- Разное

Рп5 соколки: Погода в Актюбинском на неделю (Азнакаевский район, Татарстан)

Содержание

Погода в Актюбинском на неделю (Азнакаевский район, Татарстан)

В 15:00 на метеостанции «Бугульма» (~20 км) было +17.5°C, облачно, ветер восточный 2 м/с. Атмосферное давление на уровне станции 729 мм рт.ст, влажность воздуха 65%.

Сегодня вечером в Актюбинском ожидается +10°..+12°, пасмурно, небольшой ливневый дождь. Ветер северо-восточный 6 м/с, с порывами до 12. Давление 727 мм рт.ст. Завтра +4°..+6°, пасмурно, небольшой дождь. Ветер юго-западный 3 м/с. Давление 728 мм рт.ст.


Сегодня, Четверг, 14 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
ВечерВечер+11°пасмурнонебольшой ливневый дождь727
94%

ВСВ, 6м/с,

порывы 12
Завтра, Пятница, 15 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+6°пасмурнодождь72982%

ЮЮЗ, 8м/с,

порывы 13
УтроУтро+5°пасмурнобез существенных осадков72989%

ЮЮВ, 7м/с,

порывы 11
ДеньДень+5°пасмурнонебольшой дождь
728
97%

ЮЗ, 3м/с

ВечерВечер+1°пасмурнобез существенных осадков73296%

З, 6м/с,

порывы 11
Суббота, 16 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь0°пасмурнобез осадков73588%

ЗСЗ, 6м/с

УтроУтро+1°
пасмурнобез осадков
73776%

СЗ, 4м/с

ДеньДень+5°значительная облачностьбез осадков73857%

СЗ, 2м/с

ВечерВечер+3°
облачно с прояснениямибез осадков73973%

ЮВ, 2м/с

Воскресенье, 17 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+1°значительная облачностьбез существенных осадков73983%

ЮВ, 3м/с

ДеньДень+12°пасмурнобез осадков73671%

ЮЗ, 6м/с,

порывы 12
Понедельник, 18 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+2°пасмурнонебольшой дождь73996%

С, 4м/с

ДеньДень+7°
небольшая облачностьбез осадков74142%

ССЗ, 4м/с

Вторник, 19 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+1°
яснобез осадков
74175%

З, 2м/с

ДеньДень+5°пасмурнобез существенных осадков74270%

С, 4м/с

Среда, 20 Апреля
t°C
ПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+2°пасмурнобез осадков74386%

ССВ, 3м/с

ДеньДень+6°пасмурнобез осадков
742
58%

С, 5м/с

Четверг, 21 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь+3°пасмурнобез осадков742
89%

С, 5м/с

ДеньДень+7°яснобез осадков74445%

ССВ, 7м/с

Пятница, 22 Апреля
t°CПогодаДавлВлжВетер
НочьНочь0°небольшая облачностьбез осадков74670%

С, 2м/с

ДеньДень+11°малооблачнобез осадков74447%

СЗ, 5м/с



Прогноз погоды в Актюбинском на неделю (
  1. Татарстан
  2. Азнакаевский район
  3. поселок городского типа Актюбинский
) расчитан по собственному алгоритму на основе данных Всеобщей Системы Прогнозирования. Обновление происходит 4 раза в сутки. Географические координаты: 54.81, 52.8. Местное время 17:02

Россети Урал — ОАО «МРСК Урала»

Согласие на обработку персональных данных

В соответствии с требованиями Федерального Закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных» принимаю решение о предоставлении моих персональных данных и даю согласие на их обработку свободно, своей волей и в своем интересе.

Наименование и адрес оператора, получающего согласие субъекта на обработку его персональных данных:

ОАО «МРСК Урала», 620026, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, 140 Телефон: 8-800-2200-220.

Цель обработки персональных данных:

Обеспечение выполнения уставной деятельности «МРСК Урала».

Перечень персональных данных, на обработку которых дается согласие субъекта персональных данных:

  • — фамилия, имя, отчество;
  • — место работы и должность;
  • — электронная почта;
  • — адрес;
  • — номер контактного телефона.

Перечень действий с персональными данными, на совершение которых дается согласие:

Любое действие (операция) или совокупность действий (операций) с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу, обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение.

Персональные данные в ОАО «МРСК Урала» могут обрабатываться как на бумажных носителях, так и в электронном виде только в информационной системе персональных данных ОАО «МРСК Урала» согласно требованиям Положения о порядке обработки персональных данных контрагентов в ОАО «МРСК Урала», с которым я ознакомлен(а).

Согласие на обработку персональных данных вступает в силу со дня передачи мною в ОАО «МРСК Урала» моих персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных может быть отозвано мной в письменной форме. В случае отзыва согласия на обработку персональных данных.

ОАО «МРСК Урала» вправе продолжить обработку персональных данных при наличии оснований, предусмотренных в п. 2-11 ч. 1 ст. 6 Федерального Закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных».

Срок хранения моих персональных данных – 5 лет.

В случае отсутствия согласия субъекта персональных данных на обработку и хранение своих персональных данных ОАО «МРСК Урала» не имеет возможности принятия к рассмотрению заявлений (заявок).

райцентры, города, села, география, история, экономика – Zagorodna.com

Полтавская область образована 22 сентября 1937
География: Расположена в средней части Левобережной Украины. Большая часть области лежит в пределах Приднепровской низменности. На севере граничит с Черниговской и Сумской, на востоке с Харьковской, на юге с Днепропетровской и Кировоградской, на западе с Киевской и Черкасской областями Украины. Протяженность территории с севера на юг — 213,5 км, а с запада на восток — 245 км.
Территория области: 28,8 тыс. кв. км, что составляет 4,8% территории Украины. Городов областного значения — 5, районов — 25, городов районного значения — 10, районов в городах — 5, поселков городского типа — 21, сельских населенных пунктов — понад1800, которые объединены в 467 сельских советов.
Население: На 1 марта 2008г. в области численность наличного населения составляла 1522,3 тыс. человек.
Внешнеэкономическая дияльнисть.Инвестиции. В 2007г. основным источником капитальных инвестиций оставались собственные средства предприятий и организаций, за счет которых освоено 68,6% всех объемов. Доля средств государственного и местных бюджетов составляла 5,8%. За счет кредитов банков и других займов освоено 16,1% общего объема капитальных инвестиций, затрат населения на строительство собственных квартир — 4,0%. Населением на строительство индивидуальных жилых домов инвестировано 2,2% общего объема средств.
За 2007г. предприятиями, организациями, учреждениями за счет всех источников финансирования освоено 6672,1 млн.грн.
В 2007г. 57,7% общего объема инвестиций в основной капитал было направлено на возведение зданий и сооружений, из них 17,5% — в строительстве жилых зданий.
Капиталовложения в жилищное строительство составили 672,3 млн.грн. Их доля в общем объеме инвестиций в основной капитал составляла 10,1%. Совокупный объем прямых иностранных инвестиций в предприятия Полтавщины на 1 января 2006г. составил 287,8 млн. долл. США, в том числе из стран СНГ — 125,7 млн. (43,7%), из других стран мира — 162,1 млн. долл. США (56,3%). Прямые инвестиции на одного жителя области составляют 185 долларов США.
Строительство: За январь-март 2008г. предприятиями области выполнено строительных работ на сумму 416,3 млн.грн.
В январе-марте 2008г. нарастили объемы строительства предприятия, которые выполняли работы по завершению строительства (на 63,5%) и которые осуществляли подготовку строительных участков (на 0,5%). Предприятия, занимавшиеся строительством зданий и сооружений, на которые приходится 55,6% объемов работ, выполненных в январе-марте 2008 г., увеличили объемы строительства на 18,5%. В то же время снизили объемы строительных работ предприятия, которые выполняли работы по установке инженерного оборудования зданий и сооружений (на 22,4%).
Преобладающая доля объемов строительства (63,5%) в январе-марте 2008г. выполнена предприятиями Полтавы.
 


Города и села Полтавской области

Комсомольск

Великобагачанский
Акимово Балаклея Баланды Балюки Белоцерковка Бехтерщина Богачка Первая Бондуси Борки Буряковщина Бутова Долина Великая Багачка Вишняковка Владимировка Вышари Гарнокут Герусовка Говоры Гоголево Грянчиха Дзюбовщина Довгалевка Запсолье Затон Ивановка Колосовка Коноплянка Корниенки Кравченки Красногоровка Кротовщина Кульбашное Луговое Лукаши Малая Решетиловка Малинщина Марьянское Матяшовка Михайловка Морозовщина Мостовивщина Новое Остапово Огировка Олефиры Остапье Перекоповка Пилипенки Писаревщина Подгорье Подлуки Подол Польское Попово Пушкарево Радивоновка Ракита Саи Семеновка Сидоровщина Скибовщина Стенки Степановка Стефановщина Суржки Трудолюбивое Устивица Ухановка Цикалы Чапаевка Шипоши Широкая Долина Широкое Шпырны

Гадячский
Бакуты Балясное Беленченковка Березки Березовая Лука Бобрик Борки Броварки Бутовическое Бухалово Великие Будища Великое Вельбовка Венеславовка Веприк Веселое Ветхаловка Вечирчино Вороновщина Выришальное Гадяч Глубокая Долина Глубокое Гречановка Грипаки Донцовщина Дучинцы Жовтневое Запсельское Зеленая Балка Змажино Калиновщина Качаново Киблицкое Киевское Кияшковское Кнышовка Коновалово Крамарщина Красная Лука Краснознаменка Круглик Круглое Озеро Лихополье Лободино Лысовка Лютенька Максимовка Малая Обуховка Малая Побиванка Малые Будища Мартыновка Мелешки Млыны Могилатов Морозовщина Николаевка Новоселовка Новый Выселок Ореханово Осняги Островерховка Педоричи Перевоз Петровка-Роменская Петроселовка Пирятинщина Писаревщина Плешивец Радянская Дача Рашевка Розбишевка Рудиков Ручки Рымаровка Саранчова Долина Сары Сватки Середняки Солдатово Сосновка Степаненки Теплое Тимофеевка Тригубщина Тютюривщина Харьковцы Хитцы Цепки Цимбалово Червоный Кут Чернече Шадурка Шевченково Юсковцы

Глобинский
Анновка Багны Балабушины Вербы Белоусовка Битаково Озеро Борисы Броварки Бугаевка Васьковка Великие Крынки Вербы Веселая Долина Витки Вишенки Глобино Глубокое Глушково Второе Горбы Градижск Гриньки Гуляйполе Демидовка Демченково Диково Жовтневое Жорняки Жуки Заможное Землянки Зубани Иваново Селище Кагамлык Каневщина Кирияковка Ковноровщина Коломицевка Кордубаново Корещина Котляревское Кривая Руда Купьеватое Ламаное Липовое Лозки Лубенщина Лукашовка Майдановка Малиновка Манжелия Маниловское Марьино Махновка Мозолиевка Набережное Новобудова Новодорожное Новомосковское Новоселовка Новый Выселок Обозновка Опрышки Павловка Пелеховщина Петрашовка Петровка Пироги Погребы Поповка Пронозовка Проценки Пузиково Пустовойтово Радаловка Романовка Рублевка Руда Святиловка Семимогилы Сидоры Сиренки Сиротенки Средиполье Старый Хутор Степное Струтуновка Тимошовка Турбаи Устимовка Федоровка Фрунзовка Черевани Шевченки Шепелевка Шушваловка Яроши

Гребенковский
Александровка Алексеевка Березовка Беседовщина Высокое Горбы Гребенка Григоровка Грушковка Гулаковка Жовтневое Загребелье Караваи Корнеевка Кулажинцы Лутайка Майорщина Марьяновка Михайловка Наталовка Новодар Новоселовка Овсюки Окип Оржица Осавульщина Отрадное Павловщина Парижская Коммуна Писарщина Покровщина Рудка Саевка Свитанок Сербиновка Симакы Скочак Слепород-Ивановка Слободо-Петровка Стукаловка Тарасовка Тополево Ульяновка

Диканьский
Андреевка Андренки Балясное Борисовка Василевка Великая Рудка Великие Будища Веселовка Водяная Балка Гавронцы Глоды Горбатовка Горянщина Дейнековка Диканька Дьячково Елизаветовка Жаданы Жовтневое Каменка Кардашовка Климковка Кокозовка Кононенки Кратова Говтва Кучеровка Ландари Ланы Малая Рудка Марченки Межгорье Михайловка Надежда Нелюбовка Новая Василевка Одарюковка Олефирщина Онацки Ордановка Петренки Петро-Давыдовка Писаревщина Поповка Прони Сивцы Слиньков Яр Сохацкая Балка Стаси Степановка Судовка Тополевка Трояны Федоровка Хоменки Чапаевка Чернечий Яр Чернещина Яроховка

