Контрольные задания 5 класс кузовлев: Книга: «Английский язык. 5 класс. Контрольные задания. ФГОС» — Кузовлев, Лапа, Костина, Кузнецова, Симкин. Купить книгу, читать рецензии | ISBN 978-5-0907-9342-1

Содержание

5 класс. Английский язык. Контрольные задания. Пособие для учащихся. Кузовлев В. П. Просвещение. 2018 год и ранее

Если Вам необходима рабочая тетрадь, то издательство «Просвещение» — прекрасный выбор! На данной странице каталога расположена «5 класс. Английский язык. Контрольные задания. Пособие для учащихся. ФГОС. Просвещение. Кузовлев В.П. 2018 год», которая входит в учебно-методический комплект средней или старшей школы.
Вы можете приобрести «5 класс. Английский язык. Контрольные задания. Пособие для учащихся. ФГОС. Просвещение. Кузовлев В.П. 2018 год» в Томске, нажав на кнопку «купить» или позвонив по номеру +7(3822) 44-17-16.

Дополнительная информация:
ISBN — 9785090574655

Доступность:
Общие
2018г Да
Автор Кузовлев В. П.
Издательство Просвещение
Класс 5 класс
Код ЦБ-00021813
Краткое наименование
Английский язык. Контрольные задания. Пособие для учащихся.
Предмет Английский язык
Тип издания Учебный комплект

УМК «English» 5 класс (Кузовлев В.П. и др.)

УМК «English» 5 класс (Кузовлев В.

П. и др.)

В состав УМК «Английский язык» 5 класс Кузовлева В.П. и др. входят: учебник с аудиокурсом, рабочая тетрадь, контрольные задания с аудиокурсом, книга для чтения, книга для учителя, сборник примерных рабочих программ (2-9 классы).

Аудиокурсы к учебнику и контрольным заданиям, книгу для учителя и сборник примерных рабочих программ можно скачать с сайта издательства.


Английский язык
Английский язык. Учебник + аудиокурс (на сайте издательства). 5 класс
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Рабочая тетрадь. 5 класс
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Контрольные задания + аудиокурс (на сайте издательства). 5 класс
Кузовлев В.П., Симкин В.Н., Лапа Н.М. и др.

Английский язык. Книга для чтения. 5 класс
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Книга для учителя. 5 класс (на сайте издательства)

Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Сборник примерных рабочих программ. Предметная линия учебников В.П. Кузовлева. 2-9 классы (на сайте издательства)
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Перегудова Э.Ш.

Английский язык. Учебник (4-й год обучения). 5 класс. + Электронное приложение (на сайте издательства) (ФПУ 2014 г.)
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И. П. и др.

Английский язык. Рабочая тетрадь (4-й год обучения). 5 класс
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Книга для чтения (4-й год обучения). 5 класс
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Костина И.П. и др.

Английский язык. Сборник примерных рабочих программ. Предметная линия учебников В.П. Кузовлева. 2-9 классы
Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Перегудова Э.Ш.

Наверх

Если материал вам понравился, нажмите кнопку вашей социальной сети:

 

ГДЗ по Английскому языку 2‐4 класс контрольные задания Кузовлев

Авторы: Кузовлев В.П., Лапа Н.М., Перегудова Э.Ш..

С началом второго класса ребята приступают к изучению такого трудного предмета, как иностранный. Полноценно его постигнуть дается далеко не всем, для этого придется много потрудиться. Многие преподаватели советуют своим подопечным и их родителям воспользоваться решебником по английскому языку 2-4 класс контрольные задания Кузовлев, который не только поможет хорошо подготовиться к испытаниям, но и даст возможность более полноценно изучить дисциплину.

Однако все, кто осилит возникающие препятствия, смогут свободно изъясняться на этом наречии и найти весьма престижную работу. Но все это предстоит впереди, а пока необходимо изучить основы и пополнить начальный словарный запас. Наравне с изучением дисциплины, школьников ждут и периодические проверочные работы. Они призваны выявить:

  • насколько хорошо учащиеся поняли тематику;
  • есть ли пробелы в познаниях;
  • нужно ли обратить более пристальное внимание на материал.

Чем полез сборник с ГДЗ по английскому языку к контрольным заданиям для 2-4 класса Кузовлева

На девяноста пяти страницах представлены все контрольные работы, которые предстоят на протяжении этого учебного года.

Каждый номер имеет подробное решение и исчерпывающие ответы. Их емкость позволяет быстро заучить необходимый материал за предельно короткое время. Кроме того, данный сборник способствует:

  • повышению успеваемости по предмету;
  • запоминанию необходимых правил;
  • пониманию основ правописания.

При ответственном отношении пособие может любого ученика сделать отличником. Но, как и все пособия подобного толка, он не предназначен для списывания, а только для детальной проработки информации.

Приступая к изучению иностранного, школьники довольно быстро оказываются предоставлены самим себе, ведь большинство взрослых чаще всего напрочь забыли то, что когда-то учили сами. А уж в подготовке к контрольным и вовсе не могут помочь. Поэтому самым оптимальным выходом из ситуации является использование

ГДЗ по английскому для контрольных заданий за 2-4 класс (авторы: Кузовлев В. П., Лапа Н. М., Перегудова Э. Ш.), в котором все разложено буквально по полочкам. Стоит только приложить немного усилий и все сложные моменты предстанут в ясном и предельно понятном виде.

Ин Н. Кузовлева, Английский 2 Активная тетрадь. Также читайте вместе с ним

Английский язык — важная вещь в нашей жизни. Это нужно изучить. Однако проблема в том, что не у каждого студента есть время и желание сесть за словарь и поискать много новых непонятных слов. Поэтому наш сайт предлагает вашему вниманию Решебник к рабочей тетради По английскому языку автора Кузовлева В.П. для 2 класса. Все домашние и контрольные задания уже переведены и выполнены.ГДЗ существенно экономит время. Поэтому уроки будут проходить намного быстрее, чем обычно.

Учебник поможет третьеклассникам проверить свои знания. Также благодаря ему родители и учителя будут быстрее и лучше проверять детей. Вы можете быть уверены, что ошибок нет, так как инструкция написана правильно.

При необходимости всегда взрослые студенты могут помочь или объяснить непонятный материал.

Даже если студент был вынужден пропустить несколько уроков, с помощью GDZ можно хорошо объяснить тему.

После каждого абзаца пособия дается задание в рабочей тетради. Это даст школьникам возможность быстрее и качественно усвоить материал. Тем более, что ГДЗ поможет. Благодаря пособию дети научатся:

  • правильно переводить тексты и слова;
  • Работа в паре с одноклассниками;
  • Рассказывайте маленькие истории;
  • Опишите картинки;
  • Повторить алфавит;
  • Прочитать транскрипцию;
  • Общайтесь.

При правильном использовании благо повысится производительность, знания улучшатся. Теперь вы можете написать тест на отлично и самостоятельно подготовиться к уроку.

13 изд., Акт. — М .: 2016 — 128С. 8-е изд., Акт. — М .: 2011 — 128С.

Рабочая тетрадь является составной частью УМК «Английский язык» для 2 класса общеобразовательной организации и предназначена для активации и систематизации. учебный материал. Каждый урок рабочей тетради соотносится с соответствующим уроком учебника и носит с ним одноименное название.Рабочая тетрадь используется студентами как на уроке, так и дома. Наличие упражнений, в том числе материалов по родной культуре, позволяет учащимся глубже осознать ее особенности.

Формат: PDF. (201 6, 13 изд., 128С.)

Размер: 20,7 МБ

Watch, скачать: ноябрь

Формат: PDF / Zip. (2011 г. , 8 изд., 128С.)

