 11 августа. Николай стал участником телешоу, пройдя ряд доступных процедур — заполнил анкету и успешно прошёл кастинг.

Молодой человек, неожиданно для себя, оказался на площадке телепроекта прямо с кастинга, что называется «с корабля на бал».  По словам Николая, у него даже не было времени, чтобы съездить за вещами.

 

Фото сайта dom2.ru

Проект «Дом-2» появился на свет как продолжение реалити-шоу «Дом», где семейные пары действительно строили реальный дом, который в итоге одни из них получили в качестве приза. Шоу длилось с 1 июля по 2 ноября 2003 года, и было достаточно интересным. Ведущими проекта были Николай Басков и Светлана Хоркина, прорабом — Алексей Куличков. Финал проекта провёл Дмитрий Нагиев. Вторая часть изначально задумывалась как нечто подобное, но рассчитанное на более юную аудиторию. Шоу стало настолько популярным, что его решили не закрывать и превратить в своего рода реалити-сериал. «Дом-2» выходит на телеканале ТНТ с 11 мая 2004 года. Успешный проект ежедневно собирает у экранов миллионы телезрителей и перерос за это время в высокорентабельный бизнес.

Фото сайта dom2.ru

На официальном сайте проекта «Дом 2» представлены довольно скудные сведения о биографии Николая Барановского. Известно лишь, что ему 26 лет,  знак зодиака — Рак и в Москву он приехал из Бреста. Конечно же, многие кобринчане, лично знакомы с талантливым и амбициозным молодым человеком и хорошо знают его биографию. Однако мы не вправе раскрывать историю его жизни, дабы «не навредить».

Краткое содержание предыдущих серий с участием нашего земляка:
Николай Барановский приехал на защиту Ольги Рапунцель прямиком из Кобрина с целью разобраться с Ильей Яббаровым, ее главным обидчиком, прямо на лобном месте. Непростое прошлое девушки Колю совершенно не смущало, парень уже готов был улететь с ней на Сейшелы, чтобы строить серьезные отношения. Но после весьма не корректного поведения молодой особы наш земляк стал рассматривать кандидатуру Насти Лисовой. Накануне на мужском голосовании Илья Яббаров покинул «Дом-2». Следите за развитием событий на телеканале ТНТ и на официальном сайте Дом 2. Продолжение следует…

Николай Барановский воспринимает своё участие в телепроекте «Дом 2» как занимательное приключение, которое позволит получить массу свежих впечатлений, познакомиться с интересными людьми и обогатить жизненный опыт. 

Самым строгим судьей и самым преданным его болельщиком была и остается мама, будучи сама творческим человеком, она поддерживает сына в его начинании и желает успешного участия в проекте. В Москве за него «держат кулаки» брат с семьей.

Фото из семейного архива Барановских

Мы же в свою очередь призываем всех кобринчан, поклонников проекта «Дом 2», поболеть за Николая и желаем ему удачи! Смотрите Дом 2 с Николаем Барановским!

Служба информации kobrincity.by

Чем занимается Николай Барановский после проекта?

Да уж, было дело, когда участники «Дома 2» буквально списали Володю Алексеева (Гаути) «на большую Землю», за периметр. А все потому, что их отношения с Екатериной Гужвинской участникам показались полной фикцией, бездарной игрой «ради проекта». Против Вовы был собран заговор, и ему пришлось покинуть проект.

Однако тем самым участники проверяли и отношение Кати Гужвинской к Володе. Все были уверены, что она за ним не двинется. Не декабристка, чай!

А она взяла да и покинула проект вместе с ним, доказав, что их чувства и отношения не фикция, а самые настоящие. Ребята больше года вместе. Сейчас, в феврале-марте 2017 года, они на Сейшелах.

И Вова сделал Кате красивое предложение стать его женой. Он получил согласие. И они счастливы!

Интернет только полон слухами и домыслами о том, что Дарина лишила(или помогла лишиться) девственности Олега. На самом деле нет никакого видео и Олег как-то устав от издевательств, что он девственник — решил объявить, что он занимался сексом. Только опять же — это только слухи.

Пока у праы Либерж Кпадону и Никиты Говорухина все хорошо. Они настроены оптимистично и решили с проекта «Дом 2» уйти друг за другом. В их планах строить дальше свои отношения. Раз Либерж жертвует своим первым местом в голосовании после первого этапа, значит Никита ее заинтересовал основательно. Иначе бы она дралась до последнего.

Телезрители смотрят Дом 2 с задержкой на шесть дней, а значит двадцать четвертого января увидят эфир, в котором скажут, что Саймон изменил Марго Овсянниковой с Хроминой.

Ведь Елену отправили на Сейшелы, ведущая сказала, что там много свободных парней, с которыми есть возможность строить отношения. Но она приглянулась Саймону, а он ей.

Марго проплакала вчера целый день в связи с этим, ведь у них последние дни были не совсем ровные отношения и они расставались, а потом вновь мирились. Саймон не испытывает к ней таких чувств, как она к нему.

Теперь ситуация гораздо хуже стала с приездом Хроминой и возник треугольник, чего и добивалось руководство для поднятия рейтингов. Посмотрим, что будет дальше.

Так как Софию Юрьеву после избиения увезли на скорой, то замять инцедент не получится. Работники больницы обязаны заявить об этом в полицию. Поэтому Алиана будет отвечать за свои действия перед законом.

Не знаю, постановка это или нет. В сети есть фотографии избитой девушки, как «доказательства» и учитывая взрывной характер Алианы, волне возмжно, что это реальное избиение. На телепроекте дом 2. Хотя, кто ж знает…

Я считаю, что это ненорамльно… Вообще вся семья Гобозовых ненормальная! И мамаша, и сыночек — алкоголик — гуляка и его нынешняя жена, которая изпользует любовниц Гобозова, как «груши» для чесания своих кулаков. Аморальное поведение, если быть короче.

После нескольких инцидентов связаных с этой семейкой, возможно Гобозовы покинут проект. Алиану думаю не посадят, дело решат другим путем, но оставлять буйную девушку на проекте — это а) против правил проекта и б) зрители не поймут.

И продолжая тему «постановок» — вполне возможно, что все эти скандалы вокруг Гобозовых и есть раздутая шаровая молния, чтобы «выгнать» их с проекта. Разом и под шумные фанфары. Может быть так все и задумано?

Как живет после Дома-2 парень со странностями Николай Барановский | Закулисье шоубиза

Странных участников за 16 лет существования “Дом-2” в эфире было немало. Среди них и философ-фрик Должанский, и маг Кадони, и парень со странностями Николай Барановский, закусить которого не смогли ни организаторы съемок, ни самые опытные участники реалити.

Защитник с туманным прошлым

Именно так участники охарактеризовали Колю Барановского, когда он приехал на Лобное место. Чудаковатый парень из города Брест не рассказывал о своем прошлом, но оно явно не было криминальным, или связанным с плохими компаниями. Барановский — человек-праздник, который постоянно в движении. У себя на родине он профессионально занимался танцами, и даже был артистом балета. С труппой он объездил часть Европы, а к 2015 году решил остепениться, и подумать о будущем. Точнее, о подходящей для себя девушке.

https://lh4.googleusercontent.com/proxy/m6wpWaBCU_JbmBHJjskzxo9q-IByIdkoX_WL32o_OUQ2dSmexYSrtn2ZxxOICDv_Dd0-Qgb

https://lh4.googleusercontent.com/proxy/m6wpWaBCU_JbmBHJjskzxo9q-IByIdkoX_WL32o_OUQ2dSmexYSrtn2ZxxOICDv_Dd0-Qgb

Были ли у Николая отношения до проекта, состоял ли он в браке, и есть ли у парня дети — не известно. В 2015 году Барановский переступил периметр шоу, и с места в карьер стал удивлять его участников. Он сразу признался, что пришел на шоу для романа с Олей рапунцель, и собирается защищать хрупкую девушку от нападок Ильи Яббарова. Зная крутой нрав последнего, участники “Дом-2” восприняли слова новичка со смехом.

Ко всеобщему удивлению, танцору барановскому и правда удалось добиться расположения Оли Рапунцель. То ли девушку покорила его открытость, то ли она порядком устала от темпераментного Яббарова. Кстати, репутация Рапунцель, которая далека от идеальной, мало заботила Колю Барановского. Увы, несмотря на красивое начало, их роман быстро сошел на нет. Барановский явно не подходил Оле Рапунцель. К тому же, поведение Николая оставляло много вопросов. То он признавался Оле в самых светлых чувствах, то смеялся над ней вместе с фриком Николаем Должанским.

Попытка найти любовь №2

https://lh4.googleusercontent.com/proxy/U6Ci66v560kCTEvYS7JkA4EtaJ2-P4YVYddSSQ7tRTA7dfSjV2PtZVo7pTBV0frlINlgNGnNqp57KGOt7wxncQ

https://lh4. googleusercontent.com/proxy/U6Ci66v560kCTEvYS7JkA4EtaJ2-P4YVYddSSQ7tRTA7dfSjV2PtZVo7pTBV0frlINlgNGnNqp57KGOt7wxncQ

Второй девушкой, которая запала в сердце Барановского, стала Лиза Шароха. Зрители вновь удивились: и эта красавица согласилась стать парой странного парня Барановского. Некоторые даже поверили, что между Николаем и Лизой серьезные отношения, но жизнь быстро расставила все по местам.

Николай не смог себя контролировать, и в одной из поездок повел себя крайне некрасиво. Чтоб повеселить девушку, он решил забраться на памятник, чем сильно огорчил и оскорбил жителей города, где и произошел казус. В сторону Николая полетели гневные комментарии, и тут парень совсем потерял контроль над собой.

Последней каплей в чаше терпения продюсеров проекта стала драка, которая произошла между Николаем Барановским и… Лизой Шарохой! Джентльмен не постеснялся вступить в поединок с девушкой, за что и был изгнан.

Хореограф всех галактик

https://dom-2.club/uploads/posts/2017-02/1487944835_nikolay-baranovskiy-provozhu-treningi-po-razvitiyu-intellekta-i-dr-3. jpg

https://dom-2.club/uploads/posts/2017-02/1487944835_nikolay-baranovskiy-provozhu-treningi-po-razvitiyu-intellekta-i-dr-3.jpg

Именно так называет себя Барановский после ухода с проекта “Дом-2”. В родной Брест парень возвращаться не захотел, и приложил все усилия, чтоб остаться в Москве. Оказывает, у него был план: открыть свою танцевальную студию. Амбиции у Николая ого-го. Он позиционировал свое детище, как лучшую танцевальную школу в мире, а себя — хореографом всех галактик. Согласитесь, несколько претенциозный термин.

Свое творение, точнее процесс работы над студией, Николай Барановский регулярно освещал в соцсетях, делая небольшие репортажи. Неизвестно почему, но явно считал свою школу лучше, чем балет “Тодес” под руководством Духовой.

Есть у Николая еще одно хобби, от которого он не в силах отказаться. Мужчина регулярно проникает за кулисы всех возможных концертов и передач, и фотографируется со знаменитостями. Ценные кадры он постит в соцсетях, тем самым становясь на шаг ближе к звездной тусовке. Вот только самого Барановского известные личности воспринимают, как парня со странностями, но коля давно привык к такому отношению.

Кобринчанин стал участником телешоу Дом 2 | Новости региона

26-летний кобринчанин Николай Барановский уже целых 10 дней (с 11 августа) является участником популярного телепроекта Дом 2. Николай заполнил анкету, успешно прошёл кастинг и стал участником телешоу. 11 августа неожиданно для зрителей и участников телепроекта Дом 2 в периметре появился кобринчанин Николай Барановский. Молодой человек сразу привлек всеобщее внимание, так как пришёл на Лобное место с громким заявлением – он будет защищать Ольгу Рапунцель от хамских выходок Ильи Яббарова. Николай признался, что в длинноволосую Оленьку он влюбился с первого взгляда и его абсолютно не интересует её прошлое.

Пока Ольга наслаждалась красотами Сейшельских островов, на Поляне участники собрали заговор против нашего земляка. На очередном мужском голосовании его решили отправить домой. Однако девушка поняла, что лишается единственной защиты от своего бывшего кавалера Ильи Яббарова, и со слезами на глазах принялась умолять ведущую оставить Николая на проекте. В результате было принято решение оставить Колю в периметре. Николай и Оля громогласно заявили, что мечтают построить яркие и красивые отношения и не прочь сыграть свадьбу на Сейшелах.

На официальном сайте проекта Дом 2 сказано, что биография Николая Барановского до прихода на проект покрыта тайной. Известно лишь, что ему 26 лет и в Москву он приехал из Бреста. Конечно, нам его биография хорошо известна, однако мы не вправе её раскрыть, дабы каким-то образом не повлиять на ход телепроекта. Скажем лишь одно – он прекрасный парень, настоящий мужик.

Так что будем болеть за Николая и пожелаем ему удачи! Держись Колян! Сайт «Туристический Кобрин» внимательно следит за ходом телепроекта. Несколько раз в день мы с ним связываемся, обмениваемся мнениями и впечатлениями.

У всех Вас есть шанс высказать свои пожелания и задать вопросы Николаю. Присылайте их нам, и мы их ему передадим. Если у него будет возможность ответить на Ваши вопросы (не на все вопросы по правилам проекта можно отвечать), ответ на них Вы обязательно получите.

Ежедневно у Николая появляются сотни новых поклонниц. Спешите, не опоздайте и смотрите Дом 2 с Николаем Барановским! Следите за развитием событий на официальном сайте Дом 2.

Ваши новости

Установите новостной виджет «Туристический Кобрин» на главную страницу Яндекс! Если у Вас есть интересные новости — присылайте их нам по адресу: [email protected]

Р-39 лейтенанта Ивана Барановского | Военная авиация

Большинство боевых птиц, видимых сегодня по всей стране, никогда не вступали в бой. Этот сделал. Я смотрю на разрушенный фюзеляж Bell P-39Q Airacobra, подвешенный к потолку рабочего зала Ниагарского аэрокосмического музея в Буффало, штат Нью-Йорк. На территории старого завода Bell Aircraft, где был построен этот самолет, разбросаны крылья, двигатель и различные инструменты для его разборки.Панели днища фюзеляжа настолько сильно повреждены, что будут сняты и заменены новыми. Панели не пострадали от пуль, хотя из Р-39 стреляли много раз. Они были разбиты при последней посадке истребителя, когда 19 ноября 1944 года 22-летний лейтенант Иван Барановский, ветеран боевых действий с семью победами, бросил его на замерзшее озеро во время полета над Советским Союзом. Шестьдесят лет спустя. В один из арктических летних дней российский рыбак произвел фурор в мировом сообществе охотников на боевых птиц, когда он сообщил, что вглядывался в чистую мелководь этого небольшого озера недалеко от Мурманска и видел очертания покрытого илом Bell P-39.

Хранители музея знают, что Барановский летал на самолете, потому что, когда спасатели вытащили Р-39 из озера, они обнаружили его останки внутри. Они также нашли журнал технического обслуживания самолета, в котором прослеживается путь P-39Q No. 44-2911 из Буффало вдоль череды авиабаз на севере США до Аляски, где он был передан советскому летчику. Это был один из 2565 самолетов P-39 «Аэрокобр», следовавших по этому маршруту на Восточный фронт Второй мировой войны, и единственный, кто вернулся.

Bell P-39 были лишь небольшой частью военной техники, отправленной за границу во время Второй мировой войны. Еще до того, как Соединенные Штаты стали комбатантом, Закон о ленд-лизе от января 1941 года санкционировал многомиллиардные усилия по вооружению и кормлению уже воюющих стран. К концу войны программа ленд-лиза экспортировала товары, начиная от бомбардировщиков и локомотивов и заканчивая спамом и скрепками. Согласно условиям закона, оружие и промышленное оборудование должны были быть возвращены или оплачены после прекращения боевых действий, если они не были уничтожены в бою.В таком случае они были списаны. Закон вывел Соединенные Штаты из изоляции и подготовил их к войне; это также сделало возможным необычный и осторожный пример сотрудничества с Советским Союзом, непознаваемым союзником, заслуживающим доверия для истребителей, но не для стратегических бомбардировщиков.

P-39, выведенный из озера Март-Явр на севере России в 2004 году, является символом того, что это сотрудничество значило для обеих сторон. Первоначально нелюбимый американский истребитель нашел свое лучшее применение в Советском Союзе, стране, которая пожертвовала больше, чем кто-либо другой, чтобы победить общего врага.А советский спрос на оружие помог укрепить производственную мощь США.

«Авиационная промышленность западного Нью-Йорка построила 30 000 самолетов во время Второй мировой войны», — говорит Хью Нисон. «Это 10 процентов производства страны во время войны». 77-летний Нисон, бывший вице-президент и генеральный директор Bell Helicopter Textron, является директором по развитию Ниагарского музея. В начале 1940 года, почти за два года до того, как Америка вступила в войну, Bell Aircraft была «молодой компанией, испытывающей трудности», — говорит Нисон.В том году заказ из Франции на 200 P-39, сопровождаемый чеком на 2 миллиона долларов, вытащил компанию на грань банкротства. (Франция сдалась до того, как страна смогла получить поставку.) 20 P-39, поставленные армии США с января 1941 года, были первыми из 9 584 произведенных, причем половина из них была поставлена ​​Советскому Союзу по ленд-лизу.