Зеньковский
Арсеневка Артелярщина Бабанское Батьки Безруки Бобровник Борки Будки Бухаловка Василе-Устимовка Васильково Васьки Великая Павловка Великая Пожарня Винтенцы Власовка Волошковое Высокое Галийка Глинское Горобии Гришки Гусаки Дадакаловка Дамаски Дейкаловка Деряги Диброва Довбневка Должик Должок Драны Дубовка Дубяги Дубянщина Загруновка Заики Заиченцы Зайцы Зеньков Ищенковка Карабазовка Килочки Кирилло-Анновка Киряково Клименки Княжева Слобода Кольченки Комсомольское Корлюково Косяки Круглое Лавринцы Лагоды Лазки Левченки Лютенские Будища Макухи Малые Будища Маниловка Матяши Миськи Млыны Михайловка Морозы Мысики Николаевка Новоселовка Ольховое Опошня Отрадовка Пеленковщина Перелески Першотравневое Песчанка Петро-Анновка Петровка Пилипенки Подозерка Покровское Поповка Проценки Пруглы Пышненки Романовка Романы Руденки-Гончары Саранчовка Свечкаревщина Севериновка Слыньковщина Соколовщина Ставковое Старая Михайловка Стрелевщина Ступки Сулимы Тарасовка Тимченки Трояновка Удовиченки Устименки Федоровка Хижняковка Хмаровка Храпачов Яр Хрипки Цветово Челно-Федоровка Черняки Шевченки Шенгариевка Шиловка Шкурпелы Яблочное Яцыно-Окари

Карловский
Бабайково Белуховка Вакулиха Варваровка Верхняя Ланная Владимировка Голобородьковское Давыдовка Карловка Климовка Коржиха Короленковка Красное Кумы Ланная Липянка Львовское Максимовка Марьяновка Михайловское Нижняя Ланная Павловщина Поповка Разумовка Редуты Соленая Балка Тагамлыкское Тарасовка Тишенковка Федоровка Халтурино Холодное Плесо Чаловка Червонознаменка Шевченко Ясное

Кобелякский
Александрия Баранники Белики Бережновка Богдановка Брачковка Бродщина Брынзы Бутенки Василевка Виблые Водолаговка Гаевое Гаймаровка Галагуровка Гали-Горбатки Ганжевка Гарбузовка Григоро-Бригадировка Григоровка Грицаевка Дабиновка Дашковка Деменки Дрижина Гребля Жирки Жовтневое Жуки Зеленое Золотаревка Ивановка Калинино Канавы Кирово Кишеньки Кобеляки Коваленковка Колесники Колесниковка Колодежно Комаровка Комендантовка Котовское Красное Криничное Куновка Кустоловы Кущи Леваневское Левобережная Соколка Лесинки Лесное Лещиновка Литвины Лучки Марковка Мартыновка Медяновка Морозы Мотрино Николаевка Озера Ольховатка Орлик Павловка Перегоновка Пилипенки Поводы Подгора Порубаи Правобережная Соколка Прогресс Проскуры Просяниковка Прощурады Радянское Ревущино Рубаны Самарщина Свердловское Светлогорское Свечкарево Сенное Солошино Сосновка Сухиновка Сухое Твердохлебы Трояны Фрунзе Чапаево Червоное Червоные Квиты Черемушки Чкалово Чорбовка Чумаки Шабельники Шапки Шевченки Шенгуры Яблоновка

Козельщинский
Александровка Александровка Вторая Андрейки Анновка Бреусовка Бригадировка Булахи Буняковка Бутенки Бутояровка Василевка Великая Безугловка Верхняя Жужмановка Верхняя Мануйловка Винники Вишняки Вольное Высокая Вакуловка Вязовка Гаевое Глубокая Долина Говтва Горбани Дзюбановка Долгое Дьяченки Жовтневое Загребелье Задолга Зоряное Йосиповка Калашники Калиновка Квиты Кисилевка Кнышовка Козельщина Коминтерн Костовка Красноселье Лозки Лутовиновка Майорщина Марьяновка Миргородщина Михайлики Нижняя Жужмановка Нижняя Мануйловка Новая Галещина Новая Украина Новоселовка Оленовка Ольговка Омельничье Павловка Панасовка Пашеновка Пашковка Пески Плавни Подгоровка Пригаровка Прилипка Рыбалки Солоница Сухой Кобелячок Сушки Трудовик Улиновка Харченки Хмарино Хоришки Цибовка Чапаевка Черноглазовка Чечужино Шевченки Юрки Юровка Юрочки Юрьевка

Котелевский
Бельск Боровское лесничество Великая Рублевка Вороны Гетманка Глобовка Демьяновка Деревки Диброва Зайцы Зайцы Вторые Зубы Каменное Касьяны Ковалево Ковжижа Козловщина Котельва Лабуревка Лихачовка Любка Малая Рублевка Маловидное Марьино Матвеевка Милорадово Михайловка Первая Михайлово Млынки Назаренки Николка Подваровка Сидоряче Стадница Терещенки Терны Чеботари Чернещина Шевченково

Кременчугский
Белецковка Бондари Бурты Варакуты Василенки Вольная Терешковка Воскобойники Гориславцы Гуньки Демидовка Еристовка Запселье Зарудье Каменные Потоки Карповка Келеберда Кобелячек Ковалевка Ковали Кондровка Коржовка Крамаренки Кременчуг Кривуши Литвиненки Майбородовка Максимовка Маламовка Малая Кохновка Малики Махновка Миловидовка Мирное Михайленки Найденовка Недогарки Новоселовка Олефировка Омельник Онищенки Остапцы Пановка Пащеновка Песчаное Петрашовка Писарщина Подгорное Потоки Пришиб Пустовиты Пухальщина Пятихатки Работовка Радочины Ракитно-Доновка Ракитное Ревовка Роево Романки Садки Саловка Самусевка Сосновка Старая Белецковка Степовка Федоренки Червоная Знаменка Чечелево Чикаловка Щербаки Щербухи Ялинцы Яремовка

Лохвицкий
Архиповка Безсалы Белогорилка Бербеницы Бешты Бодаква Васильки Венславы Веселое Вишенки Вишневое Волковское Воля Выришальное Высокое Гаевщина Гамалиевка Гирявые Исковцы Горки Дерековщина Дибровка Долинка Дрюковщина Забодаква Замориевка Западинцы Зирка Исковцы Комсомольское Корсуновка Криница Лохвица Лука Луценки Лучка Мехедовка Млыны Нижняя Будаковка Новое Овдиевка Озерное Парницкое Пески Песочки Пестечевское Пласковщина Погарщина Пролетарий Пучковщина Риги Романиха Руда Рудка Ручки Саранчино Свиридовка Сенча Скоробогатки Слободка Слюзиха Сокириха Старый Хутор Степуки Токари Харьковцы Христановка Хрули Часниковка Червоная Балка Червоная Слободка Червонозаводское Червоные Луки Чижи Шевченки Шевченково Шкадретов Шмыгли Яблонево Яремовщина Яхники Ячники

Лубенский
Александровка Барвинщина Березовка Березоточа Биевцы Богодаровка Броварки Величковка Вилы Висачки Вовчик Войниха Волчья Долина Высший Булатец Вязовок Гонцы Горобии Гребище Губское Давиденки Духово Енковцы Жданы Жовтневое Засулье Ивановка Исковцы Калайдинцы Карпиловка Клепачи Комунар Кононовка Кревелевка Кремянка Крутой Берег Кузубовка Купьеваха Литвяки Лубны Луки Лушники Макаровщина Малый Вязовок Матяшовка Мацкова Лучка Мацковцы Мгарь Михновцы Назаровка Нижний Булатец Николаевка Новаки Новоореховка Окоп Ольшанка Ореховка Остаповка Пески Пулинцы Пышное Пятигорцы Ремивка Ромодан Свечковка Селюки Снитин Снитино Солоница Стадня Степури Сухая Солоница Тарандинцы Терновщина Терны Тишки Тотчино Халепцы Хитцы Хорошки Червоные Пологи Чернече Чудновцы Шеки Шершневка Шинковщина

Машевский
Абрамовка Алексеевка Андреевка Базилевщина Богдановка Волчья Балка Вольное Грабовщина Григоровка Дмитровка Жирковка Заря Калиновка Козельщина Коноваловка Кошмановка Красногорка Кустолово-Суходолка Латышовка Любимовка Малая Нехвороща Машевка Мироновка Михайловка Новая Павловка Новый Тагамлык Огуевка Павловка Первомайское Петровка Рубановка Рясское Сахновщина Свистуновка Селещина Солнечное Старицковка Сухоносовка Тимченковка Усть-Липянка

Миргородский
Абрамовка Алексеевка Андреевка Базилевщина Богдановка Волчья Балка Волчья Балка Вольное Вольное Грабовщина Грабовщина Григоровка Григоровка Дмитровка Дмитровка Жирковка Жирковка Заря Заря Калиновка Калиновка Козельщина Козельщина Коноваловка Коноваловка Кошмановка Кошмановка Красногорка Красногорка Кустолово-Суходолка Кустолово-Суходолка Латышовка Латышовка Любимовка Любимовка Малая Нехвороща Малая Нехвороща Машевка Машевка Миргород Мироновка Михайловка Михайловка Новая Павловка Новая Павловка Новый Тагамлык Новый Тагамлык Огуевка Огуевка Павловка Павловка Первомайское Первомайское Петровка Петровка Рубановка Рубановка Рясское Рясское Сахновщина Сахновщина Свистуновка Свистуновка Селещина Селещина Солнечное Солнечное Старицковка Старицковка Сухоносовка Сухоносовка Тимченковка Тимченковка Усть-Липянка Усть-Липянка

Новосанжарский
Андреевка Баловка Бичевое Богдановка Бойковка Бондуры Бридуны Бурты Варваровка Великие Солонцы Великий Кобелячек Великое Болото Веселка Висичи Волковка Вольная Степь Галущина Гребля Ганжи Горобцы Грекопавловка Губаревка Давыдовка Деркачевка Дмитренки Долгая Пустошь Драбиновка Дубина Дудкин Гай Емцева Долина Забродки Зачепиловка Китайгоры Клюсовка Кобы Козубы Крутая Балка Кунцево Кустолово Лахны Лелюховка Лениново Ливенское Лысовка Малая Перещепина Малые Солонцы Малый Кобелячек Маньковка Марьяновка Маячка Мушина Гребля Мушина Гребля Нехвороща Новые Санжары Оборона Рад Олейники Пасечное Писаревка Пологи Пологи-Низ Полузорье Попово Пристанционное Пудловка Рекуновка Руденковка Светловщина Собковка Соколова Балка Старые Санжары Столбина Долина Стрижевщина Судовка Сулимы Супротивная Балка Сухая Маячка Шедиево Шелкоплясы Шпортки

Оржицкий
Великоселецкое Воронинцы Грабов Денисовка Дмитровка Загребелье Загребля Залужное Заречье Зарог Золотухи Ивановка Казачье Колодна Котляревское Круподеринцы Куйбышево Лазорки Лукомье Максимовщина Малоселецкое Маяковка Несено-Иржавец Нижний Иржавец Новое Новооржицкое Новоселовка Новый Иржавец Онишки Оржица Плехов Полуниевка Приймовщина Райозеро Савинцы Сазоновка Сауловка Слепород Старый Иржавец Тарасенково Тарасовка Теремецкий Тимки Филипичи Хорошки Хоружевка Чайковщина Чевельча Черевки Чернета Чмыхалово Чутовка Яблоновка

Пирятинский
Александровка Архемовка Белоцерковцы Березовая Рудка Великая Круча Верхояровка Вечорки Виктория Вишневое Высокое Голобородько Грабаровка Гурбинцы Давыдовка Деймановка Замостище Заречье Ивженко Калинов Мост Каплинцы Кейбаловка Кроты Крячковка Леляки Малая Круча Малютинцы Марьинское Меченки Могилевщина Новые Мартиновичи Першотравневое Пирятин Повстин Приходьки Ровное Сасиновка Смотрики Тепловка Усовка Харьковцы Червоное Шкураты Яцыны