Размер: 32,3 МБ

Загрузить: ноябрь.2019г, ссылки удалены по запросу Образовательного учреждения «Образование» (см. Примечание)

Содержание
Урок 1. Привет, Елена! Привет Майк! пять
УРОК 2. НРАВИТСЯ МИННИ! 6.
Уроков 3-4. I «Красиво!» 7
Урок 5. Хенни Пенни, ты милашка! 10
Уроки 6-7. Анджелина — талантливая балерина! … 12
Урок 8. Анджелина любит танцевать 15
Урок 10. Орду нравится рисовать 17
Урок 11. Кэсси не чудовище! Девятнадцать
Урок 12. Мне нравится стишок с матушкой гусь 21
Урок 13.МЫ ДРУЗЬЯ 23
Урок 14. Чарли милый! 25.
Урок 15. ЕГО зовут ТЕДДИ 27
Урок 17. Это английская азбука 28
Урок 18. Мне нравятся животные 30
Урок 19. Давайте играть! 31
Урок 20. Является ли Иззи животным? 32.
Урок 21. У вас хорошо получается футбол? 33.
Урок 22. Это маленькая индианка 35
Урок 23. В моей деревне есть река 37
Урок 24. КТО ВЫ? (Урок-повторение) 39
Урок 25-26 Я РОЖДЕСТВЕНСКИЙ ЭЛЬФ! (Урок-повтор) 41
Урок 27.Веселого Рождества и счастливого Нового года! 43.
Урок 29. Я Питер Пэн! 47.
Урок 30. ВЕНДИ И ЕЕ СЕМЬЯ 49
Урок 31. У меня хорошая семья 51
Урок 32. Питер Пэн ЕСТЬ МАТЬ 53
Урок 33. Есть ли у тебя сестра? 55.
Урок 34 57.
Урок 35. Сегодня пятница 59
Урок 36. Поехали на корабле! 60
Урок 37. Я МОГУ ЛЕТАТЬ! 62.
УРОК 38. МОЖНО ЛИ ПЛАВАТЬ? 64.
Урок 39. МЫ МОЖЕМ ОЧЕНЬ ХОРОШО ПОКАТИТЬСЯ 66
Урок 40.НА ОСТРОВЕ ЕСТЬ ФЛАМИНГО! 68.
Урок 41. Есть ли на острове пещера? 69.
Урок 42. ОНИ ДОЛЖНЫЕ ДРУЗЬЯ! (Урок повторения) 71
Урок 43. КТО ОНИ? (Урок с повторением) 74
Урок 44. Сделай свою книгу! 76.
Урок 45. Вы живете в доме? 79.
Урок 46. Любишь яблоки? 82.
Урок 47. ВЕНДИ НРАВИТСЯ КРАСНЫЙ? 83.
Урок 48. ВЕНДИ ЛЮБИТ ПЛАВАНИЕ? 85.
Урок 49. Елене нравится читать? 87.
Урок 50. Пираты преследуют индейцев! 89.
Урок 51. Питер Пэн играет на дудочке! 92.
Урок 52. Хорошо ли готовит Венди? 94.
Урок 53. Ваша мама рассказывает сказки? 96.
Урок 54. Что тебе нравится? (Урок с повторением) 97
Урок 55. Давайте играть в школу! 99
Урок 56. Давайте сделаем проект! 101
Научитесь правильно писать 102
ВСЕ ОБО МНЕ 104
Слова для Фредерика 110
Мой друг 113.
ЗВУКОВЫЕ СИМВОЛЫ 117
Таблица соответствия английских и русских звуков 125

аннотация

Рабочая тетрадь является необходимым компонентом UMC на английском языке. Он соответствует учебному пособию и содержит задания, направленные на закрепление изученного и изучаемого лексического материала. Ноутбук усовершенствован в соответствии с требованиями нового федерального стандарта по начальному образованию.

Пример из рабочей тетради

В Диснейленде есть студия «Художник Фули», на которой озвучиваются мультфильмы. Как художники передают звуки, издающие животных и предметы, изображенные на картинках? Найдите соответствие.

Урок 1.Привет, Хелен! Привет Майк! пять
УРОК 2. НРАВИТСЯ МИННИ! 6.
Уроков 3-4. Я хорош! 7.
Урок 5. Хенни Пенни, ты милый! 10
Уроков 6-7. Анджелина — талантливая балерина! … 12
Урок 8. Анджелина любит танцевать 15
Урок 10. Орд любит рисовать 17
Урок 11. Кэсси не монстр! девятнадцать
Урок 12. Мне нравится стишок с матушкой-гусем 21
Урок 13. МЫ ДРУЗЬЯ 23
Урок 14. Чарли милый! 25.
Урок 15. ЕГО имя ТЕДДИ 27
Урок 17.Это английская азбука 28
Урок 18. Я люблю животных 30
Урок 19. Давай поиграем! 31.
Урок 20. Иззи — животное? 32.
Урок 21. У вас хорошо получается футбол? 33.
Урок 22. Это маленькая индианка 35
Урок 23. В моей деревне есть река 37
Урок 24. КТО ВЫ? (Урок-повтор) 39
Уроки 25-26. Я РОЖДЕСТВЕНСКИЙ ЭЛЬФ! (Урок-повтор) 41
Урок 27. С Новым годом и Рождеством! 43.
Урок 29. Я Питер Пэн! 47.
Урок 30. ВЕНДИ И ЕЕ СЕМЬЯ 49
Урок 31. У меня хорошая семья 51
Урок 32. У Питера Пэна нет матери 53
Урок 33. Есть ли у тебя сестра? 55.
Урок 34. Какие они? 57.
Урок 35. Сегодня пятница 59
Урок 36. Поехали на корабле! 60.
Урок 37. Я МОГУ ЛЕТАТЬ! 62.
УРОК 38. МОЖНО ЛИ ПЛАВАТЬ? 64.
Урок 39. МЫ ОЧЕНЬ ХОРОШО МОЖЕМ СКЕЙТБОРД 66
Урок 40. НА ОСТРОВЕ ЕСТЬ ФЛАМИНГО! 68.
Урок 41. Есть ли на острове пещера? 69.
Урок 42. ОНИ — ДОЛЖНЫЕ ДРУЗЬЯ! (Урок повторения) 71
Урок 43. КТО ОНИ? (Урок с повторением) 74
Урок 44. Сделай свою книгу! 76.
Урок 45. Вы живете в доме? 79.
Урок 46. Любишь яблоки? 82.
Урок 47. ВЕНДИ НРАВИТСЯ КРАСНЫЙ? 83.
Урок 48. ВЕНДИ ЛЮБИТ ПЛАВАНИЕ? 85.
Урок 49. Елене нравится читать? 87.
Урок 50. Пираты преследуют индейцев! 89.
Урок 51. Питер Пэн играет на дудочке! 92.
Урок 52.Венди Кук хорошо? 94.
Урок 53. Ваша мама рассказывает сказки? 96.
Урок 54. Что тебе нравится? (Урок-повтор) 97
Урок 55. Играем в школу! 99.
Урок 56. Сделаем проект! 101.
Научитесь правильно писать 102
ВСЕ ОБО МНЕ 104
Слова для Фредерика 110
Мой друг 113.
ЗВУКОВЫЕ СИМВОЛЫ 117
Таблица соответствия английских и русских звуков 125

Вместе с этим также читаем:

Книга для учителя по английскому языку 2 класс (Teacher’s Book).Кузовлев В.П., Реудова Э.Ш.

Спектральные алгоритмы

для генерации сигналов как учебно-методический инструмент для подготовки инженера: Учебное пособие Глава

Abstract

В этой главе предлагается спектральный метод моделирования детерминированных сигналов. Целью является решение учебно-методической проблемы создания индивидуальных заданий для студентов: будущих инженеров в области разработки и исследования систем управления в реальном времени. Задачи относятся к теории корреляции.Представлен метод настройки алгоритмов моделирования с помощью заданной спектральной корреляции характеристик сигналов и их параметров в гармоническом базисе Фурье и Хартли. Для расширения набора вариантов задач для самостоятельной самоподготовки студентов задача моделирования сигналов была сформулирована математически и решена в произвольных сложных и реальных системах ортогональных базовых функций. Были подчеркнуты требования к тому, как учитель может обучать основным функциям для практических приложений.Во время такого рода задач по принятию решения студент сможет подсчитать кратность, точность и вычислительную сложность полученных алгоритмов спектрального моделирования. Наверх

Введение

В этом документе предлагается научно обоснованный подход к подготовке инженеров, который является продолжением проектного подхода. Студенты приняли участие в исследовательском проекте, поддержанном Министерством образования и науки Российской Федерации (ID контракта на проект 2.7782.2017 / BC). Проект касается алгоритмов моделирования, использующих спектральное представление сигнала в различных ортогональных базисах.Такой подход позволяет студентам создавать алгоритмы моделирования, которые отличаются точностью и сложностью вычислений из-за правильного выбора систем базисных функций. Подход предусматривает многомерные задачи для индивидуальной работы студента. Более того, независимое исследование разнообразия спектральных представлений расширит сферу знаний и навыков учащегося в области аналоговой и цифровой спектральной обработки сигналов — как теоретически, так и на практике. Результаты работы студентов дают статистический материал для дальнейших идей ученых.

Из большого количества известных базовых систем наиболее привлекательными для достижения целей разных авторов являются параметрические базы, содержащие изменяющиеся параметры в структуре своих функций. Они влияют на их свойства. Примерами таких базисных систем являются комплексные экспоненциальные функции, функции Виленкина — Крестенсона, обобщенные функции Хартли. Контроль их свойств достигается за счет вариации различных оснований.