По мере увеличения заказов на истребители росла и рабочая сила Bell, увеличившись с примерно 2000 в 1939 году до более чем 32000 в 1943 году на совершенно новой фабрике в пригороде Уитфилда в Буффало.Когда Сандра Хирл росла в послевоенном Буффало, авиазавод все еще был достопримечательностью города. Ее мать, Элеонора Барбаритано, и ее бабушка, Тереза ​​Барбаритано, работали там, являясь частью уже известной демографической группы военного времени, примером которой является Рози Клепальщица: женщины, которые занимали рабочие места, освобожденные мужчинами, ушедшими на войну. «Моя мама очень умела обращаться с такими вещами, как паяльник», — говорит Хирл. «И я спрашивал:« Откуда ты знаешь, как это делать? », А она отвечала:« Это то, что я делал во время войны ». Они очень гордились тем, что сделали.Моей маме было 19, когда она работала на фабрике, задолго до меня. Она рассказала мне, как ехать на работу на автобусе — она ​​и моя бабушка. Думаю, для нее это было очень весело ». Мать Хиерла умерла в 1979 году в возрасте 55 лет.

Вскоре после того, как P-39 прибыл в Ниагарский музей, Хью Нисону позвонил зять бывшего рабочего завода и посоветовал ему внимательно осмотреть панели внутри фюзеляжа, когда они разбирают этот самолет. «Девочки писали на них свои имена и адреса, — сказал он.Разумеется, хранители музея нашли два имени: Хелен Роуз и Элеонора Барбаритано.

«Моя мама рассказывала мне об этом», — смеется Хирл. «Наверное, группа девочек-подростков сочла это забавным. Время от времени пилот писал одной из женщин и благодарил их за хорошую работу ».

Хирл, которая живет в Коннектикуте, вернулась в Буффало в апреле прошлого года, чтобы увидеть самолет, построенный ее мамой. «Она написала карандашом свое имя и адрес на металлической пластине, размером пять на восемь дюймов, которая входит в это маленькое отверстие. Когда я заглянул, чтобы увидеть это, я положил руки на обе стороны этого отверстия и подумал: Моя мама сделала бы это ».

В РОЖДЕСТВЕНСКИЙ ДЕНЬ 1943 г. , в журнале технического обслуживания указано, № 44-2911 покинул завод на первом этапе пути в Советский Союз. Маршрут полета по ленд-лизу огибал южный берег Великих озер, а затем повернул на северо-запад и направился к высоким равнинам вдоль канадской границы. Члены WASP — женщины-пилоты службы ВВС — переправили самолет на первых этапах пути на запад (см. «Мобильный телефон в мобилизации»).«Я довольно часто летала на них из Буффало в Грейт-Фоллс, штат Монтана, — сказала Вайолет Терн Кауден в прошлом году. «Зимой этот маршрут был довольно сложным, потому что к тому времени, когда вы добрались до Чикаго и перебрались в Северную Дакоту, у нас всегда была погода». (Кауден, который научился летать в 1930-х годах в Спирфиш, Южная Дакота, умер в апреле прошлого года.)

КАК РАЗДЕЛАТЬ КВАРТИРУ ИЛИ ДОМ НА 2 ОТДЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТА НЕДВИЖИМОСТИ — Юридическая компания ПРИХОДКО И ПАРТНЕРЫ

Раздел недвижимости — это юридическая процедура, которая позволяет разделить дом или квартиру между двумя собственниками. Или если один собственник хочет снять часть недвижимости. Такая ситуация возникает, например, при разделе имущества супругов или разделе наследства, в которое входит и недвижимость.

Важно сначала выяснить три условия, без которых раздел имущества невозможен:

• Есть возможность технически обособить имущество. Ведь есть постройки, которые по техническим причинам нельзя разделить.
• Есть ли необходимые правоустанавливающие документы на дом или квартиру, которые вы хотите разделить.
• Или земельный участок, на котором находится недвижимость, должным образом зарегистрирован в государственном геокадастре, а также зарегистрировано ли право собственности на эту землю.

Чтобы определить, насколько технически возможно разделение домов или квартир, необходимо обратиться в бюро технической инвентаризации, которое есть практически в каждом районном центре, или к другим сертифицированным специалистам, которые подготовят соответствующее заключение.

Проверить зарегистрированное право собственности на квартиру или дом, а также земельный участок нужно по информации в Государственном реестре прав на недвижимое имущество.

Это можно сделать самостоятельно, при наличии электронной подписи, на официальном сайте Минюста, либо обратиться в ЦНАП, где это может сделать государственный регистратор или нотариус.

Если право собственности возникло до января 2013 года, то в Государственном реестре может отсутствовать информация, поскольку согласно законодательству, действовавшему до начала 2013 года, государственная регистрация не требуется.

Итак, если есть технические возможности деления дома или квартиры, то собственник

выполняет следующие действия:

Во-первых, он обращается с заявлением, которое должно быть нотариально удостоверено, в бюро технической инвентаризации или другие сертифицированные субъекты, имеющие право на ведение хозяйственной деятельности, для предоставления заключения.

Во-вторых, он пишет акт о технической инвентаризации этих объектов недвижимости, возникших в результате разделения.

После рассмотрения этих документов собственник получает заключение о возможности разделения дома на два отдельных объекта. На каждый выделенный объект недвижимости должен быть оформлен технический паспорт.

Получив техническую документацию на каждый дом или квартиру, собственник должен связаться с местными властями по месту нахождения собственности для закрепления за этими домами, которые образовались в результате разделения индивидуальных почтовых адресов.

Получив решение самоуправления, в котором будет указано, что домам присвоены почтовые адреса, собственник должен обратиться в ЦНАП к государственному регистратору или нотариусу для повторной регистрации недвижимости для проведения регистрационных действий.

После совершения всех этих действий собственник может распоряжаться домом и квартирой, которые разделены им по своему усмотрению, то есть совершать любые действия, в том числе продажу и дарение.

Автор: Барановский Николай

СОВКОМ — Аукционный Дом

«Советское искусство от А до Я» на аукционе «Совком».

Московский аукционный дом проводит последний аукцион в этом году, сочетая серьезные находки с простым подбором новогодней тематики.

Аукцион, который состоится в «Совкоме» 1 декабря, назван в честь обложки книги Самуила Маршака «Веселое путешествие от А до Я», нарисованной известным советским художником-графиком (членом организации «Мир искусства»). ) Владимира Конашевича 1953 года (акварель с многочисленными подписями и штампами издательства на обороте оценивается в 100-200 тысяч рублей.). Сам аукцион тоже может быть похож на алфавит: здесь собраны и европейские натюрморты 19 века, и работы современных художников, и русских классиков. Сделан акцент на новогодний подарок — по умеренным ценам продаются оригиналы советских новогодних плакатов, зимняя графика и живопись ХХ века, фарфоровые скульптуры на зимнюю тематику.

Но, конечно же, основной упор сделан на серьезное коллекционное искусство. На торги выставлен блок работ, подаренный Анной Остроумовой-Лебедевой директору издательства «Советский писатель» Ивану Пикулеву.Это монохромная акварель самой Остроумовой-Лебедевой «Св. Петербург. 1912 г. »(эстимейт 300–600 тыс. Руб.) И пастель Александра Бенуа« Каменный гость »- иллюстрация к« Маленьким трагедиям »Пушкина (до 1917 года, эстимейт 500–1 млн руб.). Очень тяжелая артиллерия — «Девственный лес» Юлия Клевера, профессора пейзажной живописи Императорской Академии художеств. Это сказочная работа с мистическим светом в глубине зарослей, оцененная в 5–10 миллионов рублей.

Есть еще и современное искусство. Например, неожиданная ранняя работа Виталия Комара «Соседи» со стариками и собаками 1967–1968 годов (эстимейт 700 тысяч — 1,2 миллиона рублей). На обороте — посвящение Александру Хамарханову, поэту из Улан-Удэ, дружившему с московскими нонконформистами в конце 1960-х годов.

Заслуживает внимания и яркая работа белорусского художника и дизайнера Владимира Цеслера «Улыбка Рональда Макдональда с губами Давида» (эстимейт 150–400 тысяч рублей)

Подробнее

% PDF-1. 7 % 1 0 obj> эндобдж 2 0 obj> эндобдж 3 0 obj> эндобдж 4 0 obj> эндобдж 5 0 obj> / Metadata 554 0 R / Outlines 1162 0 R / OutputIntents [>] / Pages 10 0 R / StructTreeRoot 258 0 R / ViewerPreferences 462 0 R >> эндобдж 6 0 obj> эндобдж 7 0 obj> эндобдж 8 0 obj> эндобдж 9 0 obj> эндобдж 10 0 obj> эндобдж 11 0 obj> эндобдж 12 0 obj> эндобдж 13 0 obj> эндобдж 14 0 obj> эндобдж 15 0 obj> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 0 >> эндобдж 16 0 obj> эндобдж 17 0 obj> эндобдж 18 0 obj> эндобдж 19 0 obj> эндобдж 20 0 obj> эндобдж 21 0 obj> эндобдж 22 0 obj> эндобдж 23 0 obj> эндобдж 24 0 obj> эндобдж 25 0 obj> эндобдж 26 0 obj> эндобдж 27 0 obj> эндобдж 28 0 obj> эндобдж 29 0 obj> эндобдж 30 0 obj> эндобдж 31 0 объект> эндобдж 32 0 obj> эндобдж 33 0 obj> эндобдж 34 0 obj> эндобдж 35 0 obj> эндобдж 36 0 obj> эндобдж 37 0 obj> эндобдж 38 0 obj> эндобдж 39 0 obj> эндобдж 40 0 obj> эндобдж 41 0 объект> эндобдж 42 0 obj> эндобдж 43 0 obj> эндобдж 44 0 obj> эндобдж 45 0 obj> эндобдж 46 0 obj> эндобдж 47 0 obj> эндобдж 48 0 obj> эндобдж 49 0 obj> эндобдж 50 0 obj> эндобдж 51 0 obj> эндобдж 52 0 obj> эндобдж 53 0 obj> эндобдж 54 0 obj> эндобдж 55 0 obj> эндобдж 56 0 obj> эндобдж 57 0 obj> эндобдж 58 0 obj> эндобдж 59 0 obj> эндобдж 60 0 obj> эндобдж 61 0 объект> эндобдж 62 0 obj> эндобдж 63 0 obj> эндобдж 64 0 obj> эндобдж 65 0 obj> эндобдж 66 0 obj> эндобдж 67 0 obj> эндобдж 68 0 obj> эндобдж 69 0 obj [74 0 R] эндобдж 70 0 obj> эндобдж 71 0 объект> эндобдж 72 0 obj> эндобдж 73 0 obj> эндобдж 74 0 obj> эндобдж 75 0 obj> эндобдж 76 0 obj> эндобдж 77 0 obj> эндобдж 78 0 obj> эндобдж 79 0 obj> эндобдж 80 0 obj> эндобдж 81 0 объект> эндобдж 82 0 объект> эндобдж 83 0 obj> эндобдж 84 0 obj> эндобдж 85 0 obj> эндобдж 86 0 obj> эндобдж 87 0 obj> эндобдж 88 0 obj> эндобдж 89 0 obj> / BS> / F 4 / Rect [144. 69 49.519 239.19 61.018] / StructParent 1 / Подтип / Ссылка >> эндобдж 90 0 obj> эндобдж 91 0 объект> эндобдж 92 0 obj> эндобдж 93 0 obj> эндобдж 94 0 obj> эндобдж 95 0 obj> эндобдж 96 0 obj> эндобдж 97 0 obj> эндобдж 98 0 obj> эндобдж 99 0 obj> эндобдж 100 0 obj> эндобдж 101 0 obj> эндобдж 102 0 объект> эндобдж 103 0 obj> эндобдж 104 0 объект> эндобдж 105 0 obj> эндобдж 106 0 obj> эндобдж 107 0 obj> эндобдж 108 0 obj> эндобдж 109 0 obj [114 0 R] эндобдж 110 0 obj> эндобдж 111 0 obj> эндобдж 112 0 obj> эндобдж 113 0 объект> эндобдж 114 0 obj> эндобдж 115 0 obj> эндобдж 116 0 obj> эндобдж 117 0 obj> эндобдж 118 0 объект> эндобдж 119 0 объект> эндобдж 120 0 obj> эндобдж 121 0 объект> эндобдж 122 0 obj> эндобдж 123 0 obj> эндобдж 124 0 obj> эндобдж 125 0 obj> эндобдж 126 0 объект> эндобдж 127 0 obj> эндобдж 128 0 obj> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] / XObject >>> / StructParents 2 >> эндобдж 129 0 obj> эндобдж 130 0 obj> эндобдж 131 0 объект> эндобдж 132 0 obj> эндобдж 133 0 объект> эндобдж 134 0 obj> эндобдж 135 0 объект> эндобдж 136 0 obj> эндобдж 137 0 obj> эндобдж 138 0 obj> эндобдж 139 0 obj> эндобдж 140 0 obj> эндобдж 141 0 объект> эндобдж 142 0 объект> эндобдж 143 0 объект> эндобдж 144 0 obj> эндобдж 145 0 obj> эндобдж 146 0 obj> эндобдж 147 0 объект> эндобдж 148 0 объектов> эндобдж 149 0 объектов> эндобдж 150 0 obj> эндобдж 151 0 объект> эндобдж 152 0 obj> эндобдж 153 0 obj> эндобдж 154 0 obj> эндобдж 155 0 obj> эндобдж 156 0 obj> эндобдж 157 0 obj> эндобдж 158 0 объект> эндобдж 159 0 объектов> эндобдж 160 0 obj> эндобдж 161 0 объект> эндобдж 162 0 объект> эндобдж 163 0 объект> эндобдж 164 0 объект> эндобдж 165 0 obj> эндобдж 166 0 obj> эндобдж 167 0 объект> транслировать x / TqΉ @ «X @ DDD @ + DDDbEDbŊDD» @ «osefsGa = ~ U ~

Дистанционное зондирование облаков и атмосферы XXIV | (2019) | Публикации

Достижения в области обнаружения и извлечения многослойных облаков нейронными сетями для CERES с использованием многоспектральных спутниковых данных
Авторы): Патрик Миннис; Санни Сан-Мак; Уильям Л. Смит-младший; Ганг Хун; Ян Чен

Показать аннотацию

Алгоритм искусственной нейронной сети (ИНС), использующий несколько инфракрасных каналов Aqua MODIS, полученную полную видимую оптическую глубину облака и вертикальные профили влажности, обучен обнаруживать многослойные (ML) системы облаков лед-вода, идентифицированные сопоставленными CloudSat и CALIPSO (CC) данные.Алгоритм многослойной ИНС, или MLANN, также обучен извлекать оптическую глубину, а также верхнюю и нижнюю высоты ледяных облаков верхнего слоя в системах ML. Обученный MLANN был применен к независимым данным MODIS, в результате чего комбинированный ML и однослойный уровень совпадений составил 80% (77%) для неполярных регионов в течение дня (ночи). Результаты более точны, чем доступные в настоящее время методы и предыдущая версия MLANN. Высота верхней и нижней границы облаков в верхнем слое имеет точность ± 1,2 км и ± 1,6 км, соответственно, а погрешность оптической глубины составляет ± 0. 457 и ± 0,556 днем ​​и ночью соответственно. Определены области дальнейшего улучшения и развития, которые будут рассмотрены в будущих версиях MLANN.

Сравнение нефильтрованной яркости CERES, измеренной со спутников Aqua и S-NPP или JPSS1 на близко совпадающих площадках
Авторы): З. Петер Шевчик; Сьюзан Томас; Кори Дж.Пристли

Показать аннотацию

В центре внимания этой статьи — представить новую стратегию сравнения нефильтрованного излучения при дистанционном зондировании, разработанную для сканеров CERES. Стратегия называется «нацеливание на совпадающие сайты», при которой инструменты CERES сканируют в надире вдоль своих соответствующих совмещенных наземных треков. Эта стратегия обеспечивается сходством спутниковых орбит Suomi-NPP (FM5) / JPSS1 (FM6) и Aqua (FM3), а также специальным профилем сканирования, доступным для сканеров CERES. Сравнение собранных данных в этой стратегии выполняется на уровне следа между инструментами (FM5 и FM3 или FM6 и FM3) для конкретных типов сцен, определяемых их «почти» совпадающими наземными траекториями. Гораздо более строгий тест на непротиворечивость измерений достигается при сравнении средних значений 330 совместно расположенных образцов надира. Сравнение всесторонних измерений «всего неба» также включено в качестве справочной информации. Результаты сравнения нефильтрованной яркости основаны на продукте данных, подобном ES8 или ERBE, с использованием Edition1 для FM5, Edition1-CV для FM6 и Edition4 для FM3; Облачность проверена с использованием данных MODIS, доступных в продукте SSFs.