Полтавский
Абазовка Андреевка Андрушки Байрак Безручки Березовка Бершацкое Биологичное Божки Божково Божковское Бочановка Бричковка Бруновка Бугаевка Бузовая Пасковка Буланово Бурты Валок Василевка Васильцы Васьки Ватажково Вацы Великий Тростянец Вербовое Верхолы Высшие Ольшаны Вытевка Гаврилки Гвоздиковка Глобы Глухово Гожулы Головач Головки Гонтари Гора Горбаневка Готвянчик Грабиновка Гриневка Гутыревка Давыдовка Долина Дудниково Ежаковка Жуки Забаряны Заворскло Зализничное Затурино Зенцы Зоревка Ивашки Калашники Каплуновка Карнаухи Карпуси Кашубовка Квитковое Келебердовка Кирово Клименки Клюшники Ковалевка Кованчик Кованьковка Коломак Копылы Кротенки Крюково Куклинцы Куликово Курилеховка Лаврики Лозовка Лукищина Мазуровка Макарцовка Макуховка Малое Ладыжино Малое Никольское Малые Козубы Малый Тростянец Марковка Марьевка Мачехи Мильцы Миновка Михайлики Надержинщина Нестеренки Нижние Млыны Нижние Ольшаны Николаевка Никольское Новоселовка Носовка Олепиры Ольховщина Ольховый Рог Опошняны Очкановка Пасковка Патлаевка Петровка Писаренки Подлепичи Полтава Пожарная Балка Портновка Рассошенцы Рожаевка Руновщина Сапожино Сердюки Сноповое Соломаховка Соседки Сосновка Степановка Степное Ступки Судиевка Супруновка Сягайлы Тахтаулово Твердохлебы Терентьевка Терешки Терновщина Трирогово Тютюнники Ульяновка Уманцевка Фисуны Цибули Цыганское Червоная Долина Черкасовка Черноглазовка Шевченки Шилы Шмыгли Шостаки Щербани Яцынова Слободка

Решетиловский
Бабичи Бакай Белокони Березняки Браилки Братешки Бузиновщина Ганжи Глубокая Балка Голубы Гольмановка Гришки Демидовка Демьянцы Дмитренки Долина Дружба Жовтневое Каленики Коленьки Коломак Колотии Коржовка Крахмальцы Кривки Кузьменки Кукобовка Левенцовка Лиман Второй Лиман Первый Литвиновка Лобачи Лучки Лютовка Малый Бакай Мирное Михновка Молодиковщина Мушты Мякеньковка Нагорное Николаевка Новая Диканька Новая Михайловка Онищенки Паненки Пасечники Паськовка Пащенки Песчаное Писаренки Плоское Подок Потеряйки Потеряйки-Горовые Поточек Прокоповка Пустовары Решетиловка Сени Славки Слюсари Сухорабовка Твердохлебы Тривайлы Туры Тутаки Федиевка Фрунзовка Хоружи Хрещатое Чередники Чернещина Шамраевка Шарлаи Шевченково Шиловка Шишацкое Шкурупиевка Шкурупии Шрамки Яценки

Семеновский
Байрак Бакумовка Белогубы Беляки Богдановка Брусово Бурбино Буромка Василевка Василяки Великие Липняги Вербки Веремиевка Веселый Подол Вольное Гаевка Герасимовка Горошино Гребли Грицаи Демьяновка Егоровка Жовтневое Заичинцы Зикранцы Ивановка Калиновка Карпиха Кривая Руда Кукобы Курганное Лукашовка Малые Липняги Матвеевка Мироны Нарожье Наталенки Новая Александровка Новая Петровка Новоселица Новый Калкаев Оболонь Осокоры Очеретоватое Панивановка Погребняки Подол Пузыри Семеновка Середино Слюзовка Старый Калкаев Степановка Строкачи Толстое Тройняки Тукалы Устимовка Худолиевка Чаплинцы Червоный Лиман Шепелевка

Хорольский
Андреевка Барилово Бариловщина Березняки Болбасовка Бочки Бригадировка Буберево Бурлаки Бутовцы Ванжина Долина Варваровка Вербино Вергуны Вишняки Вязовок Гирино Глубокая Долина Григоровка Грушино Дации Демина Балка Дубовое Еньки Ерковцы Запорожчино Зубенки Иванцы Иващенки Клепачи Ковали Ковтуны Козубовка Коломийцево Озеро Костюки Кривцы Кулики Кулиничи Куторжиха Лагодовка Лазки Левченки Лисянщина Лобковая Балка Лозы Малая Поповка Мартыновка Мелюшки Мищенки Мусиевка Настасовка Наталовка Николаевка Новачиха Новоаврамовка Новоивановка Новый Байрак Ореховщина Орликовщина Остапенки Павленки Павловка Падуси Петракеевка Петровка Покровская Богачка Поповка Пристань Радьки Райковщина Роплянское Рыбченки Садовое Софино Среднее Ставки Стайки Староаврамовка Тарасовка Третьяково Трубайцы Ульяновка Хвощовка Хильковка Хоменки Хорол Червоное Шарковщина Широкое Шишаки Шкили Штомпелевка Ялосовецкое

Чернухинский
Александровка Беличево Белоусовка Богдановка Богодаровка Бондари Бубны Вороньки Гайки Галяво Гильцы Голотовщина Городище Загребелье Кизловка Ковали Красное Куренька Лесовая Слободка Липовое Луговики Мелехи Мокиевка Нетратовка Нехристовка Новая Диброва Новая Петровщина Осняг Пацалы Пески-Удайские Позняки Постав-Мука Синяковщина Скибинцы Сухая Лохвица Сухоносовка Харсики Хейловщина Чаплинка Чернухи Яцюково

Чутовский
Артемовка Березовое Василевка Верхние Ровны Виноминовка Войновка Вольница Гряково Дондасовка Жовтневое Зеленковка Искровка Казачье Кантемировка Кохановка Кочубеевка Левенцовка Лисичья Лозоватка Лысовщина Майоровка Нижние Ровни Никоноровка Новая Кочубеевка Новое Гряково Новофедоровка Ольховатка Охочее Первозвановка Першотравневое Подгорное Распашное Рябковка Скибовка Смородщина Стенка Степановка Сторожевое Таверовка Той Бик Трудолюбовка Филенково Флоровка Чапаево Червоное Черняковка Чутово Шевченковка Щорсовка Юнаки

Шишацкий
Бабичи Барановка Белаши Бухуны Великая Бузова Великий Перевоз Величково Вертелецкое Вишневое Воронянщина Воскобойники Гнатенки Гоголево Гончары Горишнее Горовая Яковенщина Гребеняки Григоровщина Демьянки Дмитровка Жоржевка Зеленое Зозули Кирпотовка Киселиха Климово Ковалевка Ковердина Балка Колодежно Коляды Криворучки Куйбышево Легейды Лещаны Луци Малая Бузовая Маликовщина Малый Перевоз Маначиновка Масловцы Мирошники Михайлики Науменки Нижние Яреськи Низовая Яковенщина Носы Павловка Палагеевка Переводчиково Першотравневое Порскалевка Принцево Пришиб Раевка Римиги Романки Сагайдак Салимовщина Самары Сосновка Сулимы Тищенки Толстое Федунка Харенки Хвальки Хвощево Ходосиха Христевка Цевы Чернобаи Чернышовка Шарлаевка Шафрановка Швадроны Шишаки Яреськи
www.zagorodna.com

НОВОСТРОЙКИ И ЖИЛЫЕ КОМПЛЕКСЫ ПОЛТАВСКОЙ ОБЛАСТИ

 

КУПИТЬ-ПРОДАТЬ КВАРТИРУ, ДОМ, УЧАСТОК В ПОЛТАВЕ

 

КОТТЕДЖНЫЕ ГОРОДКИ В ПОЛТАВСКОЙ ОБЛАСТИ

March Field Air Museum In Riverside, CA

 Помогите сохранить наш радиосамолет OQ-2/RP-5 в отличном состоянии, сделайте пожертвование сегодня!

 

Производитель: Реджинальд Денни Радиоплан Компания
Обозначение: ОК-2/РП-5
Версия: Б
Тип: Радиоуправляемый дрон-мишень
Технические характеристики
Длина: 8 футов 8 дюймов
Размах крыла: 12 футов 3 дюйма
Экипаж: (удаленный): 1 (оператор)
Вес брутто: 104 фунта
Движение
№двигателей: 1
Силовая установка: Правер О-15-1
Мощность:
Выносливость: 1 час
Максимальная скорость: 85 миль/ч

 

Первым БПЛА (беспилотным летательным аппаратом) вооруженных сил США был радиоуправляемый дрон-мишень, построенный Реджинальдом Денни. Компания Radioplane на заводе в аэропорту Ван-Найс.В 1940 году армия разместила первоначальный заказ на 53 RP-4, за которым последовал заказ в 1941 году на RP-5, который стал OQ-2 армии США и US ВМФ ТДД-1. К концу войны тысячи были построены и тысячи уничтожены, поскольку солдаты и матросы обучались тонкому искусству зенитных операций.

 

Именно на этом заводе 26 июня 1945 года армейский фотограф Дэвид Коновер увидел молодую женщину-сборщика по имени Норма Джин Догерти. который, по его мнению, имел потенциал в качестве модели.Ее сфотографировали на заводе, что привело к карьере пин-ап и послевоенной пробе Нормы Джин, которая вскоре сменила имя на Мэрилин. Монро. Известно, что из тысяч построенных существуют только восемь.

 

Производитель: Реджинальд Денни Радиоплан Компания
Обозначение: ОК-2/РП-5
Версия: Б
Тип: Радиоуправляемый дрон-мишень
Технические характеристики
Длина: 8 футов 8 дюймов
Размах крыла: 12 футов 3 дюйма
Экипаж: (удаленный): 1 (оператор)
Вес брутто: 104 фунта
Движение
№двигателей: 1
Силовая установка: Правер О-15-1
Мощность:
Выносливость: 1 час
Максимальная скорость: 85 миль/ч

 

Первым БПЛА (беспилотным летательным аппаратом) вооруженных сил США был радиоуправляемый дрон-мишень, построенный Реджинальдом Денни. Компания Radioplane на заводе в аэропорту Ван-Найс.В 1940 году армия разместила первоначальный заказ на 53 RP-4, за которым последовал заказ в 1941 году на RP-5, который стал OQ-2 армии США и US ВМФ ТДД-1. К концу войны тысячи были построены и тысячи уничтожены, поскольку солдаты и матросы обучались тонкому искусству зенитных операций.

 

Именно на этом заводе 26 июня 1945 года армейский фотограф Дэвид Коновер увидел молодую женщину-сборщика по имени Норма Джин Догерти. который, по его мнению, имел потенциал в качестве модели.Ее сфотографировали на заводе, что привело к карьере пин-ап и послевоенной пробе Нормы Джин, которая вскоре сменила имя на Мэрилин. Монро. Известно, что из тысяч построенных существуют только восемь.

Модульный разъем 5G110-RP5, Leviton QuickPort eXtreme, CAT5e+, RJ45, Purple – Falcon Technologies, Inc.

Наша политика заключается в том, чтобы удовлетворить вас, клиента, и мы приложим все усилия, чтобы предоставить вам продукт и услугу, которые вам нужны. Если возврат приемлем на основании критериев, указанных ниже, и спецификаций производителя, будет выдан номер RMA, а форма запроса на возврат материалов будет отправлена ​​по факсу/электронной почте покупателю с указанием применимой платы за пополнение запасов, если требуется, и срока оплаты. вернуть перечисленные материалы.

Товар на складе

Товары со склада, приобретенные в течение последних 90 дней, подлежат возврату на прилавок без присвоения номера RMA. Товары должны быть возвращены с копией оригинального счета-фактуры/заказа на продажу Falcon Tech для выдачи кредита. При возврате в течение 30 дней с момента покупки взимается плата за пополнение запасов. Все товары должны быть в оригинальной упаковке в пригодном для продажи состоянии.

Нет в наличии/специальный заказ/специальные товары

Товары стоимостью менее 75 долларов США, которых нет в наличии, возврату не подлежат.Возврат товаров, которых нет в наличии, должен быть инициирован в течение 20 дней с момента получения продуктов в Falcon Technologies, Inc. За товары, которых нет в наличии, взимается комиссия. Специальные заказы и индивидуальные заказы ВОЗВРАТУ НЕ ПОДЛЕЖАТ.

Дефектные товары

Возврат дефектных изделий допускается, если они не функционируют в соответствии со спецификациями, установленными производителем. Прежде чем может быть выдан номер RMA, требуется объяснение дефекта. Любой дефектный товар, срок действия которого превышает 30 дней с даты выставления счета, потребует от клиента взаимодействия напрямую с производителем.