В данной статье детерминированные сигналы рассматриваются только в рамках корреляционной широкой сферы практических приложений, поскольку они являются полезными компонентами обработки входных сигналов в различных системах контроля и управления.Изменение частотных характеристик такого сигнала обеспечивает расширение многих опций в алгоритмах моделирования, которые также полезны при создании индивидуальных задач учащегося со стороны учителя.

Авторы главы разрабатывают зарегистрированный курс под названием «Цифровая обработка сигналов» (DSP), поддерживаемый промышленными предприятиями, работающими в области автоматизации.

Первая часть главы посвящена тому, как учитель может создавать варианты заданий для индивидуальной работы ученика.Авторы обратили внимание на математическое описание задач, которые ставятся перед студентами (см. Приложение) для выполнения лабораторных работ, с тем, чтобы преподаватель, ведущий аналогичный курс ЦОС, мог использовать этот математический аппарат для создания своих вариантов задач. Главный акцент в статье сделан именно на том, что это методический материал для проведения лабораторных работ новой формы, при этом каждый студент или каждая группа студентов исследует новые математические вычисления и создает новые решения.

Вторая часть главы посвящена программной среде, которую студент использует для своей индивидуальной исследовательской работы. Приведен пример исследовательской работы студента. Объясняется, как обеспечивается и продвигается вовлечение студентов.

Третья часть касается отзывов студентов об опыте их исследования быстрых алгоритмов преобразования сигналов, что подтверждает интерактивный и мотивированный научный подход к подготовке инженеров.

Четвертая часть содержит отзывы некоторых студентов.

Заключение посвящено дальнейшей разработке вариантов отдельных заданий с использованием различных теоретических основ.

Ключевые термины в этой главе

Алгоритмы быстрого преобразования (FT): вычислительная процедура, использующая быстрые спектральные преобразования для экономии вычислительных ресурсов, например быстрое преобразование Фурье (FFT).

Научно-обоснованный подход в подготовке инженеров: новая тенденция в подготовке будущих инженеров, когда студенты выполняют домашнее задание как практическое исследование теоретической проблемы, поставленной учителем.

Спектральный метод для инженерных и научных вычислений: актуальный современный курс в программах подготовки инженеров.

Независимое обучение: это форма обучения, предлагаемая многими средними школами, колледжами и другими учебными заведениями. Иногда это называют направленным изучением, и это образовательная деятельность, осуществляемая человеком без надзора или почти без присмотра.

Перевернутое обучение повышает эффективность нетехнических навыков в обучении на основе моделирования: рандомизированное контролируемое исследование

Это проспективное рандомизированное контролируемое имитационное исследование со слепыми участниками было проведено в Медицинском центре Университета Гамбург-Эппендорф в течение зимнего семестра 2019/20.

Участники

Чтобы уменьшить предвзятость результатов, в качестве участников исследования были выбраны студенты 3 курса-медиков, поскольку они были знакомы с симуляционными тренингами.

Студенты были разделены на подгруппы, а подгруппы были рандомизированы в интервенционную или контрольную группу (случайные числа, сгенерированные компьютером [35]). Чтобы предотвратить эффект Хоторна (изменение поведения из-за знания наблюдения), студенты не знали, в какую группу они были рандомизированы (слепые участники), и они не знали, когда и что было оценено во время тренинга [36].Каждая группа участвовала в двух тренингах (первый тренинг был для оценки исходного уровня). Тренинги были запланированы в течение одной недели (вторник и четверг) периода исследования для каждой подгруппы.

Участие в исследовании было добровольным, и письменное информированное согласие было получено от каждого участника исследования.

Всех студентов попросили хранить в тайне детали своего обучения и не сообщать их сокурсникам.

Условия исследования

После первого обучения (базового уровня) группы получили два разных подхода к обучению NTS в соответствии с их распределением (обратное обучение или обучение на основе лекций) и дальнейшее обучение SBME.

Базовое обучение

В обучении участвовало не более 12 студентов, продолжительность каждого обучения составляла 150 минут. Обе группы студентов контролировались одними и теми же медицинскими преподавателями (инструкторами), которые были опытными врачами отделения анестезиологии с обширными знаниями и подготовкой в ​​области экстренной медицины, сердечного жизнеобеспечения, медицинского образования и рейтингового НТС во время симуляционных тренингов. Цели обучения каждого тренинга были доступны через онлайн-платформу медицинского факультета.

Первая симуляционная тренировка в обеих группах имела одинаковую структуру и одинаковую процедуру и представляла собой обычную тренировку SBME. Аналогичным образом, одинаковые сценарии моделирования были выполнены в обеих группах с одинаковыми целями обучения.

В начале каждого тренинга проводился 30-минутный семинар, чтобы освежить теоретические знания в области экстренной медицины и сердечного жизнеобеспечения. Были кратко рассмотрены принципы управления ресурсами экипажа (CRM) на примерах из авиации.

Каждый тренинг состоял из трех стандартных сценариев моделирования (сценарий экстренной помощи с остановкой сердца), и каждый сценарий проводился в разных помещениях симуляционного центра отделения анестезиологии с использованием высокоточных манекенов (Resusci Anne, Laerdal Medical AS, Ставангер). , Норвегия). Участники каждого тренинга (заранее определенные деканатом подгруппы студентов — максимум 12 студентов на тренинг) были разделены на более мелкие подгруппы (от 5 до 6 учеников в подгруппе) для чередования по трем сценариям, и каждый инструктор курировал сценарий.Из этих меньших подгрупп трое студентов были случайным образом назначены для выполнения сценария. Распределение ролей для каждого сценария (один руководитель группы (врач) и две медсестры / фельдшера) также было случайным. Остальные студенты меньшей подгруппы участвовали в качестве нейтральных наблюдателей.

Разбор полетов проводился после каждого сценария, фокусируясь на трех концептуальных фазах: сбор, анализ, обобщение. Разбор полетов проводился обычным образом, и роль инструктора (учителя медицины) во время разборки была ролью учителя.

Методика обучения НТС: интервенционная и контрольная подготовка

Перевернутая методика обучения (интервенция)

Подготовительный этап

За шесть месяцев до начала исследования три учителя-медика участвовали в подготовительном этапе перевернутого подхода к обучению. В соответствии с обратной схемой обучения были определены первые цели обучения (NTS), а затем были обсуждены возможности предварительного обучения и определены стратегии активного обучения.Впоследствии был определен окончательный дизайн перевернутого обучения, который включал четыре столпа FLIP ™, как описано в «Перевернутой обучающей сети» ( F, гибкая среда, L, культура заработка, I, , преднамеренное содержание, P). профессионального педагога) [37].

Содержание, которое было выполнено в перевернутом обучении, было определение и объяснение NTS с опорой на рейтинговую систему AS-NTS и соответствующие контрольные показатели, которые в основном имели место в пространстве индивидуального обучения.Студентам была поставлена ​​задача максимально подготовиться к NTS и AS-NTS и их тестам, чтобы провести подведение итогов на предстоящем тренинге. Этот шаг был разработан, чтобы стимулировать размышления о NTS перед вторым тренингом.

Чтобы создать среду, ориентированную на учащихся, все учебные мероприятия были разработаны на основе учебных строительных лесов:

Предтренировочное (классное) содержание.

  • Краткий семинар по NTS, проведенный в конце базового обучения (двадцать минут) Этот семинар включал следующее содержание: История того, как NTS были переведены из авиации в здравоохранение.Введение в рейтинговую систему NTS для студентов-анестезиологов (AS-NTS) [11] с пояснительными поведенческими ориентирами для каждого измерения AS-NTS. Для этого были обсуждены сценарии и ситуации с акцентом на то, насколько хорошей будет производительность NTS.

  • В конце этого семинара было предоставлено учебных материалов , которые включали сценарий для NTS и поведенческих тестов, учебный курс PowerPoint и подробное описание того, как был разработан AS-NTS и как работает его приложение.

  • Индивидуальное учебное пространство (учебная деятельность) : набор четко определенных рабочих заданий, которые включали работу с предоставленными учебными материалами; выполнить письменный разбор трех сценариев, которые студенты наблюдали на базовом тренинге (рефлексия , холодный письменный разбор ) — тем самым поощрялись применение, описание и определение подходящих поведенческих ориентиров (целей для действий) (на основе оценки NTS на АС-НТС).