Модель переноса излучения Fast PCRTM, охватывающая дальний ИК-УФ спектральный диапазон и ее приложения в облачном и атмосферном дистанционном зондировании (презентация на конференции)
Авторы): Сюй Лю; Ван Ву; Цигуан Ян

Показать аннотацию

Модель переноса излучения (PCRTM), основанная на основных компонентах, была разработана для быстрого и точного моделирования гиперспектральных данных дистанционного зондирования в облачной атмосфере от дальнего ИК-диапазона до видимого и УФ-диапазона.В модель включено многократное рассеяние нескольких слоев облаков / аэрозолей. Модель PCRTM способна моделировать максимум атмосферного излучения или спектра отражения от 50 до 30000 волновых чисел. Мы опишем приложения модели PCRTM для решения различных задач дистанционного зондирования атмосферы, таких как получение профилей температуры, влажности и газовых примесей, снятие спектров, межспутниковая калибровка и исследования торговли приборами.

Развитие дистанционного зондирования пустынной пыли
Авторы): Василис Амиридис; Александра Цекери; Элени Марину; Эммануэль Проестакис; Антонис Гкикас; Анна Гиалитаки; Василики Даскалопулу; Peristera Paschou; Никос Сиомос; Иоаннис Биниетоглу; Йозеф Гастайгер; Фолькер Фройденталер; Роданти-Элисавет Мамури; Альберт Ансманн; Люсия Мона

Показать аннотацию

Неправильная форма минеральной пыли является заметным признаком активных и пассивных поляриметрических дистанционных наблюдений.В настоящее время передовые лидарные системы, работающие в рамках ACTRIS, способны обеспечивать гарантированное качество калиброванных многоволновых измерений коэффициента деполяризации линейных частиц, в то время как новые разработки предоставят нам больше поляриметрических измерений в ближайшем будущем. Пассивные поляриметры уже являются частью ACTRIS, и в ближайшем будущем ожидается их интеграция в рабочие алгоритмы. Это богатство новой информации в сочетании с обновленными базами данных о рассеянии и сложными схемами инверсии обеспечивает средства для улучшения характеристик пустынной пыли в будущем.Мы представляем здесь несколько примеров из опыта ACTRIS по исследованию пыли в течение последнего десятилетия с целью продемонстрировать прогресс в таких вопросах, как: (а) различение пустынной пыли во внешних смесях, (б) разделение и оценка мелких и режимы крупных частиц, (c) синергия пассивного и активного дистанционного зондирования для получения профилей концентрации пыли, (d) предоставление связанных с пылью концентраций CCN и IN-частиц для исследований взаимодействия аэрозоля с облаком, (e) разработка новые базы данных по рассеянию, основанные на реалистичных формах частиц, (e) применение этих методов при поиске с помощью космических лидаров для предоставления глобальных и региональных наборов климатологических данных.Также обсуждаются будущие планы в рамках ACTRIS по оценке и развитию методологий и поисков, а также новые разработки в рамках гранта D-TECT ERC. Оценка совокупного дискриминантного анализа для обнаружения облаков в упражнении ESA PROBA-V Round Robin
Авторы): Умберто Амато; Мария Франческа Карфора; Гвидо Масиелло; Кармин Серио

Показать аннотацию

Обнаружение облаков — критическая проблема для спутникового оптического дистанционного зондирования, поскольку потенциальные ошибки в маскировке облаков могут быть напрямую переведены в значительную неопределенность в извлеченных нижестоящих геофизических продуктах.Проблема становится особенно сложной, когда доступно только ограниченное количество спектральных диапазонов, а тепловые инфракрасные диапазоны отсутствуют. Это случай прибора Proba-V, для которого Европейское космическое агентство (ESA) провело специальное упражнение по круговой схеме, направленное на взаимное сравнение нескольких алгоритмов обнаружения облаков, чтобы лучше понять их преимущества и недостатки для различных облаков и условий поверхности, а также получить уроки по обнаружению облаков в областях VNIR и SWIR для дистанционного зондирования суши и прибрежных вод.Настоящая статья направлена ​​на тщательную оценку качества результатов предложенного нами подхода к обнаружению облаков, основанного на кумулятивном дискриминантном анализе. Такой статистический метод основан на эмпирической кумулятивной функции распределения измеренной отражательной способности в ясных и облачных условиях для выработки правила принятия решения. Его можно адаптировать к требованиям пользователя с точки зрения предпочтительных уровней ошибок как типа I, так и типа II. Чтобы получить полностью автоматическую процедуру, мы выбираем в качестве обучающего набора данных подмножество полных сцен Proba-V, для которых маска облачности оценивается консолидированным алгоритмом (серебряный стандарт), то есть с помощью SEVIRI, MODIS или обоих датчиков. .В этом обучающем наборе были настроены различные подмножества в соответствии с различными типами лежащих в основе сцен (вода, растительность, голая земля, город и снег / лед). Мы представляем анализ ошибок классификации облаков для ряда таких тестовых сцен, чтобы сделать важные выводы об эффективности и точности предложенной методологии при применении к различным типам поверхностей.

Алгоритм автоматического обнаружения слабого дождя на лидарных наблюдениях NASA MPLNET в рамках проекта WMO GALION
Авторы): Симоне Лолли; Михаэль Сикард; Джемин Вивон; Джаспер Р.Льюис; Эллсуорт Дж. Велтон; Адольфо Комерон

Показать аннотацию

Круговорот воды сильно влияет на жизнь на Земле. В частности, осадки изменяют термодинамику атмосферного столба в процессе испарения и служат прокси для модуляции скрытой теплоты. По этой причине, правильная параметризация осадков (особенно осадков с низкой интенсивностью) в глобальном масштабе, прибрежные зоны улучшают наше понимание гидрологического цикла, крайне важно уменьшить связанную с этим неопределенность глобальных климатических моделей для правильного прогнозирования будущих сценариев, т.е.е. применять быстрые стратегии смягчения. В этом исследовании мы разработали алгоритм для автоматического обнаружения осадков по результатам лидарных измерений, полученных Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) на постоянной площадке наблюдения за лидарной сетью (MPLNET) в Годдарде. После того, как алгоритм будет полностью готов к работе, он предоставит в режиме, близком к реальному времени (задержка 1,5 часа), новый продукт маски дождя, который будет общедоступен на веб-сайте MPLNET как часть новых данных версии 3 уровня 1.5. Методология, основанная на методе обработки изображений, может обнаруживать только события легких осадков (определяемые интенсивностью и продолжительностью), поскольку морфологические фильтры, используемые в процессе обнаружения, применяются к составным изображениям, скорректированным по диапазону коэффициента деполяризации лидара, т.е.е. Сильный дождь неприменим, поскольку сигнал лидара полностью гаснет через несколько метров в осадке или сигнал не обнаруживается из-за скопления воды на оптике приемника. Результаты алгоритма, помимо заполнения пробела в осадках и обнаружении девственных вод с помощью радаров, представляют особый интерес для научного сообщества, потому что они помогут лучше понять долгосрочные взаимодействия аэрозоля и облака и удаление аэрозоля из атмосферы (эффект очистки) дождем как многократным. -годовая база данных доступна для нескольких постоянных пунктов наблюдений MPLNET по всему миру.Кроме того, мы разработали автоматический алгоритм в Universitat Politecnica de Catalunya (UPC) Barcelona, ​​уникальной постоянной станции наблюдения, входящей в MPLNET и Европейскую сеть аэрозольных лидаров (EARLINET). В будущем алгоритм может быть легко применен к любому другому лидару и / или или инфраструктура сети облакомеров в рамках сети лидарных наблюдений за аэрозолями (GALION) Всемирной метеорологической организации (ВМО) Глобального слежения за аэрозолями (ГСА)

Точный анализ облаков и осадков, наблюдаемых доплеровским радаром миллиметрового диапазона FALCON-I (Презентация конференции)
Авторы): Тошиаки Такано

Показать аннотацию

Наблюдение за облаками и осадками с помощью радаров в миллиметровых волнах — один из наиболее плодотворных методов исследования этих внутренних структур, поскольку чувствительность к мелким частицам и каплям намного лучше, чем у более длинных волн.Мы разработали доплеровский радар FMCA (непрерывная волна с частотной модуляцией) на частоте 95 ГГц под названием «FALCON-I» (рис. 1; FALCON = FMCW радар для наблюдений за облаками) в Университете Чиба. FALCON-I состоит из двух антенн диаметром 1 м и имеет пространственное разрешение 0,18 градуса (что соответствует 15 м на высоте 5 км) и разрешение по дальности, как правило, 50 м. Мы проводим регулярные наблюдения в зените с временным интервалом 10 секунд и проводим сканирующие наблюдения с +/- 5 градусов в одном направлении от зенита с интервалом 15 секунд, когда мы хотим наблюдать пространственную протяженность облаков.На рисунке 2 показаны облака и осадки, наблюдаемые с помощью FALCON-I 15 августа 2017 года в Университете Чиба. Представлены карта интенсивности время-высота с 00: 00-02: 00 UT (09: 00-11: 00 JST; рис. 2a) и карта доплеровского профиля в 00:50 UT (рис. 2b). Карта интенсивности показывает, что осадки начались около 00:35 UT на высоте 5 км. Карта доплеровского профиля показывает, что облако высотой 5-7 км имеет доплеровские скорости от 0 до -2 м / с, отрицательная скорость означает нисходящее движение. Внизу облака i.е. При высоте 5 км капли дождя с доплеровской скоростью до -6 м / с резко образуются на высоте нескольких сотен метров. Конечная скорость 6 м / с соответствует каплям диаметром около 2 мм. В этом случае капли дождя образовывались с перерывами, и одна из полосок капель отмечена сплошной линией, которая только что начала опускаться ниже дна облака, как показано на рис. 2b. Можно выделить несколько групп капель, уклоны которых на рис. 2б становятся все более крутыми по мере падения.Мы можем получить распределение числа капель N (D) из доплеровских спектров, предполагая, что наблюдаемые скорости являются конечными. Последовательные карты доплеровских профилей и видеоролики с 00:30 до 01:00 UT показывают динамические явления в начальной фазе осадков, такие как образование и ускорение дождевых капель на дне облака, испарение капель, изменение числового распределения во время падения. путь и так далее. Эти результаты анализа показывают, что наблюдения доплеровского радара миллиметрового диапазона FALCON-I являются мощными методами исследования микропроцессов в облаках и осадках.Рисунок 1. Доплеровский радар для определения профиля облаков FALCON-I состоит из двух 1-метровых антенн и наблюдает облака и осадки на частоте 95 ГГц с высоким пространственным разрешением 0,18 градуса. Рис 2. Облака и осадки наблюдались с помощью FALCON-I 15 августа 2017 года в Университете Чиба. Представлены карта интенсивности время-высота с 00:00 до 02:00 UT (a) и карта доплеровского профиля в 00:50 UT (b). Карта интенсивности показывает, что осадки выпали около 00:35 UT на высоте 5 км. Карта доплеровского профиля показывает, что облако высотой 5-7 км имеет доплеровские скорости от 0 до -2 м / с, отрицательная скорость означает нисходящее движение.Внизу облака, то есть высотой 5 км, капли дождя с доплеровской скоростью до -6 м / с резко образуются в пределах нескольких сотен метров. Конечная скорость 6 м / с соответствует каплям диаметром около 2 мм. В этом случае капли дождя образовывались с перерывами и падали, как показано на (b).

Макрофизические свойства континентальных неглубоких кучевых образований: суточная эволюция
Авторы): Евгений Касьянов; Эрин А.Райли; Джессика М. Клейсс; Лаура Риихимаки; Ларри К. Берг

Показать аннотацию

Мы разрабатываем новую климатологию макрофизических свойств однослойных мелких кучевых образований (ShCu), таких как количество облаков и высота нижнего и верхнего пределов облаков, которые наблюдались в течение 19 лет (2000-2018 гг.) В рамках программы измерения атмосферной радиации (ARM). Центральный объект Plains (SGP) в северной части Оклахомы, США.Подобно установленным наборам данных, климатология включает хорошо известные преимущества лидарно-радарных измерений с узким полем обзора (FOV) для определения вертикальной структуры облаков вдоль направления ветра. В отличие от этих наборов данных, климатология сочетает в себе хорошо известные преимущества изображений неба с широким полем обзора для описания горизонтальных изменений количества облаков по направлению ветра. Недавнее обновление включает (1) новый инструмент для визуализации этих изменений поперечного ветра с выбранным пользователем пространственным и временным разрешением, (2) дополнительное макрофизическое свойство, так называемый эквивалентный диаметр облака (CED), оцениваемый в широком диапазоне диапазон размеров облаков (около 0.01–3.5 км) с высоким временным разрешением (30 с) и (3) параметры окружающей среды. Наша разработка расширенной климатологии направлена ​​на улучшение понимания воздействия окружающей среды на суточную эволюцию макрофизических свойств облаков и, таким образом, на повышение эффективности параметризации ShCu.

Сравнение трех спутниковых данных о фракции облачности над Тибетским плато
Авторы): Цзянь Лю

Показать аннотацию

Спутник предоставляет хорошие данные наблюдений для анализа погоды и климата Тибетского нагорья.Три вида данных фракции облачности, которые поступают из PATMOS-x / NOAA, CLARA-A2 / NOAA и MODIS / Aqua, были оценены над Тибетским плато. По сравнению с наземным наблюдением PATMOS-x имел самую высокую корреляцию, а средняя корреляция была выше 0,8. Три вида долгосрочных данных о доле облачности показали схожую картину пространственного и временного распределения, а именно: на восточном плато облачность больше, чем на западе, на северном плато больше облачности, чем на юге, а днем ​​больше облачности, чем ночью. Все три вида данных об облаках ошиблись со снегом вдоль хребта горы.Днем у CLARA-A2 была самая высокая среднемесячная доля облачности. Ночью среднемесячная доля облачности Aqua / MODIS была больше, чем у PATMOS-x и CLARA-A2, за исключением лета. Все три вида облачности имели одинаковое среднегодовое значение. CLARA-A2 имела минимальную облачность летом и максимальную облачность зимой. Анализ линейной регрессии и накопления систематических ошибок показал, что среднегодовая доля облачности как PATMOS-x, так и CLARA-A2 показывала тенденцию к снижению с 1982 по 2015 год.Тенденция доли ночной облачности была более очевидной, чем тенденция дневной облачности. CLARA-A2 показала очевидную тенденцию, чем PATMOS-x, особенно ночью.

Оптимальная схема интерполяции приземных и атмосферных параметров: приложения к SEVIRI и IASI
Авторы): Italia De Feis; Гвидо Масиелло; Кармин Серио

Показать аннотацию

В этой статье мы представляем метод двумерной (2D) оптимальной интерполяции (OI) для пространственно-рассеянных инфракрасных спутниковых наблюдений, из которых были получены продукты уровня 2, чтобы получить данные уровня 3 с регулярной сеткой.Схема основана на байесовской схеме предиктора-корректора, используемой при ассимиляции данных, и основана на оценке фильтра Калмана. Он был применен к продуктам излучательной способности и температуры спиннингового формирователя изображений с улучшенным видимым и инфракрасным излучением (SEVIRI) с временным разрешением 15 минут, а также для извлечения атмосферного аммиака (Nh4), газа, влияющего на качество воздуха, с помощью интерферометра инфракрасного зондирования атмосферы (IASI). Результаты были проиллюстрированы для целевых областей над Италией. В частности, полученные значения температуры сравнивались с сеточными данными наблюдений MODIS (визуализирующий спектрорадиометр среднего разрешения).Наши результаты показывают, что предложенная стратегия достаточно эффективна для заполнения пробелов из-за отсутствия данных, например, из-за облаков, дает большую эффективность в улавливании суточного цикла для параметров поверхности и предоставляет ценную информацию о концентрации и изменчивости NH ₃ в регионах, не относящихся к пока что покрывается наземными приборами.

