модели онлайн покров

вебкам работа для парней студии

Цены в 4 Интернет-магазинах:. Следующая из Размещение товарных предложений Личный кабинет. P oisk - podbor. Выбрать регион доставки ». Торговая марка: Genius. Микрофон - встроенный.

Модели онлайн покров работа в москве вахтой для девушки

Модели онлайн покров

- по АЛП - 09:00 до. - по пятницу с звонок платный Время работы: с пн до 18:00 время московское. - по АЛП - 09:00 до.

РАБОТА ПО ВЕБ КАМЕРЕ МОДЕЛЬЮ В БОГУЧАР

Работе с пятницу с звонок платный 21:00, суббота с пн. Курьерская служба пятницу с 09:00 до. - по пятницу с 09:00 до. Курьерская служба Покупателями 8-495-792-36-00 с пн.

Internet Explorer: как стать моделью в китае парню прощения

Обмен интересует? Торг возможен? Где можно посмотреть? Какая причина продажи? Салон Тонированные стекла Регулировка передних сидений по высоте Передний центральный подлокотник Передние сиденья с поясничной поддержкой Складывающееся заднее сиденье Накладки на пороги Люк Функция складывания спинки сиденья пассажира Велюр Материал салона Светлый салон Третий задний подголовник.

Комфорт 8. Система «старт-стоп» Электростеклоподъёмники передние Прикуриватель и пепельница Усилитель руля Электростеклоподъёмники задние Охлаждаемый перчаточный ящик Регулировка руля по высоте Климат-контроль 1-зонный. Безопасность 5. Подушка безопасности водителя Подушка безопасности пассажира Подушки безопасности боковые Антиблокировочная система ABS Блокировка замков задних дверей.

Мультимедиа 4. Прочее 2. Полноразмерное запасное колесо Активная подвеска. Защита от угона 2. Сигнализация Центральный замок. Элементы экстерьера 2. Легкосплавные диски Диски Посмотреть бесплатно. Разместить рекламу Дилерам. Любая КПП. Объем от, л.

С фото. Расширенный поиск. Новые автомобили. BMW 1. Chery 2. Mazda 1. Mitsubishi 1. Renault 2. Suzuki 1. Toyota 1. Лада 2. Показать все. Грузовики и спецтехника Запчасти, шины, сервис Водная техника Мототехника. Объявления Модельный ряд. Сортировка отличная цена год пробег двигатель модель.

Покров 3 часа назад. Mazda , Покров 11 мая. Renault Kangoo, Renault Logan, Покров 9 мая. Chery Tiggo T11, Покров 4 мая. Suzuki SX4, Покров 29 апреля. Toyota Corolla, Покров 27 апреля. Лада , Покров 23 апреля. Лада Самара, Покров 21 апреля. BMW X3, Покров 18 апреля. Chery Fora A21,

ДЕВУШКИ ВЕБ МОДЕЛЬЮ

Заказать обратный звонок. Я даю согласие на обработку персональных данных. Введите слово на картинке обновить. Вход в личный кабинет. Костюмы для охоты и рыбалки Костюмы Горка Костюмы камуфляжные. Спальные мешки Туристические коврики Костровое снаряжение Фонари Снаряжение для рыбалки Снаряжение для охоты Товары для безопасности Газовое оборудование Посуда Кемпинговая мебель Бинокли, монокуляры Инструменты Средства защиты от животных и насекомых Кобуры, чехлы, ремни Спецсредства для силовых структур Тактическое снаряжение Вещмешки Сумки Термосумки Рюкзаки Гермомешки Палатки Тенты Комплектующие для палаток Пледы, подушки Элементы питания Треккинговые палки Термосы и термокружки.

Костюм противоэнцефалитный "Тайга-С" микро рип-стоп оливковый. Комбинезон противоэнцефалитный "Тайга-Проф" "пиксель серый". Костюм летний "Горка" "мультикам". Костюм летний "Путешественник" оливковый. Костюм летний детский "Горка-Д" серый пиксель. Жилет Softshell "Байкал" койот-бежевый. Брюки летние мужские треккинговые "Трек" черный. Брюки летние мужские "Орлан" НМ хаки-коричневый камуфляж.

Футболка женская арт. Свитшот женский арт. Футболка женская удлиненная пыльный зеленый. Костюм летний детский "Патриот" "серый пиксель". Лонгслив женский арт. Свитшот мужской арт. Костюм летний детский "Горка-Д" "мультикам". Брюки летние женские "Кама" хаки. Футболка женская удлиненная горчица.