Кроме того, студентам было дано задание как можно ближе познакомиться с AS-NTS, поскольку в их обязанности входит проведение разборов следующего тренинга и предоставление баллов AS-NTS для каждого сценария.

Аудитория ( место для группового обучения ), вторая тренировка.

  • В начале тренинга были прояснены нерешенные вопросы, и студентов спросили, были ли выполнены все задания индивидуального обучения и могут ли они определить поведенческие критерии.Затем, как и при первом обучении, студентов разделили на более мелкие группы (случайным образом) для чередования по трем сценариям моделирования. Небольшие группы оставались вместе во всех трех сценариях. Каждый сценарий и его разбор длились тридцать минут.

  • Разбор полетов по каждому сценарию проводился наблюдающими студентами каждой небольшой группы с точки зрения совместного обучения на основе командного обучения: три студента проводили сценарий в качестве врача и медсестер / парамедиков.Наблюдающие студенты (двое / трое) заполнили балл AS-NTS во время просмотра сценария и делали заметки. Сценарии включали сердечно-легочные чрезвычайные ситуации, такие как острый коронарный синдром. После каждого сценария у наблюдающих студентов было пять минут, чтобы обсудить свой разбор в другой комнате, в зависимости от их оценки AS-NTS. Затем они провели подведение итогов для своих однокурсников. Роль инструкторов заключалась в том, чтобы действовать как фасилитаторы, создавая хорошую учебную среду и поощряя участие.

Предоставление оценки AS-NTS и подведение итогов студентами не предназначалось для анализа результатов. Цель этого упражнения состояла в том, чтобы дать ученикам возможность поразмышлять о NTS и применить то, что они подготовили, в своем индивидуальном учебном пространстве. Таким образом, инструкторы также заполнили AS-NTS и дополнили коллегиальный дебрифинг, потому что анализ работы NTS был основан на рейтинге инструкторов.

Было проведено восемь пилотных тренингов для обучения инструкторов, устранения оставшихся пробелов, стандартизации вмешательства и выявления необходимых изменений в дизайне исследования, а также определения размера эффекта для расчета размера выборки.

Лекционная методика обучения (контрольная группа)

Предтренировочное (классное) содержание.

  • После базового обучения контрольная группа получила 90-минутную лекцию по NTS под названием «Человеку свойственно ошибаться». Эта лекция была посвящена тем же целям обучения, которые были переданы группе вмешательства, и проводилась профессором анестезиологии и дидактики, чьи лекции всегда оценивались как выдающиеся.

Аудитория ( место для группового обучения ), вторая тренировка.

  • В начале тренинга были прояснены оставшиеся вопросы и дано краткое изложение NTS и содержания лекции. Затем, как и на первом тренинге, студентов разделили на более мелкие группы, чтобы они прошли по трем симуляционным сценариям.

  • После каждого сценария инструкторы проводили разбор полетов на основе оценки AS-NTS (рис. 1).

Рис. 1

Отображает последовательность и процедуры исследования

В таблице 1. сравниваются два разных подхода к обучению в контексте дизайна нашего исследования.

Таблица 1 Сравнение и различия подходов к обучению

Инструменты измерения

Первичная оценка результата: выполнение NTS

Немецкая версия «Нетехнических навыков студентов-анестезиологов» (AS-NTS) [11] использовалась инструкторами для оценки NTS.AS-NTS состоит из трех измерений:

  1. 1.

    Планирование задач, расстановка приоритетов и решение проблем.

  2. 2.

    Работа в команде и лидерство.

  3. 3.

    Командная ориентация.

.

Производительность оценивается по пятибалльной шкале Лайкерта (1 = очень хорошо; 5 = очень плохо). Базовая структура навыков используется для того, чтобы дать примеры оценок с привязкой к поведению, чтобы прояснить, как могут выглядеть «хорошие» или «плохие» результаты по каждому параметру.

О валидности, осуществимости и достаточном охвате соответствующих НТС в AS-NTS сообщалось ранее [11].

Вторичный показатель результата: Ситуационная мотивация для участия в тренингах

Мотивация измерялась с помощью немецкой версии «Шкалы ситуационной мотивации» (SIMS), которая измеряет основную мотивацию для участия в задаче или деятельности в определенный момент время (ситуационное) [38].SIMS была разработана на основе теории самоопределения (SDT) мотивации [29].

Четыре субшкалы (внутренняя мотивация, идентифицированная-интроецированная-внешняя регуляция и амотивация) оцениваются с помощью 20 пунктов. Каждый элемент имеет 7-балльную шкалу Лайкерта ( 1 = совсем не соответствует; 7 = точно соответствует ).

Автономная мотивация вычисляется путем сложения и усреднения внутренней мотивации и выявленного регулирования. Контролируемая регуляция вычисляется путем сложения и усреднения внешней и внутренней регуляции [38, 39].

Надежность и валидность SIMS, а также немецкого перевода подтверждены во многих исследованиях [39, 40].

Студенты заполнили бумажную анкету SIMS в начале первого (предтестового) и второго (послетестового) обучения.

Статистический анализ

Статистический анализ выполнялся с использованием IBM SPSS Statistics Version 23.0.

Размер выборки был рассчитан на основе величины эффекта (частичное η² размер один: 0.21, размер два 0,5, размер три 0,36), который был рассчитан по результатам пилотного исследования. Размер выборки в общей сложности 64 участника исследования был необходим с двусторонним уровнем значимости 5% и мощностью 90%.

Описательная статистика использовалась для расчета средних значений каждого измерения AS-NTS и для вычисления баллов по подшкалам SIMS.

Для основного результата сначала был рассчитан парный t-критерий, а затем факторный дисперсионный анализ ANOVA (2 способа) — для сравнения основных эффектов «времени» (независимая переменная, внутри группы, 2 уровня) и «группы». (независимая переменная, межгрупповая, 2 уровня), а также влияние их взаимодействия на баллы AS-NTS.Была дана однородность дисперсии ошибок в каждой группе, оцененная с помощью теста Левена ( p > 0,05).

Зависимыми переменными были баллы по каждому параметру AS-NTS.

Были вычислены оцененные по модели маргинальные средние с 95% доверительным интервалом и проведены попарные сравнения с поправкой на Бонферрони. Затем были рассчитаны апостериорные тесты для запланированного сравнения и изучения эффектов.

Для вторичного результата был рассчитан парный t-критерий.Предположения парного t-критерия не были нарушены нашими данными. В данных не было планировщиков, и различия между оценками до и после тестирования были нормально распределены согласно оценке с помощью теста Шапиро Уилка.

Оценка морфологических изменений, вызванных экстремальными дождями в извилистых реках с помощью БПЛА

Abstract

Морфологические изменения, вызванные процессами эрозии и отложений из-за сброса воды и потока наносов, происходят на берегах вдоль русел рек и в устьях рек.Скорость течения — один из наиболее важных факторов, который может изменить морфологию реки. Геометрические формы меандров и параметры речного стока являются ключевыми компонентами в районах, где происходит эрозия или отложения в извилистых реках. Сильные осадки вызывают эрозию склонов, которая вызывает значительные морфологические изменения на больших территориях во время и после события. Количество стока и наносов, наблюдаемое в бассейне реки с экстремальными осадками, увеличивается и превышает многолетнее среднее значение.Таким образом, степень эрозии может быть определена путем выполнения пространственного анализа изображений, полученных с помощью дистанционного зондирования, до и после выпадения экстремальных осадков. Изменения эрозии и отложений вдоль русел рек и каналов перелива можно изучить путем сравнения данных цифровой модели поверхности (DSM) на основе разновременных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В этом исследовании морфологические изменения в реке Бююк-Мендерес, расположенной на западе Турции, отслеживались во время до паводка (июнь 2018 г.), во время наводнения (январь 2019 г.) и после наводнения (сентябрь 2019 г.) с помощью БПЛА, а также пространственных и были количественно определены объемные изменения эродированного / отложенного осадка.Для этого использовались метод DSAS (Цифровая система анализа береговой линии) и метод DEM разницы (DoD) для определения изменений на берегу реки и для сравнения периодических объемных морфологических изменений. Таким образом, метод фотограмметрии структуры по движению (SfM) был использован для получения снимков, полученных с недорогих БПЛА, для получения изменений берега реки, площади и объема после экстремальных дождевых явлений, извлеченных из временных рядов спутниковых данных миссии по измерению тропических осадков (TRMM).Был проведен анализ изменений, чтобы выяснить периодические морфодинамические изменения и влияние наводнения на выбранные меандрирующие структуры. В заключение, хотя уровень воды в реке увеличился на 0,4–5,9 метра в результате наводнения в январе 2019 года, после наводнения области отложения наносов изменились, поскольку уровень воды снизился. Двухлетний мониторинг показал, что значения индекса извилистости (SI), измененные во время наводнения, со временем приблизились к значениям до наводнения. Более того, было замечено, что количество отложившихся отложений в сентябре 2019 года приблизилось к июню 2018 года.