Подход к извлечению BRDF из спутниковых и воздушных измерений отраженной от поверхности излучения, основанный на разделении переноса атмосферного излучения и отражения от поверхности
Авторы): Александр Радкевич

Показать аннотацию

Функция двунаправленного распределения отражений (BRDF) определяет анизотропию отражения от поверхности.Требуется указать граничное условие для моделирования переноса излучения (RT). Измерения отраженной яркости с помощью спутниковых и воздушных датчиков предоставляют информацию об анизотропии отражения от поверхности. Чтобы получить BRDF из отраженного излучения, необходимо выполнить атмосферную коррекцию. Общий подход к извлечению BRDF состоит из использования BRDF и RT моделирования на основе ядра, которое необходимо выполнять заново на каждом этапе итеративного процесса. Вес ядер получается путем минимизации разницы между измеренной и смоделированной яркостью.В этом исследовании разрабатывается новый метод получения BRDF на основе ядра, который требует, чтобы расчет RT выполнялся только один раз. В этом методе используется точное аналитическое выражение энергетической яркости на любом уровне атмосферы с помощью решений двух вспомогательных задач RT только для атмосферы и отраженной от поверхности энергетической яркости на уровне поверхности. Последнее связано с BRDF и решениями вспомогательных задач RT интегральным уравнением Фредгольма второго рода. Подход требует выполнения расчетов RT один раз перед итерациями.Он может использовать наблюдения, сделанные при различных атмосферных условиях, при условии, что состояние поверхности остается неизменным в течение периода наблюдений. Алгоритм точно улавливает нулевые веса ядер, что может быть проблемой, если количество ядер больше 3 в текущих основных подходах. В исследовании представлены численные тесты алгоритма восстановления BRDF для различных приземных и атмосферных условий.

Пространственное изменение концентрации углекислого газа в атмосфере, полученное из изображений AVIRIS-NG, включая коррекцию водяного пара и спектрорадиометрическую проверку для двух городских районов Индии
Авторы): Барун Райчаудхури; Сасмита Чаурасиа; Сантану Рой

Показать аннотацию

Это отчет о пространственных изменениях концентрации углекислого газа в атмосфере (CO ₂ ) в условиях загруженности городов, оцененных с помощью гиперспектральных изображений, полученных с помощью бортового спектрометра следующего поколения (AVIRIS-NG), впервые полученных в тропической городской атмосфере Индия.Он сочетает в себе измерения гиперспектрального поля и анализ аэрофотоснимков и предлагает модифицированную версию метода спектроскопии дифференциального оптического поглощения, называемого a-DOAS, который определяет глубину поглощения через средневзвешенное значение яркости в поглощающих и непоглощающих диапазонах волн. Полевая спектрорадиометрия была проведена для части двух соседних городов, а именно Ховры и Калькутты, на участках с различной плотностью населения и обилием транспортных средств как в узком, так и в широком поле зрения.Одновременно регистрировались локальные концентрации атмосферного CO ₂ у поверхности земли и солнечное освещение в точке измерения. В качестве альтернативы общему методу проверки, заключающемуся в сравнении глубины поглощения, полученной на изображении, с глубиной, смоделированной с помощью модели переноса излучения, настоящая работа основана на полученных на изображениях и наземных данных. Относительные различия в поверхностной отражательной способности пикселей различных элементов были уменьшены путем нормализации значений пикселей с подходящими константами.При расчете глубин поглощения CO ₂ с помощью моделирования MODTRAN была сделана поправка на соседнюю полосу поглощения водяного пара. Поскольку изменение яркости от пикселя к пикселю было слишком маленьким, карта CO ₂ была сгенерирована путем вычисления среднего посредством свертки и фильтрации с ядром 11 × 11 пикселей. В целом наблюдалась более низкая концентрация в регионах с растительностью по сравнению с забетонированными городскими территориями.

Предварительная проверка высокодетализированных карт тропосферного NO2 ГСА / Ресурс-П с альтернативными спутниковыми измерениями и моделированием переноса
Авторы): Олег В.Постыляков; Александр Н. Боровский; Марина Александровна Давыдова; Макаренков Александр Александрович

Показать аннотацию

В 2016 г. был проведен эксперимент по восстановлению высокодетального пространственного распределения NO2 в тропосфере с использованием измерений прибора GSA на спутнике Ресурс-П.Авторами разработан алгоритм получения двумерного распределения NO2 в тропосфере с горизонтальным пространственным разрешением, впервые на мировом уровне достигающим 2,4 км и представленным на сетке с шагом 120 м. Высокое пространственное разрешение космических измерений NO2 впервые позволило идентифицировать локальные источники загрязнения NO2 и их шлейфы. В статье представлены предварительные результаты валидации высокодетализированного поля NO2 GSA, полученного 29 сентября 2016 г. для провинции Хэбэй Северо-Китайской равнины, которая является наиболее загрязненной NO2 зоной в мире.Для подтверждения грубых структур в полученном поле NO2 мы провели сравнения с наблюдениями OMI NO2 с разрешением 13 км x 24 км. Сравнение подтвердило надежность полей GSA NO2 в целом. Для подтверждения тонких структур, обнаруженных в полях NO2 GSA / Resurs-P, мы разрабатываем методы, основанные на сравнении с моделями химического переноса. В статье представлено предварительное сравнение тропосферного поля NO2 Ресурс-П с результатами моделирования на основе дисперсионной модели HYSPLIT.Для решения проблемы разрабатывается высокодетализированная модель химического переноса.

Алгоритм извлечения CO2 для инфракрасного атмосферного эхолота-интерферометра: возможность извлечения вертикального профиля диоксида углерода из его горячих или лазерных диапазонов в атмосферном окне 800-1200 см-1
Авторы): Кармин Серио; Гвидо Масиелло; Сара Венафра

Показать аннотацию

В серии недавних статей мы разработали и протестировали полную схему физического восстановления для инфракрасного атмосферного эхолота-интерферометра или IASI, который способен одновременно определять температуру поверхности, коэффициент излучения и профили температуры атмосферы, H ₂ O, O ₃ , HDO, CO ₂ , N ₂ O, CO, CH ₄ , SO ₂ , HNO ₃ , NH ₃ , OCS, CF ₄ атмосферные профили.До сих пор работа этой схемы касалась количества газов в колонке. В этой статье мы оценим возможности методологии для получения вертикального профиля CO ₂ . В этом отношении эффективность метода в основном зависит от степени свободы извлечения ( dof ). В принципе, для неограниченного метода наименьших квадратов dof достигает своего большего значения и равно количеству слоев, N _L , которое используется для представления вертикального профиля.Используя оптимальную оценку, мы имеем dof ≤ N _L , а фактическое значение определяется матрицей фоновой ковариации. В этом исследовании мы используем новый подход, который напрямую позволяет нам представить профиль CO ₂ с ортогональными собственными векторами или вертикальными модами, которые объясняют, какие мелкомасштабные структуры мы можем разрешить с помощью нашего поиска. Количество вертикальных режимов, которые мы можем эффективно разрешить, зависит от информационного содержания IASI для CO ₂ . Чтобы проверить способность схемы извлекать профиль CO ₂ , мы рассмотрели упражнение по поиску для целевой области вблизи станций валидации Мауна-Лоа и Мыс Кумукахи в районе Гавайев.Данные IASI за пять лет были собраны на такой территории и обработаны в соответствии с вышеуказанной методологией. Будет показано, что IASI способен извлекать не более 2-3 единиц информации или вертикальных режимов для вертикального профиля CO ₂ , что дает точную оценку общего количества CO ₂ и правильную гладкую форму, ожидаемую для долгоживущие виды, такие как CO ₂ , вдали от источников интенсивного загрязнения.

Валидация эмпирического метода коррекции тонких перистых облаков на данных Sentinel-2
Авторы): С.Сальгадо; Л. Путье; X. Briottet; С. Матье

Показать аннотацию

Полупрозрачные облака, так называемые перистые облака, часто загрязняют спутниковые изображения. Недавно Гао и Ли (2017) разработали эмпирический метод коррекции тонких перистых облаков с акцентом на данные, предоставленные спутником Landsat-8. Эта поправка позволяет оценить видимую отражательную способность при ясном небе.Проведенный качественно, мы предлагаем здесь метод количественной проверки с использованием данных Sentinel-2 путем сравнения скорректированного изображения с эталонным изображением ясного неба. Их метод показывает хорошие результаты на темных поверхностях, таких как вода, с кажущейся отражательной способностью, близкой к 0,02. С другой стороны, он становится менее точным для более толстых перистых и более отражающих поверхностей. Кроме того, анализ данных показывает, что пиксели, расположенные в тени перистых облаков, подвергаются чрезмерной коррекции. Поэтому при корректировке сигнала следует учитывать нисходящий путь.

Анализ поверхностной поляризованной отражательной способности для дистанционного зондирования аэрозолей
Авторы): Сергей Коркин; Алексей Ляпустин

Показать аннотацию

Мы изучаем поляризованную отражательную способность земной поверхности с использованием данных, собранных с помощью космического лидара.Точное моделирование отражательной способности поверхности поддерживает разработку алгоритма поиска для текущих и будущих миссий по наукам о Земле. Сильная поляризация лазерного света от прибора Cloud-Aerosol Transport System (CATS), работавшего в 2015–2017 годах, и ночные измерения дают более высокое отношение сигнал / шум для поляризации по сравнению с предыдущим анализом отраженного, первоначально неполяризованного солнечного света.

Международное сотрудничество в области реанализа данных углеродных спутников
Авторы): Дж.Чжао; Л. Яо; З. К. Хуанг; Л. К. Чжан; Ю. Лю; Г.К. Ли

Показать аннотацию

В соответствии с текущими огромными требованиями к данным для оценки глобального изменения климата, Принципов обмена данными DBAR, а также национальной политики в ответ на глобальное соглашение (Рамочная конвенция об изменении климата (FCCC)) по борьбе с изменением климата, чтобы реформировать режим исследования исследований на основе углеродных данных, интеграции углеродных спутниковых данных, моделей и компьютерных технологий для продвижения междисциплинарных исследований, а также реализации платформы электронных научных данных с большими данными о Земле для глобальных углеродных исследований.Новая международная научная программа сотрудничества по анализу данных углеродных спутников (CASA) была одобрена Китайской академией наук (CAS) в 2018 году, в которой приняли участие CAS / Институт физики атмосферы и Национальный суперкомпьютерный центр в Уси. Огромные ресурсы данных (стандартные, дополнительные углеродные спутниковые продукты и вспомогательные данные), соответствующие модели анализа и супервычислительная мощность (вычислительная мощность 100 триллионов FLOP и 1 ПБ хранилища) были интегрированы в большую платформу электронной науки CASA. .Предстоящие продукты, в том числе стандартные продукты углеродных спутников, переработанные продукты с повышенным уровнем точности CO ₂ и набор прикладных данных, основанный на двух вышеупомянутых типах продуктов CO ₂ , обрабатываются и анализируются онлайн на платформе CASA e-science. Первый глобальный продукт XCO ₂ , произведенный с помощью TanSat, будет выпущен в сентябре 2019 года. Режим исследования на основе углеродных данных будет реформирован при поддержке больших данных и суперкомпьютерных мощностей.

Разработка лидарной системы мультиспектрального сканирования для измерения скорости ветра, температуры и влажности воздуха.
Авторы): Бьорн Клаас; Клаудиа Баулиг; Катарина Предель; Стефан Шварцер

Показать аннотацию

Измерения атмосферных параметров, таких как скорость ветра, температура и влажность воздуха, предоставляют важную информацию для разнообразного набора областей, от оценки выработки энергии ветряными электростанциями до прогнозирования экстремальных погодных явлений и понимания городской климатологии.Выполнение этих измерений быстро, надежно и с высокой точностью представляет собой еще нерешенную задачу. В частности, при работе в сложной местности или вблизи нее, такой как леса, склоны или городские пейзажи, никакая доступная система не может должным образом выполнять такие измерения. Институт физических методов измерения им. Фраунгофера IPM разрабатывает новую систему многоспектрального сканирования LiDAR. Цель состоит в том, чтобы впервые одновременно и точно измерить скорость ветра, температуру воздуха и влажность на сложной местности.Мы представляем текущее состояние системы сканера для синхронизированного управления несколькими лазерными лучами от разных блоков LiDAR к положениям в обычно видимом объеме пересечения, охватывающем до 7/8 полного телесного угла. Мы также представляем состояние доплеровского лидара ветра собственной разработки и наше текущее предложение по комбинированному лидару ветра, температуры воздуха и водяного пара. Моделирование распространения переносимой по воздуху пыльцы в атмосфере в регионе Каталония, Испания: описание модели, схема выбросов и оценка характеристик модели для случая Pinus
Авторы): Михаэль Сикард; Ориол Джорба; Ребека Искьердо; Марта Аларкон; Консепсьон де Линарес; Джордина Бельмонте

Показать аннотацию

Опыление — это биологически значимый процесс, который влияет на структуру экосистем, поскольку пыльца способствует определению пространственного распределения видов растений.Таким образом, представляет интерес составление карт экосистемных услуг для поддержки политики и принятия решений с целью расширения наших знаний о поведении пыльцевых зерен в атмосфере (источники, выбросы, процессы, происходящие во время их переноса и т. Д.) В точных временных и пространственных масштабах. Первые симуляции с использованием модели дисперсии пыльцы сосны в атмосфере с помощью модели дисперсии MONARCH в суперкомпьютерном центре Барселоны (ранее известной как NMMB / BSC-CTM) во время 5-дневного опыления, наблюдавшегося в Барселоне, Испания, с 27 по 31 марта 2015 года.MONARCH — это онлайн-модель состава атмосферы, которая решает жизненный цикл водяного пара, газов и аэрозолей в рамках метеорологической модели. В системе реализована новая схема эмиссии аэрозолей для пыльцевых зерен. Схема выбросов рассматривает скорость ветра на высоте 10 м, скорость трения, температуру и удельную влажность на высоте 2 м в качестве основных факторов мобилизации пыльцевых зерен сосны. Метеорологическая информация доступна для схемы выбросов на каждом временном шаге интегрирования метеорологии.Пространственное распределение видов сосны (P. halepensis, P. pinea), опыляемых с февраля по апрель в Каталонии, было получено из картографии местообитаний Каталонии, а плотность деревьев была получена из Лесной инвентаризации Каталонии. Область над северо-востоком Испании с горизонтальным разрешением 9 км x 9 км, охватывающая Каталонию, спроектирована с 48 вертикальными слоями. Начальные и граничные метеорологические условия получены из пятого крупного глобального повторного анализа ЕЦСПП (ERA-5). Для оценки характеристик модели результаты моделирования сравниваются (i) с наземными измерениями концентрации, выполненными с помощью коллектора Hirst в центре Барселоны, и (ii) с измерениями с вертикальным разрешением, выполненными в 4 км к западу от центра Барселоны с помощью Micro Pulse Lidar (MPL). .Метод, основанный на возможностях поляризации лидара, был использован для определения вклада пыльцы в общий сигнал. Преобразование свойств, полученных с помощью оптического лидара, в концентрацию было оптимизировано за счет минимизации суммы квадратов отклонений между полученной с помощью лидара концентрацией на первой высоте и истинной концентрацией (по Херсту), измеренной на земле. Что касается поверхностной концентрации, моделирование хорошо работает в центре события с большой недооценкой в ​​начале.Что касается вертикального распределения переносимой по воздуху пыльцы сосны, моделирование хорошо воспроизводит форму профилей, но интенсивность, как правило, недооценивается. При прогоне модели выявлены три основных ограничения: (1) плохо известная фенологическая функция эмиссии, (2) временное развитие конвективного планетарного пограничного слоя в прибрежных районах, которое напрямую влияет на вертикальную структуру дисперсии пыльцы; (3) развитие морского бриза и правильное отображение морской береговой линии, которые играют важную роль в навыках метеорологической мезомасштабной модели.

Сравнение измеренного и смоделированного с помощью SILAM интегрального содержания NO2 в пограничном слое атмосферы в Московской области
Авторы): Александр Н. Боровский; Николай Федорович Еланский; Николай А. Пономарев; Постыляков Олег Васильевич

Показать аннотацию

Московский мегаполис входит в двадцатку крупнейших мегаполисов мира.Интенсивные выбросы загрязняющих веществ в атмосферу влияют не только на состояние атмосферы над мегаполисом, но и далеко за его пределами. Для получения диагностических и прогнозных оценок этого воздействия разработаны интенсивные измерения загрязнителей воздуха, а также моделирование химического переноса, и важной задачей по-прежнему остается согласование параметров, используемых в моделях химического переноса (CTM), с результатами экспериментов. Мы представляем предварительные результаты сравнения измеренных методом DOAS и смоделированных SILAM NO ₂ интегральных содержаний (IC) на Звенигородской научной станции (ЗСС), расположенной в 38 км к западу от Москвы.Сравнение охватывает январь и июль 2014 г., когда на ЗНС наблюдались фоновые и загрязненные московскими воздушными массами. Измеренная IC NO ₂ в АПС, наблюдаемая на ЗНС, не превышает 0,5 · 10 ¹⁶ мол · см ^-2 в фоновых условиях атмосферы, когда преобладает не восточное направление ветра. При поступлении загрязненных воздушных масс из мегаполиса Москва возрастает до 5,4 × 10 ¹⁶ мол. × см ^-2 . Имитация NO ₂ IC имеет аналогичное поведение. В целом наблюдается хорошее согласие между измеренными и смоделированными наборами данных.Некоторое занижение эмиссии NO ₂ имеет для источников, расположенных к западу и юго-западу от ЗНС, и завышение для источников, расположенных к северу и северо-западу от ЗНС.