Как запросить RMA:

  • Через веб-сайт. Щелкните ссылку формы запроса RMA ниже. Ваш запрос будет обработан, и вы должны получить подтверждение в течение 24-48 часов.
  • Через торгового представителя — просто позвоните или напишите своему торговому представителю, чтобы сообщить, какие товары вам нужно вернуть. Укажите номер заказа на продажу или счет-фактуру и причину возврата.
  • Форма запроса RMA

Доставка возвращенных товаров

Копия формы RMA вместе с копией оригинального счета-фактуры/заказа на продажу должны сопровождать возвращаемый товар.Это относится к возвратам, поступающим на прилавок, а также к возвратам, поступающим через UPS и т. д. Все возвраты, отправляемые в Falcon Technologies, должны четко указывать номер RMA на внешней упаковке.

ВОЗВРАТ МАТЕРИАЛОВ ПО: 2631 METRO BLVD., MARYLAND HEIGHTS, MO 63043

 

 

Добро пожаловать в эпоху больших данных

Вступление

От раннего наблюдения планет через телескопы Галилеем и Кеплером, развития методов измерения времени, которые позволили осуществлять навигацию, открытия элементарных частей клеток с помощью микроскопов, использования дифракции рентгеновских лучей для обнаружения структуры ДНК, хроматографии, спектроскопии или секвенирование ДНК, к современному использованию быстрых вычислительных инструментов в эпоху Интернета, технологические инновации привели к захватывающим стремительным достижениям в науке.Многие философы и историки науки уже давно спорят о том, движут ли научные достижения в основном новыми идеями или новыми инструментами, и, хотя на этот вопрос нет четкого ответа, никто не сомневается в том, что технология сыграла фундаментальную роль в научном прогрессе (Dyson, 2012).

Сегодня мы живем в эпоху биологических открытий, основанную на технологиях, когда в биологии регулярно используются чрезвычайно большие наборы данных (Ropert-Coudert and Wilson, 2005; Shade and Teal, 2015). В этом смысле области экологии, этологии, зоологии и, в конечном итоге, орнитологии не остались в стороне от этих технологических новшеств, что позволило генерировать большие объемы данных благодаря все более широкому использованию технологий дистанционного отслеживания (Бенсон, в печати ).Как это произошло несколько десятилетий назад с геномикой, протеомикой, метаболомикой и другими «-омиками», экология вступила в так называемую эру «больших данных» (Hampton et al ., 2013). Изучение движения животных, важный аспект экологии, не является исключением.

Движение животных, и особенно движение птиц, уже давно привлекало внимание натуралистов и ученых со времен Аристотеля. Как следствие, по разным таксонам и географическим регионам собрано огромное количество информации, которая стала предметом анализа многих научных дисциплин.Чтобы обеспечить концептуальную основу для интеграции всей этой информации, восемь лет назад некоторые ученые предложили основать новую научную дисциплину под названием «экология движения» (Nathan et al ., 2008). Как заявляют их авторы, цель концепции экологии движения состоит в том, чтобы «предложить новую научную парадигму, которая ставит само движение в качестве центральной темы, и способствовать развитию интегративной теории движений организмов для лучшего понимания причин, механизмов, закономерностей и последствия всех явлений движения» (Натан, 2008).Соответственно, технологии индивидуального слежения являются связующим звеном между формирующейся областью экологии перемещений и огромным объемом знаний, собранных в традиционных научных дисциплинах.

Этот документ в первую очередь адресован студентам выпускных курсов бакалавриата, недавним выпускникам в области биологии или наук об окружающей среде и особенно молодым ученым, желающим начать свою карьеру в новой области экологии движения. Он отражает мою личную точку зрения на современное состояние методов индивидуального слежения за птицами и наиболее важные проблемы, которые я, как личный пользователь, считаю необходимым решить в будущем.Сначала я приведу краткий обзор индивидуальных систем слежения за птицами. Затем я расскажу о текущих проблемах отслеживания птиц с помощью дистанционной телеметрии, включая технологические и научные проблемы. Я также подчеркиваю будущие перспективы этой области исследований, включая ряд научных вопросов, ответы на которые были получены с помощью дистанционных данных телеметрии или которые, как ожидается, будут получены в будущем. Наконец, я обсуждаю некоторые этические аспекты отслеживания животных, уделяя особое внимание отлову птиц, методам прикрепления, соотношению массы метки к массе тела и поведению видов, подлежащих индивидуальному отслеживанию.

Индивидуальный трекинг в орнитологии: краткий обзор

Индивидуальное отслеживание или просто отслеживание sensu lato (см. вставку 1) включает методологические приемы, направленные на отслеживание и определение того, где животное находится в пространстве на Земле. Индивидуальное отслеживание имеет давнюю традицию в орнитологии, главным образом в форме кольцевания птиц (Newton, 2014). С тех пор, как первые металлические кольца были прикреплены к птицам Гансом Христианом Корнелиусом Мортенсеном в 1899 году, индивидуальная идентификация птиц с помощью металлических колец и бирок на крыльях обеспечила многие из наиболее значительных достижений во многих областях экологии животных, которые выходят далеко за пределы современной науки. области орнитологии.По сути, кольцевание способствовало значительному прогрессу в фундаментальном понимании экологии, поведения животных, сохранения птиц и даже эволюции. В первую очередь ориентированное на увлекательное изучение миграции птиц, индивидуальное отслеживание птиц с помощью металлических колец дало ценную информацию о других аспектах биологии птиц, таких как мониторинг популяции, динамика популяции, расселение, биометрия, фенология размножения и линьки, механизмы ориентации и навигации. , системы спаривания, генетика, территориальность, пищевое поведение, физиология, передача болезней и, в последнее время, изучение глобального изменения климата (Spina, 1999; Baillie, 2001; Newton, 2014; EURING, 2015; Hays et al ., в печати), чтобы привести несколько примеров. Однако всестороннее описание основных достижений в экологии животных, связанных с кольцеванием птиц, выходит за рамки данной статьи. Прошу прощения у читателя за это упущение.

В дальнейшем я буду ссылаться на изучение индивидуального слежения с использованием методов дистанционной телеметрии (вставка 1). После кольцевания одним из самых значительных достижений в изучении движений птиц стала разработка первых радиопередатчиков в конце 1950-х годов (Lemunyan et al ., 1959; Кокрэн и Лорд, 1963; Уайт и Гарротт, 1990). Из-за низкой стоимости оборудования и его базовой технологии радиослежение на очень высоких частотах (VHF) было обычной системой слежения, используемой в течение десятилетий (Kenward, 2001). Как и кольцевание птиц, традиционное наземное слежение по-прежнему является очень полезной (а в некоторых случаях и единственной) системой, доступной для отслеживания мелких организмов, включая большинство видов птиц (рис. 1). Позже одним из главных достижений в области индивидуального слежения стала разработка первых спутниковых передатчиков в 1980-х годах (Fuller и др. ., 1984; Жувентен и Веймерскирх, 1990 г.; Nowak и др. , 1990). Спутниковые передатчики позволяли удаленно отслеживать животных по всему миру, при этом исследователю не нужно было определять местонахождение сигнала (Börger, 2016). Таким образом, вопросы, которые до сих пор оставались нерешенными, например, где дальние мигранты проводят зиму, и касающиеся важных аспектов миграционной связности, начали получать ответы. С включением приемников GPS, передачей данных через систему Argos и увеличением объема хранения данных и емкости аккумуляторов (сначала в бортовых батареях, а затем с использованием перезаряжаемых панелей на солнечной энергии) спутниковые передатчики определенно произвели революцию в изучении движения животных. .Кроме того, в 1990-х годах стали доступны новые технологические инновации, такие как разработка геолокаторов уровня освещенности, которые позволяли оценивать географическое положение путем расчета времени восхода и захода солнца (Wilson, 1992), что помогло решить основные вопросы исследований и сохранения в экология птиц (Bridge et al ., 2013). Их главное преимущество заключается в том, что они представляют собой относительно легкую и недорогую альтернативу традиционным технологиям отслеживания и, следовательно, позволили добиться значительных успехов в изучении мелких видов птиц (Stutchbury et al ., 2009). К сожалению, их основные недостатки заключаются в том, что для загрузки данных необходимо извлекать геолокаторы, и поэтому они полезны только для легко повторно поймаемых видов, демонстрирующих высокую точность местонахождения, и что точность их определения местоположения в диапазоне от 50 до 200 км низка (особенно вблизи). к полюсам, экватору и во время равноденствий). Наконец, регистраторы архивных данных (или регистраторы данных, см. вставку 1) были впервые доступны в конце 1990-х годов и стали более популярными в последние годы, в основном из-за их способности включать новые датчики наряду с GPS-местоположением, включая акселерометры и датчики температуры, частоты сердечных сокращений. датчики проводимости или даже видеозаписи (Кук и др. ., 2004; Ропер-Кудер и Уилсон, 2005 г.; Tomkiewicz и др. ., 2010; Браун и др. ., 2013; Хейс, 2015). Этот факт в сочетании с улучшенными возможностями удаленной загрузки данных через сеть мобильной связи GSM и возможностью реконфигурации рабочего цикла на основе запросов пользователей сделал возможным мониторинг животных в режиме, близком к реальному времени. Доступные в настоящее время коммерческие регистраторы данных позволяют собирать данные о нескольких тысячах местоположений в день благодаря высокой частоте сбора данных (1 Гц = 1 место в секунду) и большей емкости внутренней памяти.Кроме того, текущие регистраторы данных также имеют повышенную точность оценки местоположения. Многие исследователи утверждают, что в результате этих крупных технологических усовершенствований экология движений животных вступила в «золотой век», в течение которого нынешнее поколение ученых станет свидетелем беспрецедентно захватывающих открытий (Wilcove and Wikelski, 2008; Kays et al. ., 2015). ).

Вставка 1. Глоссарий

Акселерометр : электронное устройство, измеряющее ускорение во времени.Датчики ускорения обычно включаются в регистраторы данных и обычно записывают данные по нескольким осям (т. е. обычно по трем осям X, Y, Z). Выход датчика может измениться по двум причинам: изменение ориентации устройства и ускоренное поступательное движение устройства. Необработанные данные об ускорении должны быть преобразованы в физические единицы (например, м/с 2 ) с использованием математических формул.

Архивный регистратор данных (или регистратор данных ): электронное устройство, прикрепленное к животным или имплантированное им, которое регистрирует и сохраняет информацию во встроенной памяти.В зависимости от их размера, емкости аккумулятора и отслеживаемых видов регистраторы данных должны быть восстановлены для извлечения данных. В большинстве современных устройств данные могут передаваться удаленно через спутник, телефонную сеть GPRS/GSM или по беспроводной связи на базовую станцию, соединенную специальной антенной.

Местоположение Argos : Система ARGOS позволяет вычислять местоположение передатчика, используя эффект Доплера на частоте передачи, который является единственной доступной информацией о местоположении для небольших PTT, не включая датчик GPS (например, датчик GPS).г., < 5 г). Местоположение вычисляется с использованием двух алгоритмов обработки местоположения: анализа наименьших квадратов и фильтрации Калмана, что обеспечивает большее количество местоположений и лучшую точность. Независимо от количества сообщений, полученных во время прохождения спутника, Argos рассчитывает предполагаемую ошибку. Это позволяет классифицировать классы размещения (LC) в зависимости от их номинальной точности следующим образом: LC3 < 250 м; LC2 = 250 м – 500 м; LC1 = 500 м – 1500 м; ЛК0 > 1500 м; LCA, LCB = Без оценки точности; LCZ = неверное местоположение (Argos, 2015).

Система ARGOS : глобальная спутниковая система определения местоположения и сбора данных, предназначенная для изучения перемещений животных. Он позволяет определить местоположение любого мобильного объекта, оснащенного совместимым передатчиком, по всему миру с помощью сети из шести спутников. Данные, записанные в терминалах передатчиков платформы (РТТ), передаются на один из этих спутников, сохраняются на бортовом самописце и повторно передаются на землю каждый раз, когда спутник проходит над одной из трех основных приемных станций.Центры обработки обрабатывают все полученные данные и делают информацию доступной для пользователей.

Поведенческая сегментация (или поведенческая аннотация) : определить простейшие функциональные единицы траекторий движения (т. е. поведенческие режимы) и аннотировать их для каждого местоположения. Проводя аналогию, поведенческий режим является для траектории движения тем же, чем ген является для последовательности ДНК (Nathan et al ., 2008; Benson, в печати). Существует несколько вычислительных инструментов и математических алгоритмов, которые делают это без присмотра (например,г., бинарная кластеризация, байесовские методы оценки, модели в пространстве состояний и т. д.).