Чурюлин 1,2 , В. Копейкин 2 , А. Чурюлина 1 , И. Розинкина 1,2 , Н. Фролова 1. Ломоносова, г. Москва, Россия;. Москва, Россия. Сезонный снежный покров — важное звено во взаимодействии климатических, гидрологических и гляциологических процессов на земном шаре, один из наиболее распространенных и динамичных природных объектов. Он представляет собой как мощный климатообразующий фактор, так и важный гидрологический ресурс [8]. Снежный покров на территории Российской Федерации, является важным источником питания рек в весенний период, тем самым формируя весеннее половодье.

Важнейшая характеристика снежного покрова, используемая в долгосрочных прогнозах стока талых вод — запас воды в снеге на водосборе или водный эквивалент снега ВЭС или SWE. Особое значение имеет вертикальное перераспределение влаги в снежном покрове [4]. Для ее определения необходима информация о высоте снежного покрова и его плотности.

Из-за редкой густоты маршрутных снегомерных наблюдений и их дискретности, часто приходится сталкиваться с недостаточным количеством измерений. Разработанные модели расчета объемной плотности в зависимости от высоты снега, даты, местоположения снежного покрова и ее дальнейшего перевода в данные о запасе воды в снеге не могли быть использованы в оперативной работе атмосферной модели COSMO - Ru из-за недостаточной точности получаемых данных и недостаточного временного интервала выпускаемой продукции [15].

Кроме того, на момент создания технологии [2] отсутствовали отечественные разработки по моделированию состояния снежного покрова для территории Российской Федерации в оперативном режиме с использованием стандартных синоптических измерений на метеостанциях, получаемые в виде синоптического кода SYNOP.

В связи с этим в Гидрометцентре России была разработана технология, которая позволила использовать синоптическую информацию, получаемую со станций для расчета запасов воды в снежном покрове. Технологический подход был реализован Е. Кузьминой и М.

Чумаковым « SnoWE » [1]. Создание технологии позволило в значительной степени увеличить точность расчетов, запустить систему в квази-оперативном режиме и улучшить прогноз приземной температуры воздуха вблизи границы снежного покрова. Развитие технологий, создание новых физико-математических моделей, увеличение пространственной и временной детализации спутниковых данных, потребовало дальнейшего развития « SnoWE ».

Представленная статья содержит информацию о современном состоянии проблемы мониторинга снежного покрова, краткое описание разработанных нововведений в « SnoWE » и демонстрирует результаты сравнения восстановленных снегозапасов за период с по г. Кроме того, в статье представлены результаты сравнений данных, полученных с помощью « SnoWE », с данными международных проектов, которые специализируется на расчетах восстановленных параметров снежного покрова.

Современное состояние проблемы мониторинга снежного покрова. Моделированию характеристик снежного покрова посвящено большое количество исследований. Модели и схематизации снежного покрова основаны как на полном описании процесса формирования и разрушения снежного покрова с использованием уравнений математической физики, так и на концептуальном представлении данных процессов с использованием более простых эмпирических соотношений. Структура используемой модели должна быть согласована с наличием исходных гидрометеорологических данных.

Описание процессов, происходящих в снежном покрове, может быть включено в качестве простых параметризаций, например, в блоки подстилающей поверхности моделей атмосферы, либо входить в самостоятельные модели различной степени сложности.

Во многих работах подчеркивается, что водный эквивалент снежного покрова SWE , по-прежнему трудно точно измерить как во времени, так и в пространстве [2, 3, 10]. С другой стороны, высота снежного покрова относительно легко измеряется, а наблюдения становятся все более многочисленными. Ультразвуковые приборы обеспечивают экономичный способ автоматизации измерений высоты снега в точке [13], и за последние годы количество данных измерений значительно выросло [18].

Лидарные наблюдения за высотой снега, как бортовые, так и наземные, становятся все более востребованными из-за их детального пространственного шага, как отмечается в [7, 14, 17]. Также наблюдается проявление большого внимания к съемке изменения высоты снежного покрова [9, 16] для понимания динамики развития снежного покрова в условиях малых водосборов.

Результатом проделанной работы стало заметное увеличение количества измерений высоты снега, большинство данных имеют суточную дискретность для территории США. В зарубежной практике уделяется большое внимание вопросам моделирования SWE. Одним из многочисленных примеров является проект моделирования динамики снега в Североамериканской наземной системе сбора данных NLDAS , направленный на оценку моделируемого водного эквивалента снежного покрова.

Внимание на первой стадии исследования в проекте NLDAS уделяется оценке моделируемого объема снежного покрова. Различные модификации телеметрических радиоизотопных снегомерных устройств, определяющих профили снега по горизонтали и по вертикали и передающих результаты измерений на основные станции по земле, по радио или через спутники, разработаны во Франции и США.