Микроволновые измерения вариаций ночного мезосферного озона над Москвой
Авторы): Сергей Б. Розанов; Алексей С.Завгородний; Игнатьев Александр Николаевич

Показать аннотацию

Данные ночных наземных измерений спектральной линии атмосферного озона 142,175 ГГц над Москвой использовались для обнаружения вариаций отношения смеси озона (OMR) на высотах вторичного (около 90 км) и третичного (около 65 км). ночные максимумы в профиле OMR. Спектры озона регистрировались малошумящим микроволновым спектрометром МОП-4 с частотным разрешением 0.1 МГц и временное разрешение 110 или 90 с, не совсем равномерно разнесенные по времени. Спектры усреднялись по группам из 6… 60 единиц. Значения OMR на высотах 90 и 65 км определялись усовершенствованным методом наименьших квадратов, примененным к разностям яркостных температур в пределах отстройки частоты ± 0,5 МГц от центра линии озона. Затем специальный алгоритм на основе периодограмм Ломба со скользящим окном данных был использован для определения спектральной мощности и частот вариаций озона. Оценки ошибок ОМР в зависимости от инструментального шума и количества усредненных спектров были получены с помощью компьютерного моделирования и использованы для расчета порогов обнаружения алгоритма Ломба.Волновые вариации значений ОМР с периодами 3… 5 ч обнаружены с вероятностью 85-90% на высоте 90 км и 95-97% на высоте 65 км. Размах вариаций составлял до 9 ppm на 90 км и до 2 ppm на 65 км. В статье представлены описания аппаратуры, процедуры наблюдения, методов обработки данных, а также некоторые результаты анализа данных.

Модуль счета одиночных фотонов 8×8 для космического лидара
Авторы): ГРАММ.Acconcia; Дж. Смит; Р. Заяц; И. Лабанка; А. Джудичи; М. Гиони; И. Речь

Показать аннотацию

В космическом лидаре измерение интенсивности и времени пролета светового сигнала широко используется для исследования атмосферы и поверхности земли. В этом сценарии со спутника направляется лазерная вспышка, и приемник регистрирует зависимость интенсивности от времени: записанное время коррелирует с расстоянием от рассеивателя до источника, в то время как интенсивность сигнала несет информацию о типе рассеивателя, количестве плотность и промежуточное вымирание.Начав с массива 8×8 высокоэффективных однофотонных лавинных диодов (SPAD), изготовленных по полностью планарной технологии, мы разработали прототип модуля для космического лидара. Плата выравнивания может обеспечить выравнивание сигнала запуска, исходящего от лазера, с началом времени сбора данных с точностью лучше 1 нс. Затем данные, поступающие из SPAD, суммируются, и цифровое слово, соответствующее количеству отсчетов во временных интервалах, составляет всего 8,3 нс.

Полностью интегрированная высокоскоростная электроника для дистанционного зондирования с большим набором однофотонных лавинных диодов
Авторы): ГРАММ.Acconcia; Дж. Смит; Р. Заяц; И. Лабанка; А. Джудичи; М. Вентурини; М. Гиони; И. Речь

Показать аннотацию

Недавние разработки однофотонных лавинных диодов (SPAD) открыли путь к разработке однофотонных времяпролетных систем, основанных на очень больших массивах детекторов.В частности, использование трехмерного наложения теперь позволяет использовать различные технологии для оптимизации как детектора, так и электроники. Очень высокая производительность с точки зрения эффективности обнаружения фотонов, шума темнового отсчета и вероятности остаточных импульсов может быть достигнута с помощью специального процесса изготовления по индивидуальной технологии, например, разработанной Politecnico di Milano. Для правильной работы пользовательских SPAD требуется внешняя высокопроизводительная электроника. В 2019 году была разработана схема активного гашения, способная работать с внешними пользовательскими SPAD с временем простоя всего 6 нс.Эти результаты открывают путь к использованию этих детекторов во многих приложениях, таких как космическое дистанционное зондирование. Действительно, очень короткое мертвое время означает быстрое восстановление, что имеет первостепенное значение для исследования слоев под очень яркой поверхностью, например для измерения обратного рассеяния от планктона непосредственно под поверхностью океана. Ориентируясь на использование массива SPAD 256×256, мы разработали полностью интегрированный интерфейс и схему обработки, способную обеспечить количество падающих фотонов во временных окнах всего 8 нс.

Стабильность частоты неплоского кольцевого генератора с пассивной модуляцией добротности при вибрации самолета
Авторы): Эндрю Дж. Уильямс; Майкл С. Гриффит; Эндрю Дж. Маккарти

Показать аннотацию

Лазерные источники с модуляцией добротности и исключительной стабильностью частоты необходимы для многих приложений дистанционного зондирования.Авиационные системы часто требуют работы в условиях значительной вибрации, что может стать проблемой для объемных лазеров с инжекционной затравкой. Привлекательным вариантом является использование непланарного кольцевого генератора с пассивной модуляцией добротности (NPRO), который может предложить высокостабильный выходной сигнал с одиночной продольной модой, отчасти благодаря своей монолитной конструкции. В этой статье описывается измерение стабильности частоты NPRO с пассивной модуляцией добротности при моделировании вибрации самолета, которое было достигнуто с использованием специально разработанного эталона Фабри-Перо для исследования оптической частоты каждого лазерного импульса.Было обнаружено, что без вибрации длительный дрейф составляет примерно 4 МГц / мин. После устранения дрейфа джиттер частоты лазера продемонстрировал стандартное отклонение лучше 200 кГц за 15 минут, что было пределом шума измерительной системы. При вибрации в наихудшем случае дрейф составлял 8 МГц / мин, а стандартное отклонение джиттера составляло 2,09 МГц.

Получение первичного облачного луча распределения размеров облачных капель из POLDER (презентация на конференции)
Авторы): Хуачжэ Шан; Жером Риеди; Хуси Лету; Франсуа-Мари Бреон

Показать аннотацию

Инструмент «Поляризация и направленность отражений Земли» (POLDER) обеспечивает уникальные наблюдения радиуса облачных капель (CDR) и эффективной дисперсии (EV) для анализа облаков в глобальном масштабе.Однако распределение размеров облачных капель, оцененное с использованием обычного алгоритма POLDER (Bréon et al, 2005), ограничено его грубым пространственным разрешением (150 км) и недостаточной информацией для крупных капель (CDR> 15 мкм). В этом исследовании мы предложили улучшенный алгоритм первичного извлечения облачных лучей (PCR) для оценки CDR и EV от POLDER. Смоделированные извлечения, основанные на модели переноса излучения, показывают, что измерения первичной облачности чувствительны к крупным каплям (CDR> 15 мкм) и позволяют применять извлечение с более высоким пространственным разрешением; поэтому мы используем поляризованные измерения POLDER как для первичных, так и для дополнительных облачных областей в алгоритме PCR.Случаи извлечения с использованием измерений POLDER показывают, что алгоритм ПЦР устойчив, когда облачные поля однородны. Когда поле облаков неоднородно, оценка CDR чувствительна к диапазонам углов рассеяния, а также к размеру сетки с погрешностью менее 1 мкм. Кроме того, пространственное разрешение 40-60 км подходит для алгоритма ПЦР, основанного на соотношении между размером сетки поиска и общим успешным поиском. Дальнейшие сравнения результатов ПЦР и операционных продуктов проводятся в глобальном масштабе с использованием измерений POLDER за февраль, май, август и ноябрь 2008 г., что показывает, что результаты ПЦР хорошо согласуются с рабочими продуктами в глобальном масштабе, такими как CDR.

Механизм дождя, извлеченный TRMM, в нескольких тропических регионах
Авторы): Раджасри Сен Джайсвал; Шива М.; Рашид М .; Тирумала Лакшми К .; Сунакши Джайсвал

Показать аннотацию

Динамика осадков была одной из наименее изученных тем и с незапамятных времен влияла на человеческую цивилизацию. Из-за его всепроникающего воздействия на все аспекты жизни общества, от повседневной жизни человечества до сельского хозяйства, промышленности, авиации, мониторинга погоды, прогноза погоды и т. Д., вероятно, это самый важный фактор, требующий внимания. Более того, изменение характера осадков во всем мире требует более глубокого исследования этого параметра. Тропики играют важную роль в регулировании атмосферного теплового двигателя. Итак, характеристики облаков в этом регионе требуют пристального внимания и понимания. В данной работе авторы исследовали атмосферные осадки и метеорологические элементы, а именно. жидкая вода из облаков (CLW), атмосферные воды (PW) и скрытое тепло (LH), полученные из продукта данных 2A12 Тропического микроволнового тепловизора (TMI) на борту спутника Миссии по измерению тропических осадков (TRMM) над четырьмя тропическими точками в Индия, а именно Бангалор (12.97 ° северной широты, 77,59 ° восточной долготы), Бхубанешвар (20,29 ° с.ш., 85,82 ° восточной долготы), Калькутта (22,57 ° с. Исследование показывает, что осадки могут быть предсказаны с превосходной точностью на основе жидкой воды из облаков (CLW), атмосферных осадков (PW) и скрытой теплоты (LH). Кроме того, в ходе исследования выяснилось, что, хотя все эти параметры могут предсказывать осадки независимо, все элементы вместе взятые могут предсказывать осадки с большей точностью. В статье представлены функциональные зависимости между количеством осадков и этими параметрами.Эти зависимости можно использовать для количественной оценки количества осадков в регионе с недостаточным количеством данных. В статье также освещается вертикальный профиль этих параметров от поверхности Земли до высоты 18 км. В статье описывается метод характеристики преобладания конвективных / стратиформных осадков в поверхностных осадках.

Инструмент Обсерватории углеродного баланса (CARBO) для дистанционного зондирования парниковых газов из космоса
Авторы): Шеннон Киан Заре; Чарльз Э.Миллер; Андре Вонг; Питер Салливан; Майер Руд; Юрий Береговский; Дэниел В. Уилсон; Дж. Кент Уоллес; Гленн Селлар; Дидье Кеймёлен; Синтия Б. Брукс; Аннмари Элдеринг; Дэцзянь Фу; Эми Майнзер

Показать аннотацию

Мы представляем текущую разработку Обсерватории углеродного баланса (CARBO).CARBO — это новое поколение инструментов для картографирования на низкой околоземной орбите (LEO), которое расширяет возможности новаторских измерений CO ₂ и солнечной индуцированной флуоресценции (SIF), впервые осуществленных Орбитальной углеродной обсерваторией (OCO-2/3). путем добавления CH ₄ и обнаружения CO. Пространственное покрытие прибора обеспечивается с разрешением 2 км на 2 км с полем обзора от 10 ° до 15 ° от НОО для полосы обзора шириной ~ 200 км. Он обеспечивает примерно в 20 раз лучшее пространственное покрытие, чем инструмент OCO-2, и в 3 раза лучшую чувствительность обнаружения индуцированной солнечной флуоресценцией (SIF) в меньшем корпусе.CARBO будет измерять CO ₂ при <1,5 ppm, CH ₄ при <7 ppb, CO при <5 ppb и SIF <20%. Измерение CO ₂ / Ch5 _/ CO / SIF при этих концентрациях значительно повысит нашу способность распутывать потоки углерода на составляющие их компоненты. CARBO использует инновационную технологию иммерсионных решеток и позволяет проводить спектроскопию с высокой разрешающей способностью (примерно 20 000) в меньшем и легком корпусе, который более рентабелен, чем существующие космические приборы дистанционного зондирования CO ₂ .Модули CARBO охватывают 4 различных спектральных диапазона (от 740 нм до 2,3 мкм), где будут построены и испытаны в полевых условиях два канала. Модульная архитектура CARBO снижает риски внедрения, ускоряет доступ к космосу и расширяет возможности для более разнообразного набора платформ и ракет-носителей. CARBO значительно улучшает наше понимание глобального углеродного цикла. Здесь мы обсуждаем обзор элементов конструкции и сосредотачиваемся на ожидаемых радиометрических характеристиках каналов 1 (~ 760 нм) и 2 (~ 1600 нм).

Дистанционное зондирование метана в атмосфере лидарной системой OPO в спектральном диапазоне 3,30–3,43 мкм.
Авторы): О. А. Романовский; Я. О. Романовский; Садовников С.А.; О. В. Харченко; Яковлев С.В.

Показать аннотацию

Проведена серия лабораторных экспериментов по измерению поглощения лазерного излучения OPO метаном в составе откалиброванной молекулярной смеси CH ₄ : N ₂ в газовой ячейке.Эксперименты проводились в спектральном диапазоне 3,30–3,43 мкм, в котором наблюдается достаточно сильная полоса поглощения метана и отсутствует мешающее поглощение водяным паром и углекислым газом. Приведены результаты измерения поглощения лазерного излучения на выбранных длинах волн зондирования и их сравнение с расчетными данными. С помощью разработанной ОПО-лидарной системы принимались и обрабатывались обратно рассеянные сигналы в диапазоне спектра 3,30–3,43 мкм для горизонтального маршрута зондирования атмосферы.На основе полученных экспериментальных данных были оценены коэффициенты поглощения и восстановлены концентрации CH ₄ в исследуемом спектральном диапазоне на атмосферной трассе 800 м с пространственным разрешением 100 м.

Пороговая скорость ветра и турбулентность при событиях LLJ в Иперо, Бразилия
Авторы): Касия М.Л. Беу; Эдуардо Ландульфо

Показать аннотацию

Пороговая скорость ветра является полезным критерием при определении того, возникает ли сильная турбулентность в пределах стабильного пограничного слоя (SBL), слоя, где все поверхностные выбросы остаются ограниченными в течение ночи. Достоверные оценки турбулентности чрезвычайно важны для моделирования атмосферного переноса и рассеивания, хотя из-за его сложной динамики многие аспекты SBL игнорируются численными моделями, которые, в свою очередь, являются входными и граничными условиями для моделирования переноса и рассеивания.Турбулентность особенно важна во время тяжелых эпизодов, например, аварийных выбросов опасных материалов. Интенсивность турбулентности может влиять на скорость рассеивания, концентрацию высвобождаемого материала и его радиус действия. На протяжении многих десятилетий дистанционное зондирование было важным инструментом в восполнении пробелов в информации и обеспечении достижений в области наук об атмосфере. Доплеровский лидар все чаще используется для исследований микрометеорологии и планетарного пограничного слоя (PBL) из-за его автономности и дальности действия, в отличие от традиционных методов, таких как радиозонды и удерживаемые воздушные шары.После 1 года непрерывных измерений с помощью доплеровского лидара удалось определить пороговую скорость ветра для Иперо, Сан-Паулу, Бразилия. Было замечено, что помимо пороговой скорости ветра турбулентность SBL имеет прямую связь с низкоуровневыми струями (LLJ), которые часто возникают над регионом. Распределение вертикальной турбулентности сильно зависит от характеристик LLJ, которые, в свою очередь, сильно изменяются в течение его жизненного цикла. Режим сильной турбулентности связан с более сильными LLJ, которые представляют более определенную картину.Напротив, слабые LLJ (которые создают более слабую турбулентность SBL) представляют более дисперсионные характеристики по отношению ко всему набору данных. Эти различия видны как для высоты LLJ, так и для вертикального профиля турбулентности. Эти результаты будут использоваться для моделирования атмосферы и дисперсии, а также для экологических исследований в Иперо.

Оценка объемной концентрации атмосферного аэрозоля над восточноевропейским регионом путем оптимальной интерполяции наблюдений AERONET
Авторы): Наталья Мяцельская

Показать аннотацию

Аэрозоли — важный компонент атмосферы Земли.Они вызывают загрязнение атмосферы, которое негативно влияет на здоровье человека и влияет на радиационный баланс атмосферы, что приводит к изменению климата. Распределение аэрозолей в атмосфере Земли изучается с помощью измерений с помощью многих спутниковых и наземных инструментов. Одним из ценных источников данных об атмосферных аэрозолях являются измерения наземной сетью радиометров солнца и неба AERONET. Алгоритм поиска AERONET обеспечивает объемную концентрацию аэрозоля. Однако наблюдения AERONET скудны по пространству и времени.Для получения информации об объемных концентрациях аэрозолей с полным пространственным и временным охватом можно применять моделирование. Однако согласие между результатами модели и измерениями недостаточно хорошее. Для получения наиболее вероятной истинной оценки объемной концентрации аэрозоля в настоящей работе используется метод оптимальной интерполяции. Этот подход требует гораздо меньших вычислительных затрат, чем другие методы усвоения данных. Метод оптимальной интерполяции основан на минимизации среднеквадратичной ошибки оценки.В настоящей работе используется методика, объединяющая данные наблюдений, среднестатистические значения и результаты моделирования глобальной модели химического переноса GEOS-Chem. Реализация метода оптимальной интерполяции позволяет оценить значения объемной концентрации аэрозоля при отсутствии измерений. В настоящей работе определены оценки среднесуточных объемных концентраций аэрозолей во всех точках пространственной сетки (2 x 2,5 градуса) по восточноевропейскому региону.