Биологический учет (или биотелеметрия): использование миниатюрных меток, прикрепляемых к животным, для регистрации и/или передачи данных о движениях, поведении, физиологии и/или окружающей среде животных. Этот термин включает в себя различные типы датчиков, в том числе предназначенные для быстрой записи GPS-позиции, акселерометрии, проводимости, информации об уровне освещенности, частоте сердечных сокращений, нейрологгерах, температуре тела, записи видео и даже обмене информацией с другими близлежащими метками и базами. станции.

Обычное слежение (или наземное слежение, радиослежение, слежение в диапазоне ОВЧ): индивидуальная наземная система слежения, основанная на излучении радиосигналов ближнего действия очень высокой частоты (ОВЧ), которые принимаются рядом систем, включая установленные антенны. на вышках, транспортных средствах (автомобилях, самолетах, лодках…) или в руках людей. Положение оценивается с помощью триангуляции, и основным недостатком является то, что приемник должен находиться близко к передатчику (обычно в пределах нескольких километров).Из-за низкой стоимости оборудования и его базовой технологии это была обычная система слежения, используемая на протяжении десятилетий.

Аннотация данных об окружающей среде (или аннотация пути): система для добавления внешней информации (например, данных об окружающей среде) и/или внутренней информации (физиологической) к данным отслеживания животных. Результатом является аннотированный путь, включающий дополнительные данные для каждого географического местоположения движущегося организма.

Геолокатор (или регистратор глобального определения местоположения / регистратор GLS, регистратор уровня освещенности, светочувствительный геолокатор): небольших записывающих регистратора данных, которые включают в себя датчик освещенности, измеряющий солнечное излучение, и точные часы реального времени для определения времени восход и закат.Расчетное географическое положение получается путем вычисления длины дня, которая указывает широту, и времени солнечного полудня, который указывает долготу.

GPRS: аббревиатура General Packet Radio Service. Расширение Глобальной системы мобильной связи, состоящее из услуги пакетной мобильной передачи данных в системах сотовой связи 2G и 3G. В отличие от данных с коммутацией каналов, которые обычно оплачиваются за время соединения, за использование GPRS обычно взимается плата в зависимости от объема переданных данных.

GPS: аббревиатура от Global Positioning System. Спутниковая навигационная система, разработанная в Соединенных Штатах, которая предоставляет информацию о местоположении и времени в любых условиях с глобальным покрытием на Земле.

GSM: аббревиатура от Global System for Mobile Communications. Цифровая мобильная телефонная система, которая широко используется в Европе и других частях мира для передачи данных.

ICARUS: аббревиатура Международного сотрудничества по исследованиям животных с использованием космоса.Международная инициатива, направленная на наблюдение за глобальными миграционными перемещениями мелких животных через спутниковую систему, установленную в российском модуле Международной космической станции (МКС) ( www.icarusinitiative.org). Эта система оснащена мощными возможностями обработки для обнаружения и различения слабых сигналов малых меток (< 5 г), находящихся в зоне приема приемных антенн, установленных на МКС. Теги записывают архивные данные, включая положение GPS, акселерометр и температуру.

ODBA: общее динамическое ускорение тела.Мера динамического ускорения, вызванного относительно центра масс животного в результате его движения. Эта мера получена из записей ускорения в трех пространственных измерениях с помощью акселерометра. ODBA считается откалиброванным показателем скорости потребления кислорода (VO2) и, следовательно, скорости метаболизма животного (т. е. расхода энергии) (Wilson et al ., 2006).

PTT: аббревиатура от Platform Transmitter Terminal. Оборудование, используемое для измерения через набор датчиков и одностороннюю передающую связь.

Телеметрия: слово, полученное из комбинации двух греческих слов: теле и метрон (µετρoν), что означает дистанционное измерение данных.

Выслеживание (или индивидуальное выслеживание): методический прием, направленный на отслеживание и определение пространственного положения животного. Для целей этой статьи я имею в виду только дистанционную телеметрию для отслеживания передвижения животных.

Отслеживание птиц в контексте научных публикаций

Перемещение птиц уже давно вызывает большой интерес у орнитологов.Следовательно, количество опубликованных статей с использованием технологий индивидуального слежения за птицами значительно увеличилось в последние годы (Holyoak et al ., 2008). Например, согласно обзору литературы за период 1950–2015 гг., первые статьи о спутниковом трекинге, регистраторах данных, геолокаторах и акселерометрии были опубликованы в 1990, 1991, 2002 и 2002 гг., и их количество увеличилось в среднем на 42,7%, 27,7%. , 79,5%, 51,5% в год за последние 25 лет соответственно (рис. 2). Параллельно с этим за последние десятилетия наблюдался экспоненциальный рост научных публикаций (Bornmann and Mutz, 2015).Однако, если публикации по экологии увеличивались в среднем на 7,0 % в год, то публикации, посвященные технологиям индивидуального слежения за птицами, увеличивались в среднем на 17,6 % в год (т. е. в 2,52 раза за тот же период) (рис. 2). Это ясно показывает, что современные технологии индивидуального слежения внесли значительный вклад во многие важные темы орнитологии или, как ожидается, сделают это в будущем (таблица 1), опираясь на знания, полученные с помощью других методов, таких как кольцевание и обычное радиослежение.

Рис. 1.

Гистограмма массы тела птицы и возможные устройства слежения в соответствии с правилом 3% массы тела. Этот рисунок был адаптирован и обновлен из Bridge и др. . (2011) и Кейс и др. . (2015). Обратите внимание, что масса тела (г) на оси X показана в масштабе log 2 . Массы тела птиц 8 654 видов были получены от Dunning (2007).

[Histograma de los pesos corporales y posibles dispositivos de seguimiento que se pueden utilizar de acuerdo con la regla del 3% del pel corporal.La figura ha sido adaptada yactualizada a partir de Bridge et al. (2011) и Kays et al. (2015). Nótese que la masa corporal (g) en el eje X se muestra en escala log 2 . El peso corporal de 8.654 especies de aves fue obtenido de Dunning (2007).]

Рис. 2.

Количество статей, опубликованных за год, в которых говорится об отдельных системах слежения за птицами. Информация основана на обзоре литературы с использованием базы данных ISI Web of Science. Фиолетовая линия показывает количество опубликованных статей по индивидуальному отслеживанию в процентах от всех статей, опубликованных в области экологии.Условия поиска доступны в дополнительных электронных материалах: Таблица S2 (Art5Lopez63.1_SupplementaryMaterial).

[Número de artículos publicados por año referentes a sistemas de seguimiento Individual en aves. La información fite obtenida partir de una búsqueda bibliográfica en la base de datos del ISI Web of Science. La línea morada muestra el porcentaje de artículos publicados sobre seguimiento private con respecto al número total de artículos publicados en el campo de la ecologia.Los términos de búsqueda están disponibles en el Material Supplementario Electrónico: Tabla S2 (Art5Lopez63.1_SupplementaryMaterial).]

Текущие проблемы отслеживания птиц

Технологические проблемы

С тех пор как Гордон Э. Мур, соучредитель корпорации Intel, сформулировал свой знаменитый закон в 1965 году, основанный на наблюдении, что количество транзисторов в плотной интегральной схеме удваивается примерно каждые два года (т. е. закон Мура) (Moore, 1965), электронные устройства претерпели драматический процесс миниатюризации за последние пять десятилетий.Подобно мобильным телефонам и компьютерам, технологии слежения за животными уменьшились в размерах на три-четыре порядка: от первых радиопередатчиков весом до одного-двух килограммов до небольших геолокаторов весом менее 0,5 г (рис. 1; Дополнительный электронный материал: таблица). S1 (Art5Lopez63.1_SupplementaryMaterial)). Очевидно, что существует компромисс между сроком службы устройств слежения, максимальным количеством местоположений, регистрируемых в день, временным и пространственным разрешением, размером батареи и весом.Таким образом, инженеры изо всех сил пытаются получить максимальную отдачу от современных технологий, разрабатывая новые более мелкие компоненты и устанавливая более энергоэффективные микропроцессоры в устройства слежения. Например, всего десять лет назад терминалы платформенных передатчиков (PTT), прикрепленные к постоянным и перелетным птицам, предоставляли одно или два местоположения в день на основе доплеровского сдвига Аргоса (например, Cadahia et al ., 2005; Thorup et al . , 2006), в то время как лучшие передатчики Argos/GPS могли получать одно определение местоположения каждые 2–3 часа в самой сложной конфигурации рабочего цикла (например,г., Soutullo и др. ., 2007, 2008; Cadahia и др. ., 2008). Напротив, современные регистраторы данных могут предоставлять до одного местоположения в секунду (рис. 3), включая дополнительную информацию от других датчиков активности, и могут отправлять пакеты данных через сеть GSM (например, Lanzone и др., 2012) или путем автоматической загрузки на базовую станцию ​​(например, Holland et al., 2009; Kays et al., 2011; Bouten et al., 2013; Pfeiffer and Meyburg, 2015).

Больше датчиков в меньших метках

Текущая технологическая задача состоит в том, чтобы продолжать сокращать размер передатчика вместе с увеличением количества встроенных датчиков биологической регистрации (Кук и др., 2004; Рутц и Хейс, 2009). Современные устройства слежения, в отличие от традиционных методов слежения, таких как металлические кольца или обычное радиослежение, очень дороги: от нескольких сотен до нескольких тысяч евро. Таким образом, за технологиями отслеживания существует огромный коммерческий рынок, ведущие компании к энергичным усилиям по разработке все более компактных передатчиков с более высокой пропускной способностью по конкурентоспособным ценам (см. некоторые примеры в таблице S1 (Art5Lopez63.1_Дополнительный материал)). Будущие передатчики будут иметь большую внутреннюю емкость памяти и более длительный срок службы батареи (т. е. большее количество циклов зарядки/разрядки). Кроме того, ожидается, что удаленно загружаемые регистраторы данных (т. е. передатчики, использующие радиоканал для беспроводной связи) будут иметь более короткое время обработки для извлечения данных из нескольких меток. Интересные 2D-предприятия, такие как многообещающий проект ICARUS (см. вставку 1), который направлен на наблюдение за глобальными миграционными перемещениями мелких животных через спутниковую систему, установленную на Международной космической станции (МКС), находятся в стадии разработки (Wikelski et al. ., 2007). Эта инициатива направлена ​​на то, чтобы революционизировать существующие системы слежения, имитируя обычное радиослежение, направляя антенны на Землю с околоземной орбиты на МКС. Это позволит размещать радиопередатчики, прикрепленные к мелким животным, от птиц до насекомых, в любом месте на Земле. Научное сообщество проявляет большой интерес к этой инициативе, и, хотя несколько вопросов все еще остаются без ответа (например, сколько будут весить передатчики, сколько они будут стоить или кто будет конечными пользователями?), в случае успеха это может облегчить квантовый скачок в наших знаниях о движении животных.

Рис. 3.

Пример двух отдельных следов пары орланов Бонелли Aquila fasciata , записанных с помощью GPS/GSM-телеметрии высокого разрешения в Испании (López-López and Urios, неопубликованные данные). Каждая точка соответствует местоположению GPS и показывает, как самец (красный) и самка (желтый) парят вместе в двухчасовом временном окне. Для этого конкретного исследования регистраторы данных были запрограммированы на запись одного местоположения GPS и измерений трехосного акселерометра (частота дискретизации = 33,3 Гц для каждой оси) каждые пять минут в соответствии с базовой конфигурацией в течение года.Кроме того, регистраторы данных записывают местоположение GPS каждую секунду в течение определенных периодов времени продолжительностью 15 минут, называемых «суперспадами». В результате GPS-телеметрия с высоким разрешением позволяет проводить глубокий анализ поведения этих птиц на их территории.

[Ejemplo de dos «tracks» Individuales de una pareja de águilas perdiceras Aquila fasciata en España gracias to telemetría GPS/GSM de alta resolución (López-López и Urios, datos inéditos). Cada punto соответствует una localización GPS y muestra cómo el macho (rojo) y la hembra (amarillo) ciclean juntos en una ventanatemporal de dos horas.En concreto, para este estudio los dataloggers fueron programados para obtener una posición GPS y medidas del acelerómetro tri-axial (frecuencia de muestreo = 33 Hz en cada eje) cada cinco minutos de acuerdo con la programación básica para todo el año. Además, los dataloggers recogen una localización GPS cada segundo durante determinados períodos de tiempo de 15 minutos de duración denominados «super ráfagas». Де Эсте модо, ла телеметрия GPS-де-альта resolución ЭСТА Permitiendo llevar Кабо ип анализ ан profundidad дель comportamiento де Эстас авес ан су territorio.]