Образец цитирования: Akay SS, Özcan O, anlı FB, Görüm T, en ÖL, Bayram B (2020) Оценка морфологических изменений, вызванных экстремальными дождями в извилистых реках, на основе БПЛА. PLoS ONE 15 (11): e0241293. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293

Редактор: Стивен П. Олдрич, Университет штата Индиана, США

Поступило: 27 апреля 2020 г .; Одобрена: 12 октября 2020 г .; Опубликован: 9 ноября 2020 г.

Авторские права: © 2020 Akay et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в рукописи.

Финансирование: Это исследование финансировалось Советом по научным и технологическим исследованиям Турции (TUBITAK-2232): [Грант № 118C329] и поддерживалось Проектом научных исследований Технического университета Йылдыз (YTU-BAP): [Грант № .FDK-2019-3552] и Проект научных исследований Стамбульского технического университета (ITU-BAP): грант № MGA-2017-40767.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Речные системы играют важную роль в формировании ландшафта за счет врезания, осаждения и перераспределения наносов за счет их переноса по своему течению. Эрозия и отложения, которые продолжаются в стационарных условиях вместе с речными системами, обычно увеличиваются в сезоны высокого стока.В экстремальных случаях, например, во время наводнений, во время таких уникальных событий наблюдается увеличение скорости эрозии и седиментации на их самых высоких пиках, что может вызвать существенные топографические изменения наряду с речными системами. В целом, диапазон высотных и морфологических изменений варьируется в зависимости от размера и частоты событий [1]. Скорость эрозии и седиментации вдоль потока различается, но это изменение сильно зависит от угла отклонения морфологии русла и сезонных колебаний расхода [2, 3].Разрушительные наводнения и наносы, вызванные дождями, быстрым таянием снега и льда, а также разрушением естественных и искусственных плотин [4, 5], прямо или косвенно влияют на жизнь людей и экономику (например, деградация земель, снижение урожайности сельскохозяйственных культур, загрязнение воды и т. Д. .) [4–7].

В целом реки меняют различные схемы течения, такие как прямые, извилистые и изогнутые, регулируемые расходом, наносами, характеристиками поймы и гидродинамическими колебаниями [8]. В этом отношении разновременные топографические данные меандров с высоким разрешением важны для определения характеристик потока, мониторинга динамики реки и количественной оценки морфологических изменений.

Двумерные данные позволяют различать объекты и проводить линейные или площадные измерения с использованием спектральных и координатных свойств, однако их недостаточно для более точного выявления топографических изменений. Что касается процесса трехмерных измерений, изменения высоты и объема могут быть рассчитаны с трехмерными данными путем получения информации о высоте для каждого пикселя [9]. В последние годы мелкие топографические изменения изучались с помощью ортофотоплана и цифровых моделей поверхности (DSM), которые можно было создавать с помощью методов дистанционного зондирования вместо классических методов наземных измерений.В этом контексте использование БПЛА в сочетании с недорогой, удобной для пользователя фотограмметрической техникой структуры из движения (SfM) очень подходит для создания ортофотопланов с высоким разрешением и DSM в зависимости от высоты полета БПЛА и установленных систем камер [10–13]. ]. Сравнительные исследования, проведенные в различных геоморфных регионах, показали, что точность топографических данных высокого разрешения, полученных с помощью SfM, аналогична точности, полученной традиционными методами [14–21].

Разновременные DSM, полученные с помощью БПЛА, недавно использовались для расчета скорости объемных и пространственных изменений в отложениях с высокой точностью [3, 22–31].Морфологические изменения вдоль русла рек можно отслеживать с помощью полетов БПЛА через последовательные интервалы времени. В связи с этим уровни воды в реках в различных регионах русла также могут быть определены с помощью разновременных измерений с помощью БПЛА. Следовательно, можно количественно оценить высокий расход и уровень воды, которые могут вызвать опасность наводнений [32]. В условиях паводка, когда вода протекает через переливные каналы на меандровом контуре, на нижнем конце меандра в переливном канале могут образовываться выемки.Недавние исследования показали, что морфология рек может быть определена по сезонам с учетом анализа шероховатости поверхности и изменения объема [33, 34]. Кроме того, изменения площадей и количеств на площади растительности и поверхности почвы были рассчитаны в речных бассейнах с помощью периодических данных DSM, полученных с помощью БПЛА [28].

Природные явления, такие как наводнения и связанные с ними процессы эрозии и осаждения, наблюдаются в соответствии с характеристиками земли в результате экстремальных дождевых осадков [35–38].Следовательно, морфологические изменения могут быть связаны с выпадением осадков [39, 40]. Таким образом, объем потери наносов может быть определен в областях, где происходит эрозия, путем выполнения пространственного анализа изображений, полученных с помощью дистанционного зондирования, до и после выпадения экстремальных осадков.

Река Бююк-Мендерес (BMR) — самая длинная река Эгейского региона в Турции со средним расходом 44 м 3 / с [41]. Поскольку BMR имеет много притоков, количество выноса наносов велико.Кроме того, чрезмерное использование речной воды для сельского хозяйства и поселений привело к уменьшению стока реки примерно на 42% по сравнению с прошлым годом [41]. Настоящее исследование было проведено для изучения временных изменений в седиментологии и для количественной оценки влияния осадков на седиментологию в BMR. Таким образом, целью исследования было определить морфологические изменения BMR, которые были вызваны экстремальными дождями. Метод фотограмметрии SfM был применен с использованием недорогих БПЛА для количественной оценки береговых, площадных и объемных изменений после экстремальных дождей.Временные ряды DSM и ортофотопланов меандровых структур были получены с помощью изображений БПЛА, а морфологические изменения были проанализированы на берегах рек.

Район исследования и разновременные полевые исследования

Бассейн BMR, который включал древние королевства, великие поселения и человеческую жизнь, в прошлом был местом проживания многих важных культур. Кроме того, было замечено, что перенос наносов повлиял на древние поселения, заполнив заливы и заливы, а береговая линия сместилась на запад из-за природных явлений (например,грамм. эрозия, климат, наводнения и т. д.) и деятельность человека [42–44]. Кроме того, населенные пункты и сельскохозяйственные районы все еще страдают от переноса наносов из-за наводнений, вызванных сильными или внезапными осадками [43, 45]. Сегодня бассейн BMR покрывает 3,3% территории Турции и расположен в пределах 10 провинций. Следовательно, управление бассейнами, которое важно для управления экосистемой, осуществляется путем отслеживания изменений с целью устранения проблем, которые могут возникнуть в бассейнах.Бассейн BMR, площадь бассейна которого составляет около 2 600 967 га, с ведущими сельскохозяйственными и промышленными районами, животноводством и туристическим потенциалом Турции [46–49]. Сельскохозяйственные земли занимают примерно 44% общей площади бассейна BMR, где жилые районы и водные объекты занимают 2% и 1%, соответственно, считаются важной средой обитания, требующей мониторинга и планирования для сведения к минимуму проблем, которые могут возникнуть в пределах масштабы его среды обитания и производственной деятельности в Турции [47–50].Следовательно, крайне важно исследовать природные явления в бассейне для целей бассейнового управления. Бассейн BMR, один из основных речных бассейнов Турции, расположен между 27 ° 09 ‘- 30 ° 10’ восточной долготы и 37 ° 06 ‘- 38 ° 57’ северной широты в Эгейском регионе Турции (рис. 1). Провинциальные площади в пределах бассейна варьируются от 380 до 834 602 га. Провинциями с самой большой площадью поверхности в бассейне BMR являются Денизли (32%) и Айдын (29%), в которых располагались обширные древние жилые районы [44–46].

BMR, который берет свое начало в провинции Афьон и впадает в Эгейское море на территории Айдына, следует по сложной спиральной дороге с востока на запад бассейна. Сложный спиральный путь, который объясняется показателем извилистости, влияет на разряд, эрозию и осаждение. Длина главной реки и среднее значение индекса извилистости составляют около 615 км и 1,42 соответственно. Она состоит из 39 основных притоков, а на реке есть десять искусственных и естественных водоемов.Хотя BMR повлиял на формирование 15,5% бассейна с аллювием, было замечено, что количество переносимых наносов уменьшилось с 1984 по 2005 гг. [44, 49]. В бассейне BMR средиземноморский климат с мягкой дождливой зимой и жарким и сухим летом. Средняя температура в районе бассейна составляет около 27 ° C в августе и июле. Самый холодный месяц — январь со средней температурой 7–10 ° C. Годовое количество осадков на бассейн составляет около 500 мм. В то время как максимальное количество осадков в месяц в западной части бассейна колеблется от 79 мм до 132.3 мм, в восточной — от 14 до 80,2 мм [54]. Однако в бассейне часто встречаются продолжительные засушливые периоды и периоды с нерегулярным выпадением осадков [48, 55, 56].