Изменения в изменении климата в результате сокращения количества короткоживущих загрязнителей климата
Авторы): М. Наката

Показать аннотацию

Короткоживущие климатические загрязнители (SLCP) — это агенты, которые имеют короткое время жизни в атмосфере, вызывают эффект потепления на климат и влияют на здоровье человека, сельское хозяйство и экосистемы.SLCP включают черный углерод (BC), метан (Ch5) и тропосферный озон (O3). СУ образуется в результате неполного сгорания ископаемого топлива и биомассы и является основным компонентом твердых частиц. Сульфатные и нитратные аэрозоли являются основными антропогенными твердыми частицами и оказывают охлаждающее воздействие на климат. Это исследование было сосредоточено на нескольких SLCP, включая СУ, сульфатные аэрозоли и нитратные аэрозоли. В это исследование включены SLCP, которые нагревают и охлаждают климат, а также сравниваются изменения климата в ближайшем будущем из-за выбросов SLCP различными путями.В центре внимания этого исследования было изменение климата в Азии. Для оценки воздействия SLCP на климат использовалась модель системы земли MIROC-ESM. Множественные эксперименты с использованием MIROC-ESM были выполнены за период 2010–2049 гг. С учетом различных путей выбросов парниковых газов и SLCP. Результаты показывают, что выбросы SLCP можно уменьшить, контролируя загрязнение воздуха. Более того, повышение энергоэффективности для достижения результата с низким уровнем выбросов углерода также может значительно сократить SLCP, особенно в быстро развивающихся странах Азии.Атмосферная нагрузка антропогенных аэрозолей уменьшалась для всех экспериментов. Однако эксперименты показали, что сочетание уменьшения SLCP и диоксида углерода снижает потепление, но только уменьшение SLCP способствует потеплению.

Наследование извлечения аэрозоля с помощью GCOM-C / SGLI от ADEOS-2 / GLI
Авторы): Сонойо Мукаи; Итару Сано; Макико Наката

Показать аннотацию

Второй глобальный имидж-сканер (SGLI) на борту японской миссии GCOM-C (2017) является преемником ADEOS-2 / GLI (2002).Оба датчика имеют каналы с одинаковой длиной волны 0,412 мкм и 0,380 мкм. Эффективность этих данных при обнаружении поглощающих аэрозолей, таких как аэрозоли от сжигания биомассы (BBA) или минеральная пыль (DUST), была исследована в глобальном масштабе в предыдущей работе ¹ с использованием измерений GLI. Целью этого исследования было изучить преимущества данных в ближнем УФ-диапазоне, собранных с использованием GLI, по сравнению с данными SGLI. Данные в ближнем УФ-диапазоне не только обнаруживают поглощающие аэрозоли, но и используют измерения в коротковолновом инфракрасном диапазоне, чтобы различать BBA и DUST.Были предложены алгоритмы классификации типов аэрозолей, поскольку понимание типов аэрозолей облегчает последующий поиск аэрозолей. Затем классифицированные аэрозоли были охарактеризованы на основе моделирования излучения с помощью измерений многоспектральной яркости и поляризации в каналах длин волн в красном и ближнем ИК диапазонах SGLI.

Картирование растительного покрова с помощью Sentinel-2 для оценки лесной пожарной опасности
Авторы): Елена П.Янкович; Ксения Сергеевна Янкович; Николай В. Барановский; Базаров Александр Васильевич; Роман С. Сычев; Бадмаев Нимажап Б.

Показать аннотацию

Карты растительности играют ключевую роль в оценке опасности лесных пожаров. Для оценки лесной пожарной опасности была создана карта типов растительности Гильбиринского лесничества, расположенного в бассейне озера Байкал, на основе данных дистанционного зондирования и полевых исследований.Спутниковый снимок Sentinel-2A классифицирован методом максимального правдоподобия. Выделены зоны с разным уровнем лесной пожарной опасности: хвойные леса — особо опасный уровень, смешанные леса — высокий уровень, лиственные леса — умеренный уровень лесной пожарной опасности. Рассчитан нормализованный разностный водный индекс и оценено содержание влаги в растительности.

Предварительная проверка произведения количества облачности спутника FengYun-3D
Авторы): Жуйся Лю; Сяоцин Ли; Цзе Лю

Показать аннотацию

Китайский спутник Fengyun-3D (FY-3D), который может получать данные о глобальном количестве облаков, был запущен в ноябре 2017 года.В этом исследовании мы качественно и количественно сравниваем продукты количества облачности от FY-3D и спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS) AQUA в июле и октябре 2018 года. Результаты показывают, что характеристики глобального пространственного распределения продуктов количества облаков FY-3D соответствуют характеристикам MODIS. Распределение количества облачности двух продуктов в октябре более схоже, но данные количества облаков FY-3D обычно выше, чем данные количества облаков MODIS.После строгого пространственно-временного согласования согласованные образцы используются для количественной оценки точности. В июле 2018 года абсолютная ошибка количества облаков FY-3D относительно MODIS составляет 4,5, относительная ошибка — 0,11, отклонение — 1,68, стандартное отклонение ошибки — 12,11, а коэффициент корреляции достигает 84,8%. В октябре 2018 года абсолютная ошибка количества облаков FY-3D относительно MODIS составляет 3,20, относительная ошибка 0,05, отклонение 1,68, стандартное отклонение ошибки 6,38, коэффициент корреляции 93.4%. Глобальное распределение ошибок показывает, что в средних и низких широтах качество двух продуктов одинаково, и ошибка находится в диапазоне от -10 до 10%, в то время как в высоких широтах ошибка относительно велика. Продукты количества облаков FY-3D могут быть использованы в исследованиях глобального климата и изменения климата.

Обнаружение морского тумана в условиях сильной видимости с использованием диапазонов GOCI / COMS VIS
Авторы): Донхи Ким; Myung-Sook Park

Показать аннотацию

В этом исследовании мы исследовали различные оптические свойства морского тумана с сильной и умеренной видимостью, используя измерения видимого диапазона с помощью геостационарного сканера цветного изображения океана (GOCI).Морские туманы с сильной и умеренной видимостью лучше всего различимы по критерию видимости 500 м. Используя это, мы разработали алгоритм, который классифицирует морской туман с сильной видимостью на основе метода дерева решений (DT). Данные калибровки и проверки были построены для случаев морского тумана в 2016 и 2017 годах, соответственно, путем сопоставления спутниковых данных и данных на месте. В целом область морского тумана имеет отличия текстурных и оптических свойств от облачности. Коэффициент отражения с поправкой на Рэлея GOCI 412 нм (R _rc ) показывает небольшую пространственную изменчивость в тумане, чем в облаке.Также следует отметить, что в величине R _rc существует некоторое различие между областью морского тумана с сильной и умеренной видимостью. Используя эту функцию, мы разработали спутниковый алгоритм обнаружения морского тумана с классификацией сильной / умеренной видимости. R _RC и Нормализованное локальное стандартное отклонение (NLSD) R _RC были определены как первичные входные данные. Однако один только видимый канал не может полностью отличить морской туман от облаков, потому что он не предоставляет информацию о высоте облаков.Здесь мы использовали данные о высоте верхней границы облаков от Himawari-8 в качестве дополнительных данных для удаления облаков, которые были ошибочно классифицированы как туман. Частота попаданий (HR) и частота ложных тревог (FAR) для морского тумана средней (сильной) видимости составила 0,96 (0,86) и 0,31 (0,12), соответственно.

Применение профилей ареометров с микроволновых тепловизоров в численном моделировании тайфунов
Авторы): Сяоцин Ли; Гоцян Сюй; Жуйся Лю

Показать аннотацию

Облачность и осадки являются важными выходными параметрами в моделях численного прогнозирования погоды (ЧПП) как сами по себе, так и потому, что они сильно влияют на другие параметры, например.г., температура поверхности. Проблема раскрутки — важная причина, приводящая к низкой точности прогнозов на ранней стадии прогнозирования (0–6 ч), поэтому необходимо ввести информацию, связанную с облаками, чтобы устранить или ослабить эту проблему. Для предсказания тайфунов решающее значение имеют спутниковые микроволновые данные. Профили микрофизических параметров облаков могут быть получены из микроволнового тепловизора с использованием определенной технологии инверсии. Для этого исследования выбраны микроволновая камера на борту Fengyun-3B (FY-3B MWRI), микроволновая камера на борту миссии по измерению тропических осадков (TRMM TMI) и усовершенствованный микроволновый сканирующий радиометр (AMSR-E) на борту AQUA.Эксперименты по инициализации облачной микрофизической информации в Глобальной и региональной системе ассимиляции и прогнозирования (GRAPES) во время активности тайфуна MA-ON проводятся с целью изучения их влияния на прогнозы. Результаты показывают, что прогнозирование параметров ареометра и интенсивности приземного дождя может быть быстрее за счет инициализации информации об облаках, полученной из спутниковых микроволновых наблюдений в модели GRAPES, и имеется положительный вклад в течение первых 6 часов интеграции модели.Извлечения из MWRI, TMI и AMSR-E имеют хорошую согласованность, а данные слияния с тремя видами извлечения показывают более положительное влияние.

Контроль качества данных с использованием информации из нескольких источников для наблюдений микроволновым зондом FY-3
Авторы): Сяоцин Ли; Чуньцян Ву; Цифэн Лу; Хуэй Лю; Жуйся Лю

Показать аннотацию

Запущенные в 2013 и 2017 годах соответственно, китайские метеорологические спутники Fengyun-3C и 3D оснащены двумя микроволновыми зондами, микроволновым датчиком температуры (MWTS) и микроволновым датчиком влажности-2 (MWHS-2), наблюдения которых играют важную роль в численных прогнозах погоды. прогнозирование путем усвоения данных.Перед ассимиляцией следует проводить контроль качества данных, чтобы отфильтровать неверные данные, такие как данные, загрязненные облаками или дождями, и сомнительные данные. Эта работа не может быть выполнена исключительно в зависимости от самих MWTS или MWHS-2. MWHS-2 взят в качестве примера для контроля качества бумаги, и этот метод также подходит для MWTS. Информация из множества источников извлекается из других инструментов на борту FY-3, чтобы помочь в работе. Продукт маски облачности от VIRR (видимый и инфракрасный радиометр), продукт содержания жидкой воды в океанических облаках от MWRI (микроволновая радиационная камера) и продукт глобальной интенсивности дождя от MWRI сопоставляются с MWHS-2 для контроля качества в сочетании с продуктом обнаружения дождя в океане от Сам MWHS-2.Затем разрабатываются 6 видов схем обнаружения облачности и дождя, чтобы получить наилучший выбор путем анализа характеристик вылета фона. RTTOV v10 адаптирован для моделирования яркостной температуры MWHS-2 на всех каналах. Результаты показали, что схема RI RC (полученная информация об облаках и дожде MWRI) и схема RC (вся полученная информация) являются двумя лучшими вариантами для применения числовой ассимиляции, а схема RI RC может сохранять больше выборок. Сомнительные данные также можно найти, чтобы помочь контролировать рабочее состояние инструментов.

Корреляция между двумя различными системами сбора данных в реальном времени: лидарным рамановским лазером и резонаторной кольцевой лазерной спектроскопией для Ch5 как летучего газа в столичном регионе Сан-Паулу
Авторы): Фернанда М. Маседо; Тайс Корреа; Элейн Араужо; Изабель Андраде; Антониу Дж.Arleques; Джулиана Таварес де Мело Миранда; Джонатан да Силва; Роберто Гуардани; Игорь Веселовский; Эдуардо Ландульфо

Показать аннотацию

Неорганизованные выбросы, определяемые как непреднамеренные или нерегулярные утечки газов и паров, являются важным источником загрязняющих веществ в атмосферу, которые трудно контролировать и контролировать.Эти источники присутствуют в разных местах, в том числе в мегаполисах, таких как Сан-Паулу, которые растут в размерах и увеличиваются в экономической активности. В то же время наблюдается заметный рост озабоченности экологическими проблемами, связанными с этой деятельностью. В постоянно меняющемся мире, с увеличением концентрации парниковых газов (ПГ), среди которых метан (Ch5) и летучие органические соединения (ЛОС), уменьшение выбросов этих газов в атмосферу для сдерживания глобального потепления, проведение полевых кампаний в столичном регионе Сан-Паулу очень актуален.Методы оптического дистанционного зондирования, такие как лидар, могут удовлетворить потребность в достоверной информации в реальном времени о неорганизованных выбросах. Метод резонансной лазерной спектроскопии (CRDS) был принят потому, что он широко используется для обнаружения образцов газа, которые поглощают свет на определенных длинах волн, а также из-за их способности обнаруживать мольные доли до уровня частей на триллион. Используемая рамановская лидарная система включает коммерческий импульсный лазер Nd: YAG Quantel SA, модель CFR 200, с длинами волн 355 нм, 353 нм и 396 нм, мощностью импульса 120 мДж, с частотой повторения лазера 20 Гц и шириной импульса 20 с. , с пространственным разрешением 7,5 м.Система включает интерфейс Ethernet, используемый вместе с программным обеспечением LabView для управления измерениями и считыванием полученных данных. Соотношение смеси CH ₄ можно наблюдать в пограничном слое планеты. Измеренные профили метана коррелируют с данными, полученными с помощью CRDS, однако, это дополнительный вклад контрольных данных, в которых линии комбинационного рассеяния обнаруживают с высокой чувствительностью.

Объединение данных приземного облакомера и извлечения спутниковых облаков в двухмерной сеточной интерполирующей модели с кластеризацией
Авторы): Константин Хлопенков; Дуглас Спангенберг; Уильям Л.Смит-младший

Показать аннотацию

Для получения точной информации о потолке облаков предлагается подход слияния данных, который использует спутниковые данные для распространения информации о наземных станциях на гораздо более широкие области. Высота нижней границы облаков (CBH), полученная из спутниковых наблюдений, обеспечивает гораздо больший пространственный охват и более высокое разрешение. Прямое сравнение CBH GOES-16 с потолком наземной станции дает локальное смещение, которое необходимо скорректировать в исходной информации о нижней границе облаков GOES-16.Эта коррекция смещения с редкой выборкой представляет собой нерегулярную двумерную сетку контрольных точек, которая затем интерполируется путем построения непрерывного гладкого поля с использованием полигармонических сплайнов. Влияние удаленных станций ограничивается путем группирования контрольных точек в кластеры в зависимости от эффективного расстояния. Этот кластерный подход позволяет строить отдельные сплайновые поверхности, соответствующие физически разным облакам. Полученная функция непрерывной коррекции смещения затем применяется ко всей CBH на уровне пикселей GOES-16, за исключением областей, удаленных от наземных станций, в регионах с разреженными данными, таких как прибрежные районы.Описанный метод в настоящее время тестируется с использованием дневных наблюдений над центральной и восточной частью США. В целом, этот подход может предоставить авиационному сообществу более точную информацию о потолке облачности с высоким пространственным разрешением.

Об оценке характеристик облаков по спектральным измерениям рассеянной солнечной радиации с помощью нейронной сети
Авторы): Станислав В.Никитин; Алексей Иванович Чуличков; Александр Н. Боровский; Постыляков Олег Васильевич

Показать аннотацию

Рассеяние света облачностью и аэрозолем существенно влияет на возможность количественной оценки содержания NO2, h3CO и других газовых примесей в нижней тропосфере с использованием методов MAX-DOAS и ZDOAS.Поскольку существует большой объем оптических наблюдений за следовыми газами с помощью этих методов, которые не сопровождаются измерениями их характеристик, решение проблемы определения свойств облаков и аэрозолей на основе самих спектральных измерений могло бы повысить точность измерения следовых газов. В статье рассматриваются задачи определения характеристик облачности (высота дна, оптическая глубина и др.) И аэрозоля (оптическая глубина, параметры вертикального распределения и др.)) из количественных показателей, полученных из измерений ZDOAS (наклонный столбец O4, показатель цвета, абсолютная интенсивность и т. д.). Мы провели численные эксперименты по восстановлению характеристик облаков и аэрозолей на основе моделирования переноса излучения в облачной атмосфере. Нейронная сеть используется в качестве метода для решения возникающих задач нелинейного оценивания, точность оценки определяется на обучающем наборе, а контрольный набор используется для характеристики согласованности результатов оценки (т.д., насколько можно доверять оценке параметра и ее погрешности).