Реализация данного проекта позволила значительно увеличить объем получаемой информации о высоте снежного покрова. Эксперименты с моделью VIC показали, что уменьшить погрешность при прогнозе SWE можно путем дополнительного учета данных с местных метеостанций данные об осадках. Интересной особенностью NLDAS , согласно [15], является занижение температуры воздуха в зимнее время и ее завышение весной и летом по сравнению с записями SNOTEL , при этом определенную роль играет физико-географическое расположение станции.

Детальный анализ на выбранной станции США указывает на то, что ошибки в форсировании температуры воздуха могут привести к тому, что разбивка осадков на снегопады и дожди на моделях будет неправильной, таким образом можно объяснить некоторые из оставшихся ошибок в моделируемом водном эквиваленте снежного покрова. Третьим источником получения данных о состоянии снежного покрова могут служить спутниковые данные [2].

Тем не менее подготовка программного обеспечения для интерпретации спутниковых данных требует времени и большого количества персонала. Поэтому многие европейские страны пользуются международными данными для анализа ситуации на своей территории. Так, в Швейцарии объективный анализ снежного покрова базируется на использовании информации с геостационарного спутника Meteosat-8 со встроенным прибором SEVIRI , работающим в видимом и инфракрасном диапазонах.

Информация обрабатывается с интервалом в 15 минут, что позволяет отделять облака и их тени от подстилающей поверхности. Особый интерес вызывает опыт Норвегии по мониторингу снежного покрова в горных районах. Ежедневные карты снежных условий создаются в Норвегии с использованием снежной модели seNorge с г. Из европейских стран следует выделить опыт Финляндии в создании такого рода проектов. В качестве примера можно представить проект GlobSnow.

Данные проект предоставляет для пользователей информацию о степени покрывания территории Северного полушария снежным покровом, данные о его высоте и запасе воды в нем [12]. Большинство метеорологических центров используют спутниковую продукцию, находящуюся в свободном доступе в сети Интернет на сайтах Национального управления океанических и атмосферных исследований National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA и его подразделений.

Наличие регулярно поступающей оперативной информации стандартных метеорологических наблюдений с достаточно густой сети синоптических метеостанций о высоте снега явилось одной из ключевых предпосылок создания на базе Гидрометцентра России « SnoWE » — технологии вычисления на основе имеющихся данных стандартных синоптических наблюдений полей запаса воды в снеге SWE и его плотности RHO для всей территории Российской Федерации с различным пространственным шагом [3].

Дополнительно решить вопросы, связанные с нехваткой данных о состоянии снежного покрова, позволяют модели атмосферы, например модель COSMO - Ru , данные из которой активно используют в « SnoWE »; кроме того, численное моделирование в рамках модели атмосферы позволяет получить информацию о состоянии снега с некоторой заблаговременностью [5]. Технология оперативных вычислений снегозапасов по данным стандартных метеорологических наблюдений « SnoWE ». Начиная с года в Гидрометцентре России активно развивается технология оценки снегозапасов для территории Российской Федерации на основе синоптической информации.

Развитие технологии было положено Е. Чумаковым [2]. В г. Модель « SnoWE » постоянно совершенствуется и продолжает развиваться [2]. Работа снежного модуля основывается на использовании стандартных метеорологических данных приземная температура воздуха , скорость ветра на высоте 10 м, высота снежного покрова, осадки , поступающих в синоптическом коде SYNOP рис. Для получения полей первого приближения о высоте и границах снежного покрова используется система гидродинамического мезомасштабного моделирования COSMO - Ru на основе поступающих данных из системы усвоения Немецкой службы погоды DWD.

Метеорологической информация за период с Meteorological information for the time period from В основе « SnoWE » заложена одномерная многослойная модель снежного покрова, ежедневно вычисляющая значения накапливаемых влагозапасов и плотность снега.

В технологии реализованы три различных направления расчета снегозапасов в зависимости от текущей метеорологической ситуации в регионе исследования: 1 выпал свежевыпавший снег; 2 снежный покров; 3 снежный покров отсутствует. В зависимости от выбранного направления для расчета снега применяются различные математические выражения. В случае, если на территории исследования наблюдается снежный покров, требуется определить, что произошло с ним за последние сутки.

В зависимости от изменения высоты снежного покрова на каждой станции или точке возможны три расчетных варианта: 1 высота снежного покрова увеличилась; 2 высота снежного покрова не изменилась; 3 высота снежного покрова уменьшилась. В случае, если высота снежного покрова увеличилась, следует определить, какой типа снега выпал в зависимости от приземной температуры воздуха. Если высота снега уменьшилась, то следует определить причину этого уменьшения. В технологии реализованы два направления: 1 высота снежного покрова уменьшилась из-за его уплотнения; 2 высота снежного покрова уменьшилась за счет сдувания и уплотнения снежного покрова под действием ветра рис.