На рис. 1 показаны места полевых исследований шести выбранных извилистых структур и эстуария в бассейне BMR. В ходе исследования меандры были сначала определены визуально с использованием преимуществ разновременных изображений Google Earth, а затем подтверждены разведывательными исследованиями.

Извилистость потоковых каналов

Термин «меандр» происходит от латинского слова «Miandras», что означает изогнутый ручей.В прошлом он использовался для всех русел рек с изогнутой формой, но сегодня он использовался для русел рек с S-образными складками от потоков, движущихся по слегка наклонным руслам [57]. В меандровых структурах отложение происходит из-за низкого речного стока во внутренней области кривой. Точно так же эрозия происходит из-за более высокого речного стока на участках внешних кривых [58].

Индекс извилистости (SI) измеряет коэффициент извилистости русла реки и указывает на сходство русла с S-образной формой.Длина меандра (Λ) — это расстояние между точками, где начинается и заканчивается изгиб русла реки. Длина реки (L) — это расстояние, измеренное между начальной и конечной точками изгиба реки по средней линии речного течения [2, 59]. Таким образом, SI рассчитывается как отношение L к Λ. Когда значение SI составляет от 1 до 1,5, русло реки определяется как прямая или низкая извилистая структура. Если значение SI равно или больше 1,5, то структура реки определяется как меандр [58, 59].В этом исследовании значения SI были рассчитаны путем оцифровки L и Λ на ортофотоплане каждой меандровой структуры для изучения состояния меандрирования исследуемых участков до и после наводнения. Кроме того, ежемесячные изменения были изучены путем расчета значений SI для каждого месяца (таблица 1). Как показано в таблице 1, средние значения SI для всех выбранных местоположений, кроме местоположения 2, за годичный период времени были более 1,5, что можно определить как меандры.

Самые низкие и самые высокие значения SI обычно наблюдались в январе и сентябре 2019 года соответственно.Сравнение их с измерениями более раннего исследования с участием тех же мест показывает, что значения SI в июне 2018 г. и сентябре 2019 г. близки к значениям SI, наблюдаемым в январе 2018 г. в этом исследовании [31]. Наводнение, произошедшее в январе 2019 года, стало настолько действенным фактором, который заставил меандры изменить форму. Двухлетний мониторинг показал, что значения SI, измененные во время наводнения, со временем приблизились к значениям до наводнения. Например, значения SI за сентябрь 2019 г. приблизились к значениям января 2018 г. [31].На рис. 2 показаны характеристики исследуемых участков со значениями SI и их расположение в бассейне.

Набор данных и методы

Временной анализ паводков со спутниковыми снимками

Изменения в землепользовании / земельном покрове, происходящие в результате природных и антропогенных явлений, можно отслеживать с помощью спутниковых изображений для поддержки землеустройства и мониторинга стихийных бедствий [62–65]. В этом исследовании спутниковые изображения Sentinel 2A за январь 2016, 2017 и 2018 и февраль 2019 года, когда произошли наводнения, были проанализированы для выявления затопленных паводками территорий в бассейне BMR (SensingTime (ST): 20160109T0 / BaselineNumber (N): 201 / RelativeOrbitNumber (R): 007 / TileNumber (T): 35SNB / https: // scihub.copernicus.eu/dhus/;ST:20170113T0

/N:204/R:007/T:35SNB/https://scihub.copernicus.eu/dhus/;ST:20180128T0

/N:206/R:007/T: 35SNB / https: //scihub.copernicus.eu/dhus/; ST: 201

T0

/ N: 207 / R007 / T: 35SNB / https: //scihub.copernicus.eu/dhus/). При извлечении информации о поверхности из спутниковых изображений высокого разрешения спектральные и пространственные отношения в группах пикселей могут быть отнесены к принадлежащим классам с высокой точностью [66, 67]. Метод сегментации с несколькими разрешениями является широко используемым алгоритмом наращивания области снизу вверх, недавно встречавшимся в литературе.Этот метод позволяет однородно группировать объекты по трем параметрам в соответствии с их сходством по размеру, геометрии и спектральным значениям для разных типов данных для классификации на основе объектов [68–71]. Кроме того, метод сегментации с несколькими разрешениями, являющийся собственностью разработчика eCognition, оказался одним из самых успешных и популярных алгоритмов сегментации, поскольку дает лучшие результаты, чем другие алгоритмы [72–75]. Другие алгоритмы (например, шахматная доска, квадродерево, разделение контраста, спектральная разница, многопороговый, контрастный фильтр) делят изображение на равные части и создают сегменты в форматах неоднородной и неправильной формы, используя такие параметры, как цвет или контраст.Таким образом, метод сегментации с несколькими разрешениями позволяет создавать сегменты однородной и гладкой формы, комбинируя критерии цвета и формы. Таким образом, он производит однородные сегменты наилучшего качества в разных масштабах. Поскольку этот алгоритм ориентирован на пользователя и может управляться с помощью процедур проб и ошибок при выборе значений параметров, он рекомендовался в различных исследованиях для извлечения земного покрова и искусственных объектов на изображениях с высоким разрешением [72–79] .Метод сегментации с несколькими разрешениями обеспечивает этап принятия решения в процессе определения размера каждого объекта, который должен быть произведен в соответствии со значениями параметров пользователем [68–75]. Классификация на основе объектов генерирует однородные сегменты, используя параметры формы, цвета и компактности объектов на спутниковых изображениях, при этом определяя размеры сегментов объекта, полученные с помощью масштабного коэффициента. Однако векторные данные объектов поверхности в процессе сегментации могут использоваться как вспомогательные данные.Эти векторные данные интегрируются в процесс как тематические, а сегменты производятся по объектам [66, 80]. В этом исследовании использовалось коммерческое программное обеспечение для нечеткой классификации на базе объектов (eCognition Developer). Оптимальные значения параметров сегментации могут быть определены эмпирически, чтобы обеспечить выделение региональных объектов по текстурам поверхности исследуемых территорий [81–83]. Поэтому параметры пробной сегментации были выполнены на спутниковых изображениях BMR, чтобы сгруппировать наиболее похожие объекты с помощью техники сегментации с несколькими разрешениями.В соответствии с объемом исследования, в процессе сегментации с несколькими разрешениями, параметры масштаба, цвета и компактности были выбраны эмпирически значениями 75, 0,4 и 0,5 соответственно. Кроме того, векторные данные BMR были включены в качестве дополнительных тематических данных для процесса сегментации. На этапе классификации пять классов: река, сельское хозяйство, море, водно-болотные угодья и затопляемые земли — были в первую очередь назначены для контролируемой классификации. Впоследствии для определения значений принадлежности объектов использовались Нормализованный разностный водный индекс (NDWI) и Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI).NDWI специально использовался для классификации пикселей моря, реки и неводных пикселей в исследуемом бассейне. Кроме того, NDVI использовался для классификации участков с растительностью (сельскохозяйственных) и без растительности в исследуемом бассейне. Было установлено, что минимальное пороговое значение NDVI составляет 0,39 для классификации участков с растительностью, а пороговое значение NDVI составляет от 0,11 до 0,39 для классификации участков без растительности. Было обнаружено, что пороговое значение NDWI составляет от 0,17 до 0,31 для классификации затопленных земель и от 0,45 до 0,68 для классификации участков водных объектов на изображениях Sentinel 2A.В результате процесса классификации объекты на поверхности были отнесены к классам в их соответствующих местоположениях (рис. 3).

После процесса классификации была проведена оценка точности для оценки результатов классификации с распределенным равным количеством выборок с 40 точками на класс случайным образом, и были оценены матрицы неточности для расчета показателей точности. Была составлена ​​матрица ошибок, которая часто используется в процессах классификации, и рассчитаны значения точности в целом, производителей и пользователей для каждого класса.Общая точность относится к классификации точности объектов на поверхности в результате классификации. Общая точность рассчитывается путем деления количества правильно назначенных классов на общее количество выборок. Определение точности каждого класса и выражение надежности карты демонстрируется путем вычисления точности пользователя, которая получается путем деления суммы строки на общее количество правильных классификаций для каждого класса. Точность отнесения признаков на земле к правильным классам выражается точностью производителя, которая получается путем деления суммы столбца на общее количество правильных классификаций для каждого класса [70].В таблице 2 приведены значения точности классификации каждого класса для спутниковых изображений Sentinel 2A (2016–2019 гг.).