Архивирование и обработка данных

Благодаря улучшенным характеристикам современных регистраторов данных, мы перешли от регистрации очень небольшого количества местоположений на одно животное к сотням и тысячам местоположений на одно животное в день. До недавнего времени доступ к необработанным данным и их загрузка непосредственно пользователями происходили относительно редко (например, обычно каждую неделю или каждые десять дней из системы Argos), и их можно было легко хранить на обычных настольных компьютерах. Однако современные регистраторы данных, особенно передающие информацию через мобильную сеть GSM, ежедневно передают большие объемы необработанных данных (рис.2). Следовательно, хранение чрезвычайно больших наборов данных и управление ими может быть непосильным, особенно для новичков. Чтобы исправить эту ситуацию, несколько репозиториев данных, которые находятся в свободном доступе в Интернете, позволяют долгосрочное архивирование данных в удаленном месте. Кроме того, эти репозитории предоставляют полезные услуги, такие как автоматическая загрузка данных с передатчиков, анализ данных, управление данными, анализ данных и аннотация окружающей среды (см. вставку 1). Хотя репозитории данных находятся в свободном доступе в Интернете, важно подчеркнуть, что исследователи сохраняют право собственности на свои данные и могут выбирать между различными уровнями доступности данных для общественности (т.г., менеджер данных, сотрудники проекта, широкая общественность). Одним из самых популярных хранилищ данных является Movebank (Wikelski and Kays, 2015), хотя другие, такие как Satellite Tracking and Analysis Tool (Coyne and Godley, 2005), были пионерами в этой области и использовались с начала 2000-х годов. Поэтому я рекомендую использовать внешние репозитории данных не только для резервного копирования данных, но и для обмена данными с другими членами научного сообщества и гражданами в целом, что, вероятно, является наиболее важным применением (см., например, seaturtle.org и seabirdtracking.org). Это облегчает участие в совместной работе, чтобы помочь ученым решать более широкие научные вопросы, а также привлекает общественный интерес. Наконец, информация, доступная в общедоступных хранилищах, является отличным инструментом для повышения осведомленности общественности о проблемах сохранения (например, мигрирующих видов) и в качестве учебного пособия на всех академических уровнях.

Научные проблемы

Новые вычислительные инструменты

В дополнение к технологическим проблемам отдельные системы слежения ставят множество различных научных задач.После того как данные собраны, отфильтрованы и надлежащим образом сохранены во внешних репозиториях, одной из наиболее важных задач является анализ данных. Анализ чрезвычайно больших наборов данных создает вычислительные и статистические проблемы, в основном из-за огромных размеров выборки и высокой размерности больших данных (Fan et al., 2014). Для преодоления этой проблемы требуется разработка новых сложных инструментов управления данными для анализа данных о движении (Shamoun-Baranes et al., 2011).Это открывает новые возможности для исследований не только для орнитологов, но и для ученых в целом. В частности, нам необходимо обучать следующее поколение ученых вычислительной технике, области, которая в значительной степени упускается из виду в программах биологии для выпускников, а также создавать междисциплинарные группы, в которых орнитологи принимают участие в интерпретации данных (Hampton et al. , 2013; Shade and Teal, 2015). Следовательно, нам необходимо поощрять культуру обмена данными и междисциплинарной совместной работы.Новые наборы инструментов, специально разработанные для географических информационных систем, такие как программное обеспечение для анализа движений животных (Hooge and Eichenlaub, 1997), инструменты домашнего диапазона (Rodgers et al., 2007) или программное обеспечение для геопространственного моделирования окружающей среды (Beyer, 2012). развитый. Кроме того, стали очень популярными бесплатные программные пакеты, которые содержат функции для доступа к данным о перемещениях, а также инструменты для визуализации и статистического анализа наборов данных о перемещениях животных. Некоторыми примерами являются «адеабитат» (Calenge, 2006), «движение» (Kranstauber et al., 2012; Kranstauber and Smolia, 2015), «GeoLight» (Lisovski and Hahn, 2012) и воспроизводимый домашний диапазон «rhr» (Signer and Balkenhol, 2015) R-пакеты. Воспроизводимость данных является важным вопросом, который до сих пор остается проблемой (Peng, 2011). Дальнейшие усовершенствования вычислительной науки обеспечат интересные инструменты, которые откроют новые направления исследований в области анализа движений птиц.

Пространственная и временная автокорреляция

Животные перемещаются на большие расстояния в течение длительных периодов времени, следуя весьма изменчивым индивидуальным маршрутам (например,г., Лопес-Фопес и др., 2014а). Например, движения птиц могут варьироваться от баллистических траекторий, зарегистрированных во время миграции (т. е. следования почти постоянному направлению на высокой скорости), до кривых траекторий с постоянными поворотами и изменениями направления на малой скорости во время интенсивного поиска пищи. Кроме того, перемещения отдельных лиц демонстрируют модель пространственно-временной автокорреляции: т. е. их местоположение в момент времени t + 1 зависит от их местоположения в момент времени t (Otis and White, 1999), которое, кроме того, является стохастическим и часто подвержено серьезной ошибке наблюдения (Patterson). и др., 2008). Работа как с неопределенностью, так и с пространственно-временной автокорреляцией является одной из самых больших проблем при анализе данных о движении (Cagnacci et al., 2010; Fieberg et al., 2010). В зависимости от конфигурации рабочего цикла датчики записывают эту информацию с разной частотой дискретизации. Следовательно, длина разрыва между последовательными местоположениями делает необходимым использование того или иного набора аналитических инструментов (Kie et и др., 2010). Этот факт привел к развитию статистических методов, таких как модели пространства состояний (Jonsen et al., 2005; Patterson et al., 2008) и моделей Броуновских мостов (Home et al., 2007), которые были нацелены на интерпретацию того, где может находиться животное между последовательными перемещениями. В настоящее время степень неопределенности в движении животных резко снизилась благодаря GPS-телеметрии с высоким разрешением, что сделало ранее очень полезные аналитические инструменты несколько устаревшими. Например, современные регистраторы данных (по крайней мере, доступные для более крупных птиц, см. рис. 1 и таблицу S1 (Art5Lopez63.1_SupplementaryMaterial)) записывать местоположения GPS с частотой 1 Гц, поэтому больше нет необходимости интерполировать, где птица перемещалась между последовательными перемещениями. Мы перешли от анализа схематичного изображения пути птицы к анализу ее истинной траектории (Бенсон, в печати). Таким образом, наша текущая задача состоит в том, чтобы разработать аналитические инструменты, учитывающие автокоррелированную природу движений животных, и исследовать основные механизмы, такие как когнитивные процессы и эффекты памяти, которые вызывают эту пространственно-временную автокорреляцию (Boyce et al., 2010).

Аннотация данных об окружающей среде

Никто не стал бы изучать движения рыб или китообразных, не принимая во внимание движение океанских течений. Соответственно, анализ данных о перемещении птиц без учета условий окружающей среды также был бы бессмысленным. Для своего передвижения птицы должны отталкиваться от жидкости, будь то воздух (большинство видов) или вода (например, пингвины, утки и т. д.), которая сама по себе тоже движется. Следовательно, необходимо соотносить информацию о движении животных с особенностями тех сред, в которых они действительно перемещаются.Таким образом, связывание следов животных с данными об окружающей среде и лежащим в их основе контекстом, т. е. «процесс аннотирования данных об окружающей среде», необходимо для понимания поведения птиц (Mandel et al., 2011). Однако это представляет собой аналитическую проблему из-за разного пространственно-временного разрешения данных отслеживания и информации об окружающей среде (например, о погодных условиях, топографии, первичной продуктивности, землепользовании, растительности, снежном покрове и т. д.). Система Env-DATA (Dodge et al., 2013), реализованная в репозитории данных Movebank, предоставляет интересную бесплатную автоматизированную службу аннотирования траекторий движения, которая облегчает изучение движений птиц в их контексте окружающей среды (например,г., по ветровым течениям, температуре, тепловому подъему, атмосферному давлению и другим показателям, регистрируемым с помощью технологий дистанционного зондирования). Тем не менее, наша текущая задача состоит в том, чтобы продолжать создавать новые аналитические инструменты (например, в рамках статистического программного обеспечения R и MATLAB, а также специальные расширения для программного обеспечения географических информационных систем) и разрабатывать новые алгоритмы интерполяции для облегчения интеграции данных, повторной выборки и интерполяции с той же скоростью. при котором записываются данные о движении.

Поведенческая сегментация

Определение поведения на основе данных о движениях животных является важной темой поведенческой экологии. С этой целью удаление субъективности в интерпретации данных и понимание поведения в соответствующем масштабе, в котором оно происходит, становится важным. Поэтому исследователи разработали несколько инструментов, направленных на расщепление поведения на его элементарные базовые единицы или поведенческие модели (т. е. перемещение, поиск пищи, отдых и т. д.). Таким образом, этот процесс известен как поведенческая сегментация.Традиционные подходы включают языки машинного обучения, фрактальный анализ, время первого прохождения, модели в пространстве состояний, анализ точек изменения поведения, k-кластеризацию, автокорреляционные функции и иерархические байесовские алгоритмы, но они требуют значительного вклада исследователя и, таким образом, являются предметом определенная степень субъективности (Jonsen et al., 2003, 2005; Morales et al., 2004; Schick et al., 2008; Gurarie et al., 2009; Dean )., 2012). Недавними достижениями в этой области являются алгоритмы неконтролируемых и неинтенсивных вычислений, такие как бинарная кластеризация с максимизацией ожидания, реализованная в R-пакете «EMbC» (Garriga et al., 2014). EMbC фокусируется только на анализе двух переменных движения (скорости и поворота), полученных из последовательных точек траектории, и было доказано, что он хорошо подходит для больших данных, записанных с высокой частотой, а также для крупномасштабного анализа (например, , Лузао и др., 2014). В других новых подходах используются данные об ускорении для определения поведенческих режимов (Nathan et al., 2012; Williams et al., 2015). Поэтому наша текущая задача состоит в том, чтобы продолжить разработку новых надежных инструментов для поведенческой сегментации, которые отражают сложность поведенческих режимов, не зависят от априорных предположений и обладают самым высоким объяснительным потенциалом (Gurarie et al., 2016). Понимание того, как разные поведенческие модели взаимодействуют в разных пространственно-временных масштабах, и включение когнитивных процессов, поведенческая пластичность (т.э., личность) (Patrick and Weimerskirch, 2014) и эффекты памяти в моделях также остаются проблемой (Hays et al., в печати).

От 2D к 3D (и 4D)

Птицы используют пространство в трех измерениях. Однако, несмотря на вычислительные достижения, анализ перемещений животных обычно сводился к количественной оценке использования пространства в двух измерениях (широта и долгота) и не позволял интегрировать вертикальные данные в оценки использования среды обитания (Белант и и др., 2012), в основном из-за низкой точности большинства высотных измерений. Следовательно, необходимо включить третье измерение (т. е. высоту или глубину) в анализ перемещения животных, поскольку это приведет к лучшему пониманию использования и выбора среды обитания (Cooper et al., 2014). Хотя несколько алгоритмов, таких как R-пакеты «ks» (Duong, 2015) и «mkde» (Tracey et al., 2014), были разработаны для создания новых оценок плотности ядра на основе движения, примеров очень мало. анализа движения, учитывающего трехмерность при анализе использования пространства и количественной оценке распределения использования (Keating and Cherry, 2009; Cooper et al., 2014; Cleasby и др., 2015). Таким образом, моделирование движений птиц в трех измерениях (или даже в четырех измерениях с учетом времени) является многообещающей областью исследований, особенно для анализа взаимодействия животных как в пространстве, так и во времени. Кроме того, нам нужны более совершенные инструменты компьютерной визуализации для создания и исследования 3D, а также включения цветных изображений и видео в традиционные публикации (ShamounBaranes et al., 2011; Demšar et al., 2015).