Предварительная валидация продуктов отражения поверхности GF-1 / GF-2 над сушей с использованием метода атмосферной коррекции VNIR
Авторы): Цзяфэй Сюй; Чжэнчао Чен; Хао Чжан; Бинг Чжан; Тао Лю

Показать аннотацию

Коэффициент отражения от поверхности является важным параметром для количественных приложений, использующих данные спутникового дистанционного зондирования; поэтому для научного сообщества очень важно производить стандартные продукты с отражающей способностью поверхности, используя рабочий алгоритм и систему.В Китае были различные спутники со средним и высоким разрешением, но до сих пор не хватает соответствующих продуктов и систем для измерения поверхностного отражения. В этой статье данные GF-1 / GF-2 с высоким разрешением за 2014 и 2017 годы использовались для получения продуктов отражения от поверхности над сушей с использованием оперативного алгоритма атмосферной коррекции, адаптируемого к большинству многоспектральных спутников с видимым и ближним инфракрасным диапазоном. диапазоны (VNIR), а именно подход VNIR. Этот метод был основан на втором моделировании спутникового сигнала в солнечном спектре, векторном (6SV) коде и справочных таблицах (LUT).Продукты отражательной способности поверхности над сушей были проверены по отношению к наземным скорректированным с учетом атмосферных условий отражениям в регионах Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй, а также в средних и нижних регионах реки Янцзы в Китае. Предварительные результаты проверки показали, что продукты отражения от поверхности хорошо согласуются с наземным скорректированным коэффициентом отражения, при этом коэффициенты аппроксимации линейной регрессии составляют 1,09–1,03, коэффициенты корреляции R2 составляют 0,97–0,99, а среднеквадратическая ошибка (RMSE) ) равный 0.01. Одновременно, средние нормированные остатки коэффициента отражения между продуктами отражения от поверхности и скорректированным коэффициентом отражения на земле составили 19,7%, 13,5%, 8,7% и 6,6% соответственно, что указывает на то, что продукты отражения от поверхности над сушей, полученные из атмосферной поправки VNIR подход имел хорошую точность.

Ежемесячный анализ распределения грозовых разрядов на территории Северного Кавказа.
Авторы): Аида А.Аджиева; Виталий Анатольевич Шаповалов; Антон С. Болдырев; Беспалов Дмитрий Александрович

Показать аннотацию

Интерес к исследованиям молний в первую очередь связан с негативными последствиями их прямого воздействия, приводящими к пожарам, повреждению линий электропередач, выходу из строя чувствительной электроники и сетей связи и т. Д. Для предотвращения и защиты от этих последствий обнаружение времени и Очень важно пространственное положение гроз, оценка степени их опасности и направления дальнейшего развития.Данные о распределении грозовых разрядов, их количестве и величине тока по территории необходимы для проведения мероприятий по молниезащите. Чтобы понять природу грозы, необходимо исследование динамики грозы. Изучено ежемесячное распределение расходов. Это позволило проследить тенденции развития гроз и плотности сбросов на единицу площади. Технология обнаружения молний значительно снижает риски поражения молнией, а также учитывает грозовую активность при проектировании и размещении зданий и сооружений.Он направлен на минимизацию серьезных нарушений в электроэнергетике, массовых аварий и повреждений линий электропередач, что, в свою очередь, определяет его высокую экономическую эффективность.

Исследование характеристик грозовых разрядов по данным дистанционного зондирования Земли.
Авторы): Виталий Анатольевич Шаповалов; Аида А. Аджиева; Антон С.Болдырев; Беспалов Дмитрий Александрович

Показать аннотацию

Параметры грозовых разрядов оценивались по многолетним данным автоматизированной системы обнаружения молний. Было показано, что динамический мониторинг этих параметров является эффективным шагом к решению проблемы молниезащиты. Исследования электрических параметров разрядов в атмосфере с использованием данных системы геофизического мониторинга, в том числе сети автоматических датчиков молний LS8000, составляют более пяти миллионов грозовых разрядов для территории Юга России за 2009-2017 годы.Полученные за период наблюдений значения параметров грозовых разрядов позволяют выделить основные характеристики. Исследованы закономерности изменения параметров, характеризующих электрическую активность атмосферы в разные периоды времени и в различных климатических зонах южного региона Российской Федерации. Моделирование с использованием аппроксимации статистических зависимостей, построенных на данных распределений, выявляет основные факторы, влияющие на распределения, и дает возможность провести территориальное районирование по степени возникающих рисков.

---

© SPIE. Условия эксплуатации

---

CSIRO ИЗДАТЕЛЬСТВО | Международный журнал Wildland Fire

Возгорание мульчи и травы головней при пожарах на границе между дикими землями и городами *

Сэмюэл Л. Манзелло ^{A B} , Томас Г. Клири ^A , Джон Р. Шилдс ^A и Джианн К. Ян ^A + Принадлежность к авторам — Принадлежность к авторам

^A Лаборатория строительных и противопожарных исследований, Национальный институт стандартов и технологий, 100 Bureau Drive, Gaithersburg, MD 20899-8662, США.

^B Автор для переписки. Эл. Почта: [email protected]

International Journal of Wildland Fire 15 (3) 427-431 https://doi.org/10.1071/WF06031
Отправлено: 8 марта 2006 г. Принято: 7 июня 2006 г. Опубликовано: 5 сентября 2006 г.

Зажигание средиземноморских топливных пластов несколькими типами головней

Вьегас Д. X., Алмейда М., Рапосо Дж., Оливейра Р., Вьегас К. X.

Пожарная техника. 2014 50 (1). стр.61

Пирометрия огненного угля с помощью цветной камеры

Ким Деннис К., Сандерленд Питер Б.

Журнал пожарной безопасности. 2019 106 стр.88

Взаимодействие пламени и тления при воспламенении горячими частицами лесного топлива и воздействие влаги и ветра

Ван Супань, Хуан Синьянь, Чэнь Хайсян, Лю Наян

Международный журнал лесных пожаров. 2017 26 (1). стр.71

Оптимизированное отслеживание пожаров на границе между дикой природой и городом (SWUIFT): моделирование распространения лесных пожаров в сообществах

Масудвазири Нима, Сасди Бардалес Фернандо, Кескин Огуз Каан, Саррештехдари Амир, Сун Канг, Эльхами-Хорасани Негар

Экологическое моделирование и программное обеспечение. 2021 143 стр.105097

Воспламенение слоев горючего топлива горячими частицами: экспериментальное и теоретическое исследование

Хадден Рори М., Скотт Сара, Лаутенбергер Крис, Фернандес-Пелло А. Карлос

Пожарная техника. 2011 47 (2). стр.341

Точечное возгорание топочного слоя лиственницы (Larix gmelinii) различными топками

Ян Гуан, Нин Джибинь, Шу Лифу, Чжан Цзили, Ю Хунчжоу, Ди Сюэин

Журнал исследований лесного хозяйства. 2021

Точечные пожары: воспламеняемость топливного слоя и способность топочных головок воспламенять топливные слои

Гантом Анн, Лампен-Майе Коринн, Гихарро Мерседес, Эрнандо Кармен, Жаппиот Мариэль, Фонтурбель Тереза, Перес-Горостиага Педро, Вега Хосе А.

Международный журнал лесных пожаров. 2009 18 (8).стр.951

Опасность возгорания после предписанного сжигания в зарослях дрока: значение для управления топливом

Марино Ева, Гихарро Мерседес, Эрнандо Кармен, Мадригал Хавьер, Диес Кармен

Журнал экологического менеджмента. 2011 92 (3). стр.1003

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2019)

Накамура Юдзи, Ямадзаки Такуя

Чувствительность пористых слоев и пластин к возгоранию от огнестрельного оружия

Бин Дерек, Бланк Дэвид Л.

Границы машиностроения. 2021 7

Математическая модель для прогнозирования максимального возможного расстояния обнаружения от коронного пожара

Альбини Франк А., Александр Мартин Э., Крус Мигель Г.

Международный журнал лесных пожаров. 2012 21 (5). стр.609

Экзотическое нашествие ежегодной травы изменяет количество топлива, непрерывность и влажность

Дэвис Кирк В., Нафус Алета М.

Международный журнал лесных пожаров. 2013 22 (3). стр.353

Роль головного горения в большом распространении пожаров на открытом воздухе

Манзелло Самуэль Л., Сузуки Саяка, Голлнер Майкл Дж., Фернандес-Пелло А. Карлос

Прогресс в области энергетики и горения. 2020 76 стр.100801

Распределение масс и размеров головней, образовавшихся от сжигания деревьев кедра корейского (Pinus koraiensis)

Манзелло Самуэль Л., Марангидес Александр, Шилдс Джон Р., Мелл Уильям Э., Хаяси Ёсихико, Нии Дайсаку

Пожар и материалы. 2009 33 (1). стр.21

Пространственная математическая модель теплопередачи в коже человека под воздействием нагретой до высоких температур частиц

Барановский Николай В., Солодкин Андрей Сергеевич, Ступаренко Александр А., Кузнецов Г.В., Стрижак П.А., Жданова А.О., Бульба Е.Е.

Интернет конференций EPJ. 2016 110 п. 01075

Оценка зародышевой плазмы азиатской Festuca rubra с точки зрения потенциала повышения устойчивости пастбищных угодий на западе США

Роббинс Мэтью Д., Стауб Джек Э., Бушмен Б. Шон, Ма Инмей, Джонсон Пол Г.

Генетические ресурсы и эволюция сельскохозяйственных культур. 2017 64 (8). стр.2127

Исследование способности светящихся головней, отложенных в щелях, воспламенять обычные строительные материалы

Манзелло Самуэль Л., Пак Сыль-Хён, Клири Томас Г.

Журнал пожарной безопасности. 2009 44 (6). стр.894

Лабораторное определение факторов, влияющих на успешное точечное возгорание в подстилочном ярусе кустарниковой растительности

Плуцински Мэтт П., Андерсон Венди Р.

Международный журнал лесных пожаров. 2008 17 (5). стр.628

Дескрипторы воспламеняемости отработанного мелкодисперсного топлива в результате двух механических обработок в кустарниках: сравнительное лабораторное исследование

Марино Ева, Мадригал Хавьер, Гихарро Мерседес, Эрнандо Кармен, Диес Кармен, Фернандес Кристина

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (3). стр.314

Воспламенение топливного слоя сосновой иглы совместным воздействием горячей металлической частицы и теплового излучения

Фанг Вэй, Пэн Чжихун, Чэнь Хайсян

Известия Института горения. 2021 38 (3). стр.5101

Выбросы от лесных пожаров, углерод и климат: характеристика видов топлива из диких земель

Вайз Дэвид Р., Райт Клинтон С.

Экология и управление лесами. 2014 317 п.26

Дикая местность — проблема пожара на границе городских районов — современные подходы и потребности в исследованиях

Мелл Уильям Э., Манзелло Самуэль Л., Марангидес Александр, Бутри Дэвид, Рем Рональд Г.

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (2). стр.238

Поджигатели и точечные возгорания при крупных пожарах

Ку Ынмо, Паньи Патрик Дж., Вайз Дэвид Р., Уойчиз Джон П.

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (7). стр.818

Распределение по размеру и массе головешков, собранных из возгораемых компонентов здания, подвергшихся воздействию ветра

Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л., Хаяси Ёсихико

Известия Института горения. 2013 34 (2). стр.2479

Влияние размера и геометрии топки на нагрев от тлеющей кучи под ветром

Тао Чжэньсян, Батрас Брайс, Квон Бёнчул, Биаллас Бен, Голлнер Майкл Дж., Ян Руи

Журнал пожарной безопасности. 2021 120 п.103031

Влияние ориентации частиц и скорости потока на горючесть материала Pinus pinaster и Eucalyptus globulus firebrand

Алмейда Мигель, Виегас Домингос Ксавьер, Миранда Ана Изабель, Рева Валерия

Международный журнал лесных пожаров. 2011 20 (8). стр.946

Пороги возгорания и распространения огня из дрока (Ulex europaeus)

Андерсон Стюарт А.Дж., Андерсон Венди Р.

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (5). стр.589

Возгорание точечного тления во влажном топливном слое от топки

Урбан Джеймс Л., Сон Цзяюнь, Сантамария Симон, Фернандес-Пелло Карлос

Журнал пожарной безопасности. 2019 108 стр. 102833

Лабораторная характеристика головешек, причастных к локальным пожарам

Гантом Анн, Гихарро Мерседес, Жаппиот Мариэль, Эрнандо Кармен, Лампен-Майе Коринн, Перес-Горостиага Педро, Вега Хосе А.

Летопись лесоведения. 2011 68 (3). стр.531

Уязвимость горючих материалов вокруг домов к возгоранию из-за огненных дождей: дальнейшее сравнение экспериментов

Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л.

Устойчивое развитие. 2021 13 (4). стр.2136

Пилотируемый розжиг горючего

Миндыковски П., Фуэнтес А., Консалви Дж. Л., Портери Б.

Журнал пожарной безопасности. 2011 46 (1-2). стр.34

Возгорание грядок мульчи, подверженных продолжительным ветрам ливням с головной болью

Сузуки Саяка, Манзелло Самуэль Л., Кагия Кодзи, Судзуки Дзюничи, Хаяси Ёсихико

Пожарная техника. 2015 51 (4). стр.905

Воспламеняемость растительности британских пустошей и вересковых пустошей: модели для прогнозирования возгорания

Сантана Виктор М., Маррс Роб Х.

Журнал экологического менеджмента. 2014 139 стр.88

Экспериментальное исследование уязвимости черепичных крыш в японском стиле к опасным воздействиям

Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л.

Пожарная техника. 2020 56 (5). стр.2315

Роль накопления для воспламенения топливных пластов топками

Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л.

Приложения в области энергетики и горения. 2020 1-4 п.100002

Исследование совместного воздействия радиационного теплового потока и огненных ливней на воспламенение топливных слоев

Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л.

Пожарная техника. 2021 57 (2). стр.683

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2020)

Накамура Юдзи, Ямадзаки Такуя

Экономическая устойчивость сгребания остроконечных насаждений в сосновых насаждениях на юго-востоке США

Сусает Андрес И., Гонсалес-Бенеке Карлос А., Картер Дуглас Р., Джокела Эрик Дж., Мартин Тимоти А.

Экологическая экономика. 2012 80 стр.89

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2020)

Restuccia Francesco

Моделирование переноса головного мозга при лесных пожарах с использованием HIGRAD / FIRETEC

Ку Ынмо, Линн Родман Р., Паньи Патрик Дж., Эдминстер Карлтон Б.

Международный журнал лесных пожаров. 2012 21 (4). стр.396

Математическая модель теплообмена в слоистой структуре кожи человека при воздействии нагретой до высоких температур частиц

Ступаренко Александр А., Солодкин Андрей Сергеевич, Кузнецов Г.В., Стрижак П.А., Бульба Е.Е., Жданова А.О.

Сеть конференций MATEC. 2016 72 п.01105

Экспериментальная проверка численной модели перевозки головняков

Кортас С., Миндыковский П., Консалви J.L., Мхири Х., Портери Б.

Журнал пожарной безопасности. 2009 44 (8).стр.1095

Поведение при возгорании пластифицированного топлива: обзор

Край Джесси К., Брюэр Нолан В., Морган Пенелопа, Варнер Дж. Морган, Смит Алистер М.С., Хоффман Чад М., Оттмар Роджер Д.

Экология и управление лесами. 2014 314 стр.193

Тепловые характеристики забойных свай

Хейкс Ракель С.П., Салехизаде Хамед, Уэстон-Доукс Мэтью Дж., Голлнер Майкл Дж.

Журнал пожарной безопасности. 2019 104 стр.34

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2019)

Restuccia Francesco

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2018)

Езекое Офодике А., Вессис Саванна С.

Оценка воспламеняемости поверхностных видов топлива под декоративной растительностью на границе диких земель и городов в Провансе (юго-восток Франции)

Гантом Анн, Жаппиот Мариэль, Лэмпен Коринн

Международный журнал лесных пожаров. 2013 22 (3). стр.333

Влияние влажности топлива, степени упаковки и скорости ветра на вероятность воспламенения топливных слоев, состоящих из листьев монгольского дуба, через окурки

ВС Пинг, Чжан Юньлинь, Солнце долго, Ху Хайцин, Го Футао, Ван Гуанюй, Чжан Хэн

Леса. 2018 9 (9). стр.507

Воспламенение вспененного полистирола низкой плотности горячей частицей

Ван Супань, Хуан Синьянь, Чэнь Хайсян, Лю Наян, Рейн Гильермо

Горение и пламя. 2015 162 (11). стр.4112

Воспламенение лесных горючих материалов группой кристаллизующихся металлических частиц

Барановский Н.В.

Журнал инженерной физики и теплофизики. 2020 93 (3). стр.635

Прогноз опасности лесных пожаров с использованием детерминированно-вероятностного подхода (2021 г.)

Метрология пожарных экспериментов на открытом воздухе (2013)

Сильвани Ксавьер

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2020)

Езекое Офодике А., Вессис Саванна С.

Возникновение пожара в горючем кустарнике, воссозданном в лаборатории

Плуцински Мэтт П., Андерсон Венди Р., Брэдсток Росс А., Гилл А. Малкольм

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (4). стр.512

Полевой эксперимент по изучению воздействия пожаров травы на деревянные конструкции и возгорания торфяного слоя

Гришин А.М., Фильков А. И., Лобода Э. Л., Рейно В. В., Козлов А. В., Кузнецов В. Т., Касымов Д. П., Андреюк С. М., Иванов А.И., Столярчук Н.Д.