В результате классификации, проводимой на каждый год, точность производителей была определена от 83% до 100%, а точность пользователей — от 87,5% до 100%. Общая точность классификации составила от 94,5% до 97%. По результатам контролируемых классификаций изменения между классами за каждый год представлены на рис. 4.

В 2016 году общая площадь затопленных земель была относительно небольшой. В целом было замечено, что затопленные земли находились близко к устью в 2018 и 2017 годах. Большое наводнение, которое произошло в 2019 году, охватило все затопляемые земли бассейна. Результаты контролируемой классификации показывают, что сельскохозяйственные угодья и пустыри в бассейне вблизи русла реки пострадали от наводнений.

Сбор данных с БПЛА

В этом исследовании использовались три разных БПЛА: SenseFly eBee (SE) с неподвижным крылом, мультикоптер DJI Phantom 3 Professional (P3P) и мультикоптер DJI Mavic Platinum Pro (MPP) в зависимости от времени полета и размера меандровые конструкции.Сходные фотограмметрические планы и параметры полета использовались для получения аэрофотоснимков различных типов БПЛА в выбранных местах меандра. Аэрофотоснимки были сделаны на установленной законом высоте над уровнем моря 120 метров с коэффициентом перекрытия 85%. Эти БПЛА имеют встроенные системы позиционирования, а их вес колеблется от 730 г до 1300 г. SenseFly eBee с неподвижным крылом был предпочтен в больших меандровых структурах, поскольку время полета выше, чем у многороторных БПЛА. В то время как DJI Phantom 3 Professional и DJI Mavic Platinum Pro имеют встроенный 12.Система SenseFly eBee с 7-мегапиксельной камерой доступна со сменной 12-мегапиксельной камерой. В сочетании с планами полета наземные контрольные точки (GCP), которые были равномерно распределены вдоль меандровых структур для каждого полета, использовались на поверхности для получения последнего продукта с высокой точностью при сопоставлении изображений, полученных с помощью БПЛА (рис. 2). . Поскольку не было какой-либо стационарной и постоянной опорной точки для использования в качестве опорных точек в меандровых структурах, были специально изготовлены переносные ориентиры с размером 1.5 х 1,5 м были равномерно распределены по кривой каждой меандровой структуры (рис. 5).

Количество используемых опорных точек варьируется от пяти до семи в меандровых структурах, исследованных в июне 2018 г., январе 2019 г. и сентябре 2019 г. Все опорные точки были измерены одновременно с полетами БПЛА методом кинематики в реальном времени (RTK). Таким образом, как и последние продукты, ортофотопланы и DSM меандровых структур были произведены путем интеграции опорных точек с аэрофотоснимками вместе с процессом производства данных.В конце процесса получения данных точность ортофотопланов была оценена как находящаяся в пределах предела погрешности в половину пикселя [84, 85].

Летные характеристики (тип БПЛА, время полета, площадь покрытия и т. Д.) Приведены в таблице 3 для выбранных местоположений. Полеты БПЛА выполнялись с учетом соответствующих полевых и погодных условий. В январе 2019 года его невозможно было провести в устьевой зоне из-за полевых условий и наводнения, затрудняющего доступ к полевой зоне. Чтобы изучить изменения до и после наводнения в районе устья и других шести меандров, были выполнены анализы изменения берега реки, пространственного и объемного изменения наносов.

Обработка снимков БПЛА

В последние годы фотограмметрическая методика SfM, представляющая собой новый подход, а также быстрый и недорогой метод получения данных, использовалась для создания ортофотоплана высокого разрешения, DSM и облака точек, полученных на основе наблюдений с БПЛА как в малых, так и в крупных масштабах. исследования [86, 87]. SfM может извлекать трехмерные (3-D) координаты из перекрывающихся изображений в разных местах без необходимости в координатах положения камеры. Создание трехмерного плотного облака точек реализуется в результате уплотнения разреженного плотного облака точек, созданного путем сопоставления изображений.В результате создания плотного облака точек ортофотопланы и DSM могут быть извлечены в конце процесса фотограмметрических измерений SfM [88–90].

В настоящее время техника SfM-фотограмметрии используется для создания ортофотопланов высокого разрешения и DSM во многих областях [24, 28, 91–95]. В речных бассейнах можно идентифицировать различные явления, такие как эрозия и отложение наносов, смещение русел рек, и их влияние на окружающую среду можно исследовать с помощью разновременных данных высокого разрешения, полученных с помощью БПЛА.В этом исследовании морфологические изменения русла реки с меандровыми структурами отслеживались с помощью ортофотопланов и DSM, полученных с помощью БПЛА, в различные временные интервалы, а также количественно оценивались пространственные и объемные изменения эродированных / отложенных отложений.

Аэрофотоснимки и координаты опорных точек каждого меандра были импортированы в программное обеспечение Pix4D. Все опорные точки были отмечены на фотографиях для обеспечения пространственной привязки и повышения абсолютной точности. Выравнивание изображений, необходимое для оценки положения и ориентации изображения, было выполнено путем идентификации общих черт в перекрывающихся областях, а разреженное облако точек было создано путем определения ключевых точек, присутствующих в нескольких изображениях.В результате этого процесса положение камеры было вычислено с помощью SfM, и плотное облако точек было восстановлено на основе вычисленной информации о глубине для каждого изображения в наборе. После создания стадии плотного облака точек была сгенерирована трехмерная модель полигональной сети (поверхность сетки) путем интерполяции облака точек, а затем ортофотоплан и DSM были извлечены с помощью этой трехмерной сетевой модели. Одни и те же производственные параметры использовались для получения данных для всех выбранных мест. DSM и ортофотоплан были созданы из изображений, полученных в июне 2018 г., январе 2019 г. и сентябре 2019 г., чтобы определить обнаружение изменений во время полевых исследований.Только в январе 2019 года полевую кампанию в устье БМР провести не удалось из-за наводнения. Как правило, ортофотоплан и ЦСМ создавались с пространственным разрешением от 5 до 10 сантиметров в зависимости от высоты полета и характеристик камеры. Для проведения анализа все ортомозаики и DSM были повторно дискретизированы с одинаковым пространственным разрешением (5 см) для всех периодов. В эстуарии использовался БПЛА с неподвижным крылом, который имеет более продолжительное время полета, чтобы выполнить меньше полетов за короткий период времени из-за большого размера исследуемой территории.Кроме того, полеты БПЛА выполнялись на больших высотах, поэтому пространственное разрешение созданных ортофотопланов и ЦМЗ в эстуарии было ниже. Поэтому пространственное разрешение ортофотоплана и DSM было увеличено до 10 см.

Обнаружение смены берега реки.

В меандровых структурах берега рек изменились в результате наводнения и отложения / эрозии наносов. Изменения берегов реки были векторизованы путем оцифровки берега реки с ортофотоплана для всех периодов исследуемых участков.Для определения смены берега использовался метод DSAS (Digital Shoreline Analysis System), который позволяет рассчитать минимальные и максимальные изменения, произошедшие на берегу реки по разным датам [96]. Метод DSAS требует, чтобы исходный уровень использовался в качестве ориентира для расчета изменения берега реки. Этот метод определяет изменения между разными берегами рек, вычисляя расстояние от берегов до базовой линии [96]. Метод DSAS использует произвольную базовую линию в качестве ориентира для расчета изменения берега реки [97].Таким образом, было определено минимальное расстояние, на котором базовая линия находилась на суше. Впоследствии базовая линия была произведена путем создания буферной зоны на минимальном расстоянии по отношению к берегам рек. Кроме того, берега рек во время наводнения в январе 2019 года, которые были выбраны в качестве эталонных берегов рек, были ближе к суше по сравнению с берегом реки все время из-за наводнения. Таким образом, базовая линия была произведена путем создания буферной зоны шириной 2 метра по направлению к суше со ссылкой на берег реки на январь 2019 года.Поскольку в январе 2019 г. не было данных для Участка 3, исходные условия были получены путем создания буферной зоны с 2-метровыми интервалами на основе произведенного берега реки в январе 2018 г. на предыдущем этапе исследования [31]. Берега реки в направлении течения реки были определены как два разных региона на берегах реки. Для изучения изменений на берегу реки были построены трансекты на исходной линии и берегах реки с интервалом в 1 метр. На Рис. 6 показаны прибрежные районы, исходная линия разреза и берега рек для каждого местоположения.