Взаимодействия с животными

Сложное поведение, демонстрируемое птицами, является результатом суммы взаимодействий животное-окружающая среда и взаимодействие животное-животное как на внутривидовом, так и на межвидовом уровнях. Существует огромное количество экологической литературы по изучению отношений между животными и окружающей их средой (например, по выбору среды обитания, использованию ресурсов, анализу экологических ниш и т. д.). Однако роль внутри- и межвидовых взаимодействий и то, как они влияют на движения птиц и в конечном итоге определяют использование ими пространства, остается малоизученной.Традиционно большинство исследований взаимодействий птиц были сосредоточены на пространственном перекрытии в домашних ареалах или статических взаимодействиях (т. время) (Benhamou et al., 2014). Сочетание наличия телеметрических данных с высоким разрешением и новых аналитических инструментов открывает новые возможности для будущих исследований в области экологии движения (Kays et al., 2015). Хорошим инструментом является R-пакет «wildlifeDI» (Long, 2014), который включает в себя набор функций и индексов для количественной оценки взаимодействия с животными (например, анализ близости, коэффициент ассоциации, индекс корреляции, индекс динамического взаимодействия) (Long et и др., 2014). Важно отметить, что эти показатели учитывают автокоррелированную природу данных о перемещениях и, таким образом, особенно подходят для анализа информации, записанной с помощью индивидуальных методов отслеживания. Оценка того, как внутривидовые и межвидовые взаимодействия влияют на передвижение, чрезвычайно важна в орнитологии, особенно для решения таких интересных тем, как распространение инвазивных видов, передача болезней или для изучения территориального и антихищнического поведения (см. некоторые примеры в таблице 1).Кроме того, многоиндивидуальное GPS-отслеживание расширяет сферу экологии животных до изучения коллективного поведения и роли социальных сетей и иерархии в процессах принятия решений (например, лидерство в стайном поведении) (Couzin et al., ). 2005; Usherwood et al., 2011; Flack et al., 2015; Kays et al., 2015). Наша текущая задача состоит в том, чтобы перейти от индивидуального отслеживания к многоиндивидуальному отслеживанию, например, отслеживанию когорт людей из одной гильдии, родителей и детей одной семьи или разных членов социальных или колониальных видов, чтобы связать коллективное движение с характеристиками окружающей среды. и, в конечном счете, с динамикой населения (Morales et al., 2010). Вывод пространственных паттернов на уровне популяции из лежащих в основе индивидуальных процессов движения и взаимодействия и разработка механистических моделей территориальных взаимодействий также представляют собой многообещающие области исследований (Potts et al., 2015).

Этические аспекты

Исследования с использованием индивидуальных систем слежения основаны на базовом предположении, что поведение птиц не изменяется (или изменяется незначительно) под воздействием передатчиков.Однако это основное предположение редко проверялось и в определенной степени является произвольным (Caccamise and Hedin, 1985; Barron et al., 2010; Constantini and Møller, 2013). Имеется обширная литература о воздействии передатчиков на птиц, однако результаты неубедительны (Murray and Fuller, 2000). В то время как некоторые авторы сообщают о негативном воздействии на птиц с общим негативным влиянием на компоненты приспособленности (т.g., Igual et al., 2005) и утверждают, что размер выборки в большинстве исследований, сообщающих о вредных эффектах, невелик (Sergio et al., 2015). Правильный выбор типа передатчика (т. е. тангенты, регистраторы данных, геолокаторы и т. д.) в сочетании с подходящим методом крепления (т. , и даже имплантируемые передатчики, требующие хирургического вмешательства) имеет решающее значение для снижения потенциально вредного воздействия на поведение птиц (например,г., Vandenabeele et al., 2013; Blackburn и др., 2016).

Существует общепринятое «эмпирическое правило» 3–5% для отношения массы метки к массе тела, что ограничивает количество устройств слежения, подходящих для данного вида (Brander and Cochran, 1969; Kenward, 2001) (рис. 1). Однако некоторые обзорные исследования предполагают, что это правило не подтверждается эмпирически (Barron et al., 2010), и исследователь может принять произвольное решение, следовать правилу или нет.В настоящее время существует большое давление, чтобы довести технологии до предела, чтобы получить больше шансов на окончательную публикацию результатов, и, следовательно, некоторые исследователи поддаются искушению в некоторых случаях превысить соотношение массы метки к массе тела 3–5%. Тем не менее следует соблюдать принцип предосторожности; т. е. проект по отслеживанию не должен разрешаться, если последствия комбинации передатчика и метода прикрепления неизвестны или подозреваются вредные последствия для родственных или морфологически сходных видов.Следовательно, необходимы дальнейшие исследования для оценки того, какие методы отслеживания являются подходящими, включая не только влияние массы метки, но также влияние метки на аэродинамику различных групп видов и возникающий в результате возможный эффект сопротивления (например, Pennycuick et al., 2012). Пробные исследования с обычными видами, не находящимися под угрозой исчезновения, могли бы стать хорошей возможностью проверить воздействие передатчиков на птиц в контролируемых условиях (например, с использованием невосстановимых видов в реабилитационных центрах).

Наконец, желательно каким-то образом регулировать использование индивидуальных технологий отслеживания, включая (например) более строгие критерии лицензирования и обязательное посещение учебных курсов (Sergio et al., 2015). Установка передатчиков подразумевает отлов птиц, в некоторых случаях уязвимых, редких или находящихся под угрозой исчезновения видов, поэтому перед началом проекта по отслеживанию следует провести анализ затрат и результатов (Latham et al., 2015; Pimm et al., 2015). ). Отлов, обращение и крепление устройств слежения требует набора навыков, которым необходимо обучать и постоянно переоценивать. Поэтому я рекомендую создавать специальные рабочие группы, а также открытые симпозиумы и специальные семинары для заинтересованных исследователей.Государственная администрация и финансовые учреждения должны взять на себя строгие этические обязательства, прежде чем начинать проект отслеживания. Кроме того, ученый должен четко обосновать, почему необходимо отслеживать данный вид, и должен указать основные цели проекта и то, как эти цели достижимы только с использованием индивидуальных технологий отслеживания. В настоящее время стоимость передатчиков стремительно снижается, что делает их более доступными для всех. Следовательно, некоторые государственные органы, неправительственные организации, управляющие землей и любительские группы сочли отслеживание птиц интересным хобби, которое питает многочисленные публичные профили в социальных сетях (например,g., Facebook, веб-сайты проектов и т. д.) без намерения решать четкие вопросы, подкрепленные надежными научными проектами. На мой взгляд, простое любопытство узнать, куда перемещаются животные, само по себе не оправдывает отлов и отслеживание птиц. Следовательно, следует поощрять сотрудничество между междисциплинарными группами и расширенный обмен информацией (Hampton et al., 2013; Pimm et al., 2015).

Заключительные замечания

Возможно, мы переживаем самое продуктивное время для изучения движений птиц со времен Аристотеля.Быстро развивающиеся технологии позволяют проводить передовые исследования, раскрывающие беспрецедентный уровень детализации движений животных. Некоторые воспользовались этой возможностью, чтобы ввести термин «экология движения» в качестве научной дисциплины, чтобы привлечь внимание к этой новой области. Хотя с моей точки зрения движение само по себе не составляет отдельной научной дисциплины, никто не сомневается в важности движения и его существенной роли в экологии и поведении (Бенсон, в печати). Индивидуальные технологии отслеживания обычно критикуют за их высокую стоимость, что приводит к небольшим размерам выборки и, следовательно, к ограниченным возможностям для экологических выводов (Hebblewhite and Haydon, 2010).Тем не менее, многообещающее будущее изучения движений животных обеспечивается постоянным совершенствованием современных технологий слежения и увеличением числа компаний, выпускающих на рынок устройства дистанционного слежения. Текущие проблемы включают в себя, как перейти от отдельных мелкомасштабных перемещений к крупномасштабному выбору ресурсов и динамике на уровне популяции (Hebblewhite and Haydon, 2010; Morales et al., 2010) и как разместить информацию, полученную с помощью телеметрии. в общие рамки теоретического корпуса экологических знаний.

Наконец, не следует забывать, что системы индивидуального слежения являются всего лишь методами и не являются самоцелью (Соколов, 2011). Отлов, обращение и крепление передатчиков влекут за собой беспокойство (в большинстве случаев терпимое) и, соответственно, большую ответственность. Прежде чем начать проект по отслеживанию, исследователи должны тщательно обдумать основные цели исследования, удобство отслеживания рассматриваемых видов и то, является ли дистанционное отслеживание лучшей методологией для этой цели (Latham et al., 2015). Ключевыми задачами на будущее являются получение максимальной отдачи от данных и повышение культуры междисциплинарного сотрудничества между исследовательскими группами (Pimm et al., 2015). Мы определенно вступили в золотую эру в изучении движения животных, и мы не должны упускать эту возможность.

Улучшенный сценарий для Falcon 4

Часто задаваемые вопросы — HiTiles и Сокол

я хочу, чтобы HiTiles улучшили мой опыт работы с Falcon — что мне нужно?

Во-первых, купить пакет текстур HiTiles и установите его (HiTiles.exe, 81 МБ). Затем скачать бесплатную программу установки для Falcon 4 и запустите его (HiTiles2Falcon4+.exe, 2 МБ).

Что Версии и версии Falcon 4 поддерживает ваш установщик?

Программа установки для Falcon 4 поддерживает корейский ТВД по умолчанию для всех версий на основе на СуперПАК3. Сюда входят все версии BMS, FreeFalcon и SuperPAK. 3 и 4. (Не поддерживается RP5, так как он сильно устарел 🙂

Установщик для Балкан теперь доступно.

А как насчет предстоящего Falcon 4.0: Allied Force (F4AF)?

у меня нет ключ. Как это выглядит, движок Terrain такой же, так что может быть быть HiTiles F4AF, как только я получу его копию. Никаких обещаний 🙂

я раньше пользовались вашими старыми бесплатными HiTiles — о чем нужно позаботиться?

Нет. Просто установите новый пакет HiTiles, а затем запустите программу установки Falcon, как описано над.Он перезапишет старые.

я летать в онлайн виртуальной эскадрилье — Что про совместимость с мультиплеером?

Нет проблем. HiTiles не влияют на MP, поэтому не имеет значения, если некоторые товарищи по команде есть HiTiles, а у других нет (конечно, они все ДОЛЖНЫ их иметь :-).


После делать переустановку Falcon 4 (также известную как «танец»), как мне получить мои HiTiles вернулись?

Повторно запустить Установщик сокола (HiTiles2Falcon4.исполняемый). Затем он переустановит HiTiles пакет, который все еще устанавливается отдельно от того, когда вы делали первоначальный установка HiTiles.exe.

Что о ваших старых HiTiles, доступных на falcon.lovesignal.org/falcon.tomch.com?

Пока они все еще доступны бесплатно, они представляют собой лишь небольшой и устаревший подмножество пакета HiTiles, предлагаемого здесь. Кроме того, установка процесс для нового пакета намного проще: просто купите HiTiles (один скачать), затем скачайте бесплатный установщик по вашему выбору (например,грамм. для Сокола) с этого веб-сайта — тогда это простая установка с помощью установщика.

Я все еще застрял и нуждается в поддержке.

Нет проблем. Напишите мне по электронной почте (hitiles AT tomch.com) или используйте контактную форму, чтобы отправить мне сообщение.
Вы также можете использовать это для отчетов об ошибках, предложений клиентов и любых других Обратная связь.


HiTiles защищены (c)авторским правом 2002-2004 гг. Томас Д.Валти, Берн, Швейцария.
Falcon 4 является интеллектуальной собственностью Atari, Inc.

 

 

 

(PDF) Колониальное гнездование кобчика Falco vespertinus L. у озера Маныч-Гудило

184

СУХИЕ ЭКОСИСТЕМЫ Vol. 2 № 3 2012

ЛЕБЕДЕВА, ЕРМОЛАЕВ

ВЫВОДЫ

Популяции кобчика сравнительно

успешны в степной зоне благодаря наличию

крупной сети искусственных лесных насаждений.Они составляют

популяционного резерва вида. Однако состояние

лесополос в долине Маныча ухудшается

повсеместно из-за отсутствия надлежащего ухода и незаконных

галлонных рубок деревьев, что может снизить ценность этих

местообитаний для изучаемых видов в будущем. .

репродуктивный успех кобчика, который

не строит собственных гнезд, во многом связан с

наличием гнезд других птиц, не занятых

другими относительно крупными видами птиц, а также

защита гнездовой территории от конкурентов.

Наши исследования показали, что за редким исключением

кобчик занимает грачейные гнезда в лесных

поясах. Кобчик поражает количество

грачей, что вынуждает части локальной группировки этого вида

переселяться в соседние колонии. Это достигается

агрессивным поведением со стороны кобчика-

(активная защита выбранной гнездовой

территории).