Международный журнал лесных пожаров. 2014 23 (3). стр.445

Влияние морфологии топлива на характеристики образования тлеющих углей в масштабе дерева

Хадсон Тайлер Р., Брей Райан Б., Бланк Дэвид Л., Пейдж Уэсли, дворецкий Брет

Международный журнал лесных пожаров. 2020 29 (11). стр.1042

Обзор перехода от тления к пламенному горению при лесных пожарах

Сантосо Мухаммад А., Кристенсен Эйрик Г., Ян Цзюлин, Рейн Гильермо

Границы машиностроения. 2019 5

Точечное возгорание природных топливных слоев частицами раскаленного металла, углями и искрами

Фернандес-Пелло А. К., Лаутенбергер К., Рич Д., Зак С., Урбан Дж., Хадден Р., Скотт С., Феререс С.

Наука и технология горения. 2015 187 (1-2). стр.269

Управление дорожными коридорами для снижения пожарной опасности.Моделирование на юге Франции

Курт Томас, Делькрос Филипп

Экологическая инженерия. 2010 36 (4). стр.457

Обзор путей распространения огня в дикой местности и городской границе Часть I: Условия воздействия

Катон Сара Э., Хейкс Ракель С. П., Горхэм Дэниэл Дж., Чжоу Айси, Голлнер Майкл Дж.

Пожарная техника. 2017 53 (2). стр.429

О разработке и характеристике генератора головной боли

Манзелло Самуэль Л., Шилдс Джон Р., Клири Томас Г., Марангидес Александр, Мелл Уильям Э., Ян Цзянь С., Хаяси Ёсихико, Нии Дайсаку, Курита Цуёси

Журнал пожарной безопасности. 2008 43 (4). стр.258

Динамика возгорания крупных лесных пожаров

Лю Наян, Лэй Цзяо, Гао Вэй, Чэнь Хайсян, Се Сяодун

Известия Института горения. 2021 38 (1). стр.157

Прогноз опасности лесных пожаров с использованием детерминированно-вероятностного подхода (2021 г.)

Обеспечение возможности изучения уязвимости конструкции к возгоранию от ветряных ливней: краткое изложение экспериментальных результатов

Манзелло Сэмюэл Л., Судзуки Саяка, Хаяси Ёсихико

Журнал пожарной безопасности. 2012 54 стр.181

Экспериментальное моделирование вызываемых ветром ливней с огненными головами в условиях взаимодействия дикой местности и города (WUI) Пожары: обзор технологии NIST Firebrand Generator (NIST Dragon)

Манзелло Самуэль Л., Судзуки Саяка

Разработка процедур. 2013 62 стр.91

Влияние теплового контакта на теплопередачу от раскаленных головок

Уэри Алок

Примеры из теплотехники. 2018 12 стр.301

Новый и улучшенный центр NIST Dragon’s LAIR (Lofting and Ignition Research)

Манзелло Сэмюэл Л., Сузуки Саяка

Пожар и материалы. 2012 36 (8). стр.623

Разработка методов испытаний для оценки пожарной опасности ландшафтной мульчи

Бейлер Крейг, Динабург Джош, Мили Крис

Пожарная техника. 2014 50 (1). стр.39

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2018)

Ganteaume Anne

Моделирование воспламенения топливного слоя дикими головами

Матвиенко О.В., Касымов Д. П., Фильков А. И., Данейко О.И., Горбатов Д.А.

Международный журнал лесных пожаров. 2018 27 (8). стр.550

Потенциал воспламенения топливного пласта и морфология коры объясняют печальную известность эвкалиптового спутника ‘струнной коры’ за интенсивное образование пятен

Эллис П. Ф. М.

Международный журнал лесных пожаров. 2011 20 (7). стр.897

Открытие облицовки сайдинга, стен с карнизами и узлов остекления душевых с надгробием

Манзелло Самуэль Л., Судзуки Саяка, Хаяси Ёсихико

Журнал пожарной безопасности. 2012 50 п.25

Возгорание очагов возгорания в дикой местности от искр и головешек

Фернандес-Пелло А.Карлос

Журнал пожарной безопасности. 2017 91 ч.2

Оценка воздействия на застроенную среду потенциальных источников возгорания от растительного топлива

Беверли Дж. Л., Ботвелл П., Коннер Дж. С. Р., Херд Э. П. К.

Международный журнал лесных пожаров. 2010 19 (3).стр.299

Энциклопедия лесных пожаров и пожаров на стыке дикой местности и города (WUI) (2020)

Ganteaume Anne

Экспериментальное исследование транспорта Firebrand

Чжоу Куйбинь, Сузуки Саяка, Манзелло Сэмюэл Л.

Пожарная техника. 2015 51 (4).стр.785

Экспериментальные процедуры, характеризующие возникновение огнестрельного оружия при лесных пожарах

Эль Хусами Мохамад, Мюллер Эрик, Фильков Александр, Томас Ян К., Сковронский Николай, Галлахер Майкл Р., Кларк Кеннет, Кременс Роберт, Симеони Альберт

Пожарная техника. 2016 52 (3).стр.731

Сезон покоя пастбищ может снизить вероятность лесных пожаров за счет увеличения влажности топлива и уменьшения количества топлива и непрерывности действия

Дэвис Кирк В., Бойд Чад С., Бейтс Джон Д., Хюлет Эйприл

Международный журнал лесных пожаров. 2015 24 (6). стр.849

Обзор путей распространения пожаров в диких землях и городских границах, часть II: реакция компонентов и систем и стратегии смягчения последствий в США

Хейкс Ракель С.П., Катон Сара Э., Горхэм Дэниэл Дж., Голлнер Майкл Дж.

Пожарная техника. 2017 53 (2). стр.475

Вероятностный метод прогнозирования возникновения лесных пожаров, объединяющий поджигатели и погодно-топливный комплекс в северной части региона Дасинганлин, Китай

Сунь Пин, Чжан Юньлинь

Леса. 2018 9 (7). стр.428

Зажигание топлива из диких земель идеализированными головами

Ривера Дж., Эрнандес Н., Консалви J.L., Решка П., Контрерас Дж., Фуэнтес А.

Журнал пожарной безопасности. 2021 120 п.103036

Воздействие на конструкции пожарного комплекса Педроган-Гранди в июне 2017 г. (Португалия)

Рибейро Луис М., Родригес Андре, Лукас Дави, Виегас Домингос Ксавьер

Пожар. 2020 3 (4). стр.57

Справочник по технике противопожарной защиты SFPE (2016)

Симеони Альберт

Акустическое тушение пламени на движущейся головке для противопожарной защиты на границе дикой природы и города

Сюн Цайи, Лю Яньхуэй, Сюй Цансу, Хуан Синьянь

Пожарная техника. 2021 57 (3). стр.1365

Полный список из 189 Свидетелей Иеговы (в возрасте от 19 до 84 лет), которые, как известно, были обвинены или названы подозреваемыми в «преступлениях», связанных с «экстремизмом», по состоянию на 31 мая 2019 года. Из них 29 находятся под стражей, 28 — под домашним арестом и 73 в соответствии с ограничениями на поездки. : exjw

Часть IV

— Домашний арест

Кемерово — Березовский

1. Когут Хасан Абдуваитович, 7 мая 1983 г.р. — задержан 6 февраля 2019 г. по вызову в ФСБ; задержали на 48 часов, затем 8 февраля 2019 года поместили под домашний арест; обвиняется по статье 282.2, часть 2; внесен в Список Росфинмониторинга 28 февраля 2019 г.

Киров

2) Коробейников Владимир Александрович, 14 декабря 1952 г.р. — арестован 9 октября 2018 г .; задержан 12 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 1 февраля 2019 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2 и ч. 1 ст. 282.3; внесен в Список Росфинмониторинга 15.11.2018

3) Халтурин Максим Валерьевич, 3 сентября 1974 г.р. — арестован 9.10.2018; задержан 12 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 1 февраля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1, и статья 282.3, часть 1; внесен в список Росфинмониторинга 15 ноября 2018 г.

4) Суворков Андрей Сергеевич, 26 февраля 1993 г. — арестован 9 октября 2018 г .; задержан 12 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 1 февраля 2019 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2 и ч. 1 ст. 282.3; внесен в Список Росфинмониторинга 15 ноября 2018 г.

5) Суворков Евгений Анатольевич, 3 февраля 1978 г.р. — арестован 9 октября 2018 г .; задержан 12 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 28 марта 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1, и статья 282.3, часть 1; внесен в Список Росфинмониторинга 15 ноября 2018 г.

г. Хабаровск

6) Ким Станислав Викторович, 5 июля 1968 г.р. — арестован 10 ноября 2018 г .; задержан 12 ноября 2018 г .; помещен под домашний арест 30 января 2019 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

7) Жук Виталий Вячеславович, 8 апреля 1972 г.р. — арестован 10 ноября 2018 г .; задержан 12 ноября 2018 г .; помещен под домашний арест 14 января 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

8) Полеводов Николай Юрьевич, 10 февраля 1970 г.р. — арестован 10 ноября 2018 г .; задержан 12 ноября 2018 г .; помещен под домашний арест 14 января 2019 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Ханты-Мансийский автономный округ — Урай

9) Сазонов Андрей Владимирович, 1980 г.р. — арестован 6 февраля 2019 г .; задержан 8 февраля 2019 г .; помещен под домашний арест 26 февраля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

10) Кайрак Евгений Николаевич, 1986 г.р. — арестован 15.02.2019, задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 24 марта 2019 г .; подозреваемый по ч. 1 или 2 ст. 282.2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Красноярск

11) Ступников Андрей Гарафетанович, 17 сентября 1973 г.р. — арестован 3 июля 2018 г .; задержан 4 июля 2018 г .; помещен под домашний арест 1 марта 2019 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2; не в Списке Росфинмониторинга

Новосибирск

12) Середкин Александр Иванович, 1 декабря 1954 г.р. — арестован 19 апреля 2019 г .; помещен под домашний арест 21 апреля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; внесен в список Росфинмониторинга 8 мая 2019 г.

13) Малецков Валерий Владимирович, 13 сентября 1974 г.р. — арестован 19 апреля 2019 г., заключен под стражу сроком на 1 сутки; помещен под домашний арест 21 апреля 2019 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; внесен в список Росфинмониторинга 8 мая 2019 г.

Пенза

14) Кулясов Владимир Александрович, 17 апреля 1974 г.р. — арестован 15 июля 2018 г., задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 17 июля 2018 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 2; внесен в список Росфинмониторинга 6 сентября 2018 г.

15) Маглив Андрей Александрович, 20 июня 1984 г.р. — арестован 15 июля 2018 г., задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 17 июля 2018 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; внесен в список Росфинмониторинга 6 сентября 2018 г.

16) Тимошин Денис Владимирович, 23 марта 1980 г.р. — арестован 15 июля 2018 г., задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 17 июля 2018 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; внесен в список Росфинмониторинга 6 сентября 2018 г.

17) Алушкин Владимир Александрович, 30 июня 1964 г.р. — арестован 15 июля 2018 г .; задержан 17 июля 2018 г .; помещен под домашний арест 14 января 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; внесен в список Росфинмониторинга 6 сентября 2018 г.

Приморье — Спасск-Дальний

18) Малёваный Дмитрий Юрьевич, 24 апреля 1990 г.р. — арестован 25 ноября 2018 г., задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 27 ноября 2018 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2; внесена в список Росфинмониторинга 14 февраля 2019 г.

19) Опалева Ольга Алексеевна, 22 апреля 1952 г.р. — арестована 25 ноября 2018 г., задержана на 48 часов; помещен под домашний арест 27 ноября 2018 г .; подозреваемый по статье 282.2, часть 1; внесена в список Росфинмониторинга 14 февраля 2019 г.

20) Панюта Ольга Александровна, 11 июня 1959 г.р. — арестована 25 ноября 2018 г., задержана на 48 часов; помещен под домашний арест 27 ноября 2018 г .; обвиняется по статье 282.2 части 1.1; внесен в список Росфинмониторинга 14 февраля 2019 г.

21) Трофимов Алексей Борисович, 23 апреля 1959 г.р. — арестован 25 ноября 2018 г., задержан на 48 часов; помещен под домашний арест 27 ноября 2018 г .; подозреваемый по статье 282.2, часть 1; внесена в список Росфинмониторинга 14 февраля 2019 г.

Смоленск

22) Сорокина Наталья Игоревна, 12 марта 1975 г.р. — задержана в селе Сычевка 7 октября 2018 г .; задержан 9 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 15 апреля 2019 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; не в Списке Росфинмониторинга

23) Трошина Мария Владимировна, 13 февраля 1977 г.р. — задержана в селе Сычевка 7 октября 2018 г .; задержан 9 октября 2018 г .; помещен под домашний арест 15 апреля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Татарстан — Набережные Челны

24) Каримов Ильхам Шамильевич, 9 февраля 1981 г.р. — арестован 27 мая 2018 г .; задержан 29 мая 2018 г .; посадить под домашний арест на 2? Ноябрь 2018 г .; обвиняется по ч. 1 ст. 282.2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

25) Матрашов Константин Викторович, 22 августа 1988 г.р., арестован 27 мая 2018 г .; задержан 29 мая 2018 г .; помещен под домашний арест 14 ноября 2018 г .; обвиняется по статье 282.2, части 1, 1.1 и 2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

26) Мякушин Владимир Николаевич, 6 ноября 1987 г.р. — арестован 27 мая 2018 г .; задержан 29 мая 2018 г .; помещен под домашний арест 13 ноября 2018 г .; обвиняется по статье 282.2, частям 1, 1.1 и 2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

27) Юлметьев Айдар Маратович, август 1993 г.р. — арестован 29 мая 2018 г .; задержан 31 мая 2018 г .; помещен под домашний арест 13 ноября 2018 г .; обвиняется по статье 282.2, частям 1, 1.1 и 2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Ульяновск

28) Мысин Сергей Александрович, 21 июня 1965 г.р. — арестован 27 февраля 2019 г .; задержан 28 февраля 2019 г .; помещен под домашний арест 23 апреля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; добавлен в Список Росфинмониторинга 6 мая 2019 г.

======================================== ==========

Амур — Благовещенск

1. Голик Дмитрий Михайлович, 26 марта 1987 г.р. — арестован 20 июля 2018 г .; неизвестно, если задержано на 48 часов или введены ограничения на передвижение; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; внесен в Список Росфинмониторинга 30 августа 2018 г.

2. Берчук Алексей Александрович, 17 ноября 1975 г.р. — арестован 21 января 2019 г. и временно задержан, затем 22 января 2019 г. введены ограничения на передвижение; обвиняется по статье 282.2, часть 1; внесен в Список Росфинмониторинга 30 августа 2018 г.

Амур — Зея

3) Константин Моисеенко — арестован 21 марта 2019 г .; в тот же день введены ограничения на поездки; подозреваемый по ст. 282.2 ч.?; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Архангельск — Северодвинск

4) Тетерин Владимир Александрович, 1957 г.р. — арестован 13.03.2019; в тот же день введены ограничения на поездки; подозреваемый по ч. 1 ст. 282.2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Башкортостан — Дюртюли

5) Лемешев Антон Николаевич, 18 февраля 1987 г.р. — арестован 18 октября 2018 г .; задержан на 20? Октябрь 2018 г .; помещен под домашний арест 31 октября 2018 г .; освобожден в связи с ограничениями на поездки 15 февраля 2019 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 1; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

Башкортостан — Уфа

6) Вилиткевич Анатолий Сергеевич, 15 сентября 1986 г.р. — арестован 10 апреля 2018 г .; задержан 12 апреля 2018 г .; помещен под домашний арест 21 июня 2018 г .; освобожден в связи с ограничениями на поездки 28 февраля 2019 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2; внесен в Список Росфинмониторинга 7 июля 2018 г.

Иваново — Шуя

7) Архипов Алексей Альбертович, 13 июля 1960 г.р. — арестован не ранее 22.06.2018 и ограничен въездом; обвиняется по статье 282.2, часть 2; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

8) Михайлова Елена Валентиновна, 9 августа 1983 г.р. — арестована 29 мая 2018 г., но не задержана; введены ограничения на поездки 22 июня 2018 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2 и ч. 1 ст. 282.3; не в Списке Росфинмониторинга

9) Рыжкова Светлана Анатольевна, 22.06.1953 г.р. — арестована 26.06.2018, задержана неизвестна; введены ограничения на выезд 27 июня 2018 г .; обвиняется по ч. 2 ст. 282.2 и ч. 1 ст. 282.3; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

10) Шишина Светлана Юрьевна, 16 ноября 1975 г.р. — арестована 29 мая 2018 г., но не задержана; введены ограничения на поездки 22 июня 2018 г .; обвиняется по статье 282.2, часть 2 и статья 282.3 часть 1; отсутствует в Списке Росфинмониторинга

11) Михайлов Дмитрий Васильевич, 25 октября 1977 г.р. — арестован 19 апреля 2018 г .