В этом исследовании были рассчитаны Конверт изменения береговой линии (SCE) и Чистое движение береговой линии (NSM), которые являются параметрами в методе DSAS. Параметр SCE указывает расстояние между ближайшим берегом реки и самым дальним берегом реки до базовой линии для каждого разреза (DSAS 5.0). Параметр NSM определяет расстояние между берегом реки первой даты и берегом реки последней даты для каждого разреза (DSAS 5.0). Были рассчитаны минимальное, максимальное, среднее значение и стандартное отклонение (SD) параметров NSM и SCE для каждой области исследования.

Обнаружение геоморфных изменений (GCD).

Следовательно, объемный и площадный анализы были выполнены с целью изучения геоморфологических изменений в структурах меандра. Кроме того, области изменения были определены в каждой структуре меандра, а не во всей структуре меандра. Выбранные районы исследования, где изменение отложений было высоким на меандрах, были определены путем визуальной интерпретации полученных ортофотопланов за каждый месяц. Эти регионы были идентифицированы по площадям между берегом реки, производимым за месяц, и базовым уровнем.Поэтому объемные и площадные изменения рассчитывались в соответствии с полевыми исследованиями. В результате наводнения в январе 2019 года произошла эрозия меандровых структур, и берега реки сместились в сторону суши. Области с наибольшими изменениями показаны на рис. 7.

Площадные изменения были определены путем расчета размеров многоугольника выбранной области исследования на ортофотоплане. Хотя это обычно используется для изменений в потоках, Geomorphic Change Detection (GCD) используется для расчета перепадов высот между двумя разными поверхностями.GCD дает возможность прогнозировать развитие процессов во времени, исследуя изменения поверхности в результате природных явлений, таких как штормы, наводнения или землетрясения. Объемный анализ был выполнен путем расчета изменения высоты при одинаковых значениях пикселей во всех местах расположения DSM. При определении изменения отложений на поверхности в два разных момента времени это выполняется методом DEM разницы (DoD) в GCD [22, 98, 99]. Таким образом, метод DoD выражается в измерении разницы DSM в две разные даты.В методе DoD данные DEM, сгенерированные при начальном измерении, выражаются как DEM 1 , а данные DEM, сгенерированные при следующем измерении, выражаются как DEM 2 . Объемные изменения рассчитываются как результат разницы высот общих пикселей между DEM 1 и DEM 2 . Карты Министерства обороны, созданные в конце процесса НОД, показывают геоморфологические изменения на поверхности местности, то есть оценку количества отложений. Геоморфологические изменения были рассчитаны в местах исследования с помощью панели инструментов GCD 7, встроенной в ArcGIS 10.6 [98–100]. Метод DoD использует два разных DSM топографической поверхности и количественно определяет морфологические изменения с разницей высот между пикселями. Это позволяет анализировать масштабы различных геоморфологических изменений, которые обычно используются для определения количества изменений наносов в речных бассейнах [26, 33, 94, 99, 101–104].

Анализ экстремальных значений

Теория экстремальных значений (EVT) используется для долгосрочной оценки вероятности экстремальных явлений с надежным статистическим анализом данных, полученных в различных областях, таких как экономика, телекоммуникации, землетрясения, гидрология и метеорология.В частности, экстремальные явления, составляющие годовой максимум переноса в реках, указывают на то, что максимальное значение, полученное с помощью анализа распределения экстремальных значений, было коррелированным. В результате анализа распределения, который должен быть выполнен с данными об осадках, он направлен на определение экстремальных явлений путем моделирования хвостовых частей данных вместо всего или общего среднего. В этом исследовании было выбрано распределение Generalized Extreme Value (GEV) как наиболее подходящая функция распределения для данных об осадках, и были выполнены тесты совместимости [105–109].

Сбор данных миссии по измерению тропических осадков (TRMM).

Миссия по измерению тропических осадков (TRMM) — это совместный проект с НАСА и Японским национальным агентством космических исследований по мониторингу и получению данных об осадках и выделяемой энергии (с https://disc2.gesdisc.eosdis.nasa.gov/opendap/ TRMM_L3 / TRMM_3B42_Daily.7 / 1998/01 / 3B42_Daily.19980101.7.nc4.nc4? HQprecipitation [825: 835] [348: 352], широта [348: 352], долгота [825: 835] на https: // disc2. gesdisc.eosdis.nasa.gov/opendap/TRMM_L3/TRMM_3B42_Daily.7/2019/09 / 3B42_Daily.201

.7.nc4.nc4? HQprecipitation [825: 835] [348: 352], широта [348: 352], долгота [825: 835]). С 1998 года продукт 3B42, который предоставляет данные об осадках на Земле с суточными и трехчасовыми интервалами в сетках размером 25 км x 25 км, производится с использованием приборов TRMM Microwave Imager (TMI) и радиолокатора осадков (PR) в TRMM [110, 111].

В этом исследовании использовались данные об осадках, полученные из временного ряда TRMM и одной нижней метеорологической станции (станция Айдын), поскольку количество дождемерных станций с долгосрочными непрерывными данными в бассейне ограничено.Гиргин (2017) заявил, что распределение данных TRMM аналогично наборам данных, основанным на наблюдениях, и их корреляция высока. Кроме того, более высокие оценки осадков реализованы с помощью данных TRMM [112]. Номера сетки 6, 10, 15, 19 и 23, связанные с данными об осадках TRMM, охватывающими исследуемые районы, показаны на рис. 8.

Временные ряды данных об осадках по сетке TRMM ID 6, 10, 15, 19 и 23, охватывающие исследуемые участки за долгий период (1998–2019 гг.) И во время полевых исследований (апр.2018-окт. 2019) показаны на рис. 9. Данные об осадках, полученные из этих сеток TRMM и метеорологической станции Айдын, использовались в анализе экстремальных значений.

Рис. 9. Временные ряды данных об осадках, полученных с помощью TRMM и станции Айдын.

(a) Временной ряд данных об осадках, полученных TRMM за периоды 1998–2019 гг. И (b) Временной ряд данных об осадках, полученных TRMM за периоды 2017–2019 гг.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0241293.g009

Распределение обобщенных экстремальных значений (GEV).

Распределение обобщенных экстремальных значений (GEV) широко используется для моделирования распределения данных в регионах, где часто происходят наводнения. При анализе экстремальных значений также используется распределение GEV, подобное распределению Фреше, Вейбулла и Гумбеля.

В результате анализа данных распределения GEV вероятность возникновения ущерба легко определяется, и он широко используется при моделировании экстремальных осадков.Распределение GEV определяется как трехпараметрическое распределение. Эти параметры: расположение (μ), масштаб (σ) и форма (ξ). Функции, включенные в распределение GEV, а именно функция плотности вероятности (PDF) и кумулятивная функция распределения (CDF), приведены в уравнениях 1 и 2 соответственно [107, 109, 113, 114].

(1) (2)

Параметр местоположения (μ) относится к скорости смещения количества осадков в интервале времени, в котором получено распределение. Параметр масштаба (σ) используется для определения среднего значения распределения и для обозначения регионов, где разброс велик.Параметр shape (ξ) дает информацию о местоположении экстремальных событий, указывая на области, в которых собраны максимальные значения в распределении, то есть в области хвоста распределения [109, 113]. В этом исследовании параметры распределения GEV были оценены с использованием оценки максимального правдоподобия (MLE) на уровне значимости 5%.

Анализ процентилей.

Набор данных, полученных за длительные периоды, делится на сто равных частей, и определяются значения выборки каждой части.Поэтому рассчитываются итоговые значения распределения. Для реализации прогнозов с высокой точностью в случаях дождя, 95 и 99 процентили дней с осадками рассчитываются для определения пространственной картины и значения корреляции [109, 115]. В этом исследовании 50 -го , 90 -го и 99 -го процентилей временных рядов суточных данных об осадках спутника TRMM были рассчитаны для определения экстремальных значений. Пространственные распределения средних (P50 th ) и экстремальных значений (P90 th и P99 th ), рассчитанные за 22 года (1998–2019 гг.) Восстановления осадков по спутниковым данным TRMM, показаны на рис. 10.

Рис. 10. Пространственное распределение процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM.

(a) 99 процентили, рассчитанные по спутниковым данным TRMM. (b) 90 процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM. (c) 50 процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g010

Период возврата.

Один из подходов к определению экстремальных осадков состоит в