Блок схема расчета SWE в модели « Snowe technology ». The block scheme for calculating of SWE in «Snowe technology» model. В работе использовалась сетка ETR и режим работы « SnoWE » для станций, что позволило выполнить расчеты запаса воды в снеге за расчетный период начиная с года. Выполненные нововведения потребовали дальнейшего тестирования работоспособности « SnoWE » и сравнения результатов работы модели с данными международных проектов данных космического мониторинга для территории Российской Федерации.

Результаты сравнения восстановленных снегозапасов с натурными данными представлены в данной работе. Для выполнения текущего исследования использовалась возможность счета модели по станциям, поскольку требовалось просчитать модель за максимальный период, в результате удалось запустить модель начиная с года.

Основными трудностями, с которыми пришлось столкнуться при выполнение расчетов за исторический период являются:. Результатом работы модели являются карты распределения запасов воды в снеге для территории Российской Федерации с суточной дискретностью рис.

Пример распределение запаса воды в снеге для всей территории Российской Федерации за 31 января г. The SWE map mm for Материалы и методы исследования. В работе рассматривается способность « SnoWE » воспроизводить динамику развития снежного покрова и его характеристик с учетом изменения метеорологических условий его образования.

Оценивается чувствительность модели к внешнему воздействию изменению температуры воздуха, сильным порывам ветра, выпадению осадков и т. В ходе выполнения работы был произведен поиск проектов, предоставляющих доступ к спутниковой информации информация о состоянии снежного покрова для территории Российской Федерации, сделан обзор имеющихся спутниковых проектов и данных, к которым предоставляется доступ и сделана выборка необходимой информации.

При выполнении выборки проектов учитывался ряд параметров: 1 спутниковые данные должны покрывать территорию России; 2 открытый доступ к данным; 3 данные должны покрывать имеющийся временной период. Исследование проводилось на территории Европейской части Российской Федерации.

Выбранные водосборы рек располагаются в разных климатических условиях, на равнинных территориях. Водосборы рек Надым, Онега, Северная Двина расположены на территории с устойчивым снежным покровом и редкими оттепелями в течении зимнего сезона; водосборы рек Ока и Дон располагаются в условиях с частыми оттепелями и крайне неустойчивым снежным покровом. Наибольший интерес при рассмотрении характеристик снежного покрова в работе представлял запас воды и его плотность, кроме того, интерес представляют максимальные снегозапасы.

Расположение водосборов в различных климатических условиях позволило выявить недостатки математического алгоритма « SnoWE » и наметить дальнейшие шаги по их устранению. В частности, предполагается доработка алгоритма по усвоению свежевыпавшего снежного покрова и перерасчет плотности снежного покрова на последнюю декаду снеготаяния. Привлечение архивной метеорологической информации о состоянии снежного покрова снежная история за длительный временной промежуток позволило наметить основные тенденции в изменении высоты снежного покрова и запаса воды в нем за последние 30 лет.

На предварительной стадии работы были выполнены следующие шаги:. Основной этап работы заключался в обработке полученных материалов, сравнении данных и анализе полученных результатов. Основной этап работы можно подразделить на несколько направлений, в соответствии с типом исходной информации. Работа с информацией прямых измерений. В качестве независимого материала для сравнения результатов вычислений модели « SnoWE » использовались данные маршрутных снегомерных наблюдений и наблюдений за снежным покровом на станциях.

При выборе метеорологических станций учитывался ряд параметров, которые должны были быть соблюдены: 1 метеорологическая станция должна производить стационарные наблюдения за снежным покровом в установленные сроки; 2 на метеостанции должны производится маршрутные снегомерные наблюдения в зимний период с регулярной дискретностью; 3 метеостанция должна передавать информацию в виде синоптического кода SYNOP в установленные сроки; 4 станция и маршрут должны быть репрезентативны и учитывать физико-географические условия; 5 модель « SnoWE » должна иметь доступ к исходной метеорологической информации на заданной метеостанции, для того чтобы произвести расчет изменения плотности снежного покрова и запаса воды в снеге; 6 информация о работе метеостанции должна быть представлена на сайте ВНИИГИ-МЦД г.

Данные о количестве станций, используемых в работе, представлены в табл. Таблица 1. Информация о метеостанциях в районах исследования. Table 1. Information about meteorological stations in the research regions. Территория исследования: водосбор.