Внутривидовая конкуренция между красноногими

соколами снижается из-за значительного расстояния

между обитаемыми гнездами этого вида в граничниках

а.е.Однако следует отметить, что в некоторых

колониях при увеличении численности вида может увеличиваться

плотность кобчика,

при этом расстояние между гнездами может сокращаться до

1 м, не влияя на размер муфты. Это

указывает на толерантность кобчика к

гнездованию в колониях, что, вероятно, является одним из факторов, позволивших ему расширить свой гнездовой ареал в

ХХ в. и освоить искусственные лесные насаждения. 

ции в степной зоне.

Тем не менее, следует отметить, что структура семьи

влияет на сроки начала яйцекладки.

Яйцекладка происходит в более короткие промежутки времени в колониях

с небольшой площадью и высокой плотностью, где внутри-

и межвидовая (кирпич против грача) конкуренция

более интенсивна, чем на более крупных лежбищах .

Ранее нами было установлено (Лебедева и др.,

2011), что по сравнению, например, с., обыкновенная пустельга,

кобчик более чувствителен к погодным и

климатическим колебаниям. Настоящее исследование показывает, что после суровой зимы

плотность гнездования кобчика-

снижается. Нами отмечена изменчивость

минимального расстояния между обитаемыми гнездами

кобчика по годам, но это не однозначно

связано с погодно-климатическими колебаниями

и может быть объяснено влиянием как абиотических

, так и биотических факторов.

Некоторые репродуктивные параметры кобчика-

кобчика, такие как дата откладки первого яйца,

размер кладки, размерные характеристики яиц,

оказались независимыми от маргинального эффекта для

птиц, гнездящихся в лесополосах. Тенденция репродуктивного успеха кобчика к снижению в

разреженных участках полезащитных полос, вероятно, будет

значимой в сочетании с другими неблагоприятными факторами

.На стабильность некоторых репродуктивных признаков

этого вида влияет близость к автомагистралям

(фактор беспокойства и/или загрязнение окружающей среды

).

Таким образом, в условиях климатических колебаний

и существующей антропогенной нагрузки в долине Маныча

локальную популяцию кобчика

можно считать лишь относительно успешной.

ЛИТЕРАТУРА

Агроклиматические ресурсы Ростовской области

(Агроклиматические

Ресурсы Ростовской области).

BirdLife International:

BirdLife International:

Falco Vespertinus

, в

IUCN 2011.

IUCN Красный список угрожаемых видов

, версия 2011.2,

2008. http: //www.iucnredList.org. Скачано на

20 января 2012 г.

Бондарев Д.В. Гнездование кобчика в дельте Волги //

Гнездовая жизнь

птиц

. Пермь: Пермский ГУ,

98002. С. 19.56–58.

Cramp, S., Simmons, K.E.L., Ferguson-Lees, I.J.,

Gilmor, R., Hudson, R., Nicholson, E.M., Ogilvie, M.A.,

Olney, R.J.S., Voous, K.H., and Wattel, J., Order

Struthioniformes, in

Справочник птиц Европы.

Ближний Восток и Северная Африка. Птицы Западной Палеарктики: от страусов до уток

, Oxford University

Press, 1977, vol. 1, стр. 37–41.

Де Мартон, Э., Une Nouvelle Fonction Climatologique:

L’Indice D’Aridite,

La Meteorologie

, 1926, vol. 2,

стр. 449–458.

Дементьев Г.П., Отряд соколиных, в

Птицы Советского

Союз

(Птицы СССР), Москва: Советская

Наука, 1951, т. 1, с. 1, стр. 70–341.

Fehérvári, P., Harnos, A., Neidert, D., and Solt, Sz., Mod-

eling Выбор места обитания красноногих соколов

(

Falco vespertinus

A Возможное объяснение):

Изменения в ареале размножения в Венгрии,

Прикладные

Экология и исследования окружающей среды

, 2009, №.7,

стр. 59–69.

Фергюсон-Лис, Дж. и Кристи, Д.А.,

Хищники мира

,

Лондон: Кристофер Хелм, 2001, 992 стр.

Гизатулин И.И. Аутэкологические особенности

локусов долины Западного Маныча //

Кавка

зский орнитологический вестник. 14, стр. 7–11.

Horváth, L., A kék vércse (

Falco vespertinus

L.) és a kis

örgébics (

Lanius minor

Gm.) élettörténetének összeha

sonlító vizsgálata II. A fiókak kikelésétöl az öszi

vonulásig,

Vertebrata Hungarica

, 1964, ном. 6 (1–2),

стр. 13–39.

Horváth, L., Social Pattern and Behavior Between Two

Falco Species (Aves),

Annales historico-naturales Musei

nationalis Hungarici

, 1975, vol. 67, с.327–331.

Хойт, Д.Ф., Практические методы оценки объема и

свежего веса птичьих яиц,

Auk

, 1979, vol. 96, стр. 73–77.

Ильюх, м.п., Хохлов, А.Н., Цапко, Н.В. и Аш-

Боков, у. Обзоры / Охота / Пистолеты BB — ОБЗОР: Пневматическое ружье Umarex RP5 — Помповая пневматическая винтовка

3 января 2019 г.Пневматический пистолет для борьбы с крысами Umarex RP5 CO2 также идеально подходит для очистки сада от консервных банок. Новый пневматический пистолет от Umarex, помповая пневматическая винтовка, которая использует 2 капсулы CO2 по 12 г и дает практически нулевую отдачу при выстреле. Не слишком большая мощность означает, что он идеально подходит для работы в помещении и на близком расстоянии, и ему не требуется кирпичная надворная постройка в качестве упора для работы в саду. Это мой полный обзор нового пневматического оружия. Имейте в виду, что CO2 зависит от температуры, поэтому результаты мощности могут отличаться. Кроме того, моя винтовка настроена на питание в Великобритании, и, таким образом, в разных странах вы можете получить больше или меньше мощности в зависимости от местных законов.Umarex рекламирует, что эта винтовка способна менять ствол, приклад или нет, с сотнями комбинаций. Я могу тестировать только то, что могу купить/иметь. Мои любимые мишени https://amzn.to/2SAJAhA Бюджетные сошки, черные https://amzn.to/2RtarPh, красные https://amzn.to/2BWe8Dv, коричневые https://amzn.to/2SAIWRc My Hawke Red Dot Sight — Доступны более дешевые https://amzn.to/2SADTjZ Объем бюджета https://amzn.to/2GRiJN6 СЛЕДУЙТЕ ЗА МНОЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ https://www.8dc6460bbbb088757ed67ed8fb316b1b-gdprlock Поиск пневматического оружия Facebook / Hatebook https://www.2343ec78a04c6ea9d80806345d31fd78-gdprlock/TheAirgunGearShow/ Twitter https://7905d1c4e12c54933a44d19fcd5f9356-gdprlock AirgunGear ———————————- ———————— ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Это видео предназначено только для образовательных, документальных и исследовательских целей. Любые работы с пневматическим оружием и аксессуарами для пневматического оружия должны выполняться опытным лицензированным специалистом. Ни организатор, ни кто-либо, связанный с шоу, You Tube, Google или материнская компания The Airgun Gear Show, не несут ответственности за любые травмы или ущерб, возникшие в результате попытки дублировать что-либо, показанное в этом видео.Это видео предназначено только для чисто обзорных целей. Мы не продаем пневматическое оружие, детали для пневматического оружия или оборудование для пневматического оружия. Просматривая это видео, вы соглашаетесь с содержанием данного отказа от ответственности.

Falcon Lake Sewa Tempat Berlibur & Rumah — Манитоба, Канада

Falcon Lake Sewa Tempat Berlibur & Rumah — Манитоба, Канада | AirbnbLewatkan, langsung lihat konten

Mohon maaf, beberapa bagian di situs web Airbnb tidak akan berfungsi dengan baik bila JavaScript tidak diaktifkan.

Temukan dan pesan akomodasi unik di Airbnb

Tempat berlibur bernilai tinggi di Falcon Lake

Tamu setuju: penginapan ini dinilai tinggi karena lokasi, kebersihan, dan lainnya.

  1. Селурух прудок
  2. · Соколиный пляж

Уединение на озере Сокол.

Всего в 75 минутах езды от Виннипега вы окажетесь в этом спокойном убежище на озере Фэлкон. Когда вы подъедете, позвольте дневному стрессу утихнуть с высокими соснами и безмятежностью жизни в хижине. Когда вы войдете в дверь своего дома для отпуска, вы найдете все удобства дома. Если вы хотите расслабиться и посмотреть телевизор на 40-дюймовом экране с хромированным покрытием или приготовить любимую еду на полностью оборудованной кухне, в этом месте есть все.

2.846.323 рупий / малам

2.846.323 рупий за малам
  1. Seluruh kabin
  2. · Whiteshell

Роскошная 3-комнатная квартира на набережной Фалькон-Лейк со всем, что предлагает Falcon Lake

2 Наслаждайтесь этой роскошью на берегу озера

2 южный берег с тремя спальнями и тремя ванными комнатами. Приготовьте еду на кухне шеф-повара с гранитными столешницами и двумя островами, проснитесь с потрясающим видом на озеро и работайте удаленно с Wi-Fi и выделенным офисным помещением.Прямой выход к озеру означает, что вы можете войти прямо в воду или заехать на снегоходе по озеру. В собственности есть барбекю, открытая яма для костра, газовый камин и глубокая ванна.

3.358.661 рупий / малам

3.358.661 рупий за малам
  1. Seluruh kabin
  2. · Whiteshell

Коттедж Star Lake, Юг Whiteshell MB

в коттедже South White Star. Угловой участок, 5 минут ходьбы до пляжа. Терраса сзади, доступ к барбекю, стиральная машина и функциональная кухня с плитой, небольшой духовкой, микроволновой печью и холодильником.Бесплатная питьевая вода доступна в West Hawk Lake Village, в Fire Hall. По прибытии вам наполнят два больших кувшина. Отлично подходит для семей, подходит для домашних животных и удобно расположен между озером Фалькон и озером Уэст-Хок. Несколько уединенный, но недалеко от удобств. Приходите расслабиться!

1.480.088 рупий / малам

1.480.088 рупий за малам

Tempat berlibur untuk segala gaya

Dapatkan ruang yang luasnya tepat untuk Anda.

  • Rumah

    Tempat nyaman dengan semua fasilitas penting

  • Отель

    Akomodasi даном fasilitas bergaya

  • Penginapan UNIK

    Ruang янь lebih дари sekadar Tempat tidur

Fasilitas populer Untuk Tempat berlibur ди Falcon Lake

Tempat berlibur menarik lainnya di Falcon Lake

  1. Seluruh kabin
  2. · Номер отдела1, неорганизованный

роскошный западный озеро Hawk House с двумя люксами

RP3.415.588 / Malam

RP3.41525 / Malam

RP3.41525 Seluruh Pondok
  1. · Отдел № 1, неорганизованный

Custeist Cottage Beetaway

RP2. 561.691 / Malam

RP2.561.691 на Malam
  1. Seluruh Kabin
  2. · Whiteshell
  3. · Whiteshell

rp4.970.477

RP4.970.477 / Malam

RP4.970.477 / Malam

RP4.970.477 на Malam
  1. Seluruh Pondok
  2. · Whiteshell

Веселое 3DED передний коттедж

5 рупий.123.382 / Malam

RP5.123.382 на Malam
  1. Seleuruh Kabin
  2. · Whiteshell

Уютная кабина

RP3.415.588 / Malam

RP3.41588 / Malam

RP3.41525 / Malam
  1. Seluruh Kabin
  2. · Отделение № 1, неорганизованные

Побег из Лейквью!

3.578.284 рупий / малам

3.578.284 рупий за малам
  1. Seluruh kabin
  2. · Falcon Lake

Весенний / летний ретрит Star Lake, Whiteshell

2 рупий 2.673 / Malam

RP2.265.673 на Malam
  1. Seluruh Pondok
  2. · Западное озеро Hawk Hawk

Красиво отремонтированная кабина West Hawk Hawk

RP2.846.323 / Malam

RP2.846.323 на Malam
  1. Seluruh Pondok
  2. · Сокол

Lazy Bear Cabin — Walcon West Lake Waterfront

RP3.415.588 / Malam

RP3.415.588 / Malam

RP3.4155.588 на Malam
  1. Seluruh Pondok
  2. · Сокол-озеро

Веселая салона 6 спальни с сауной

RP5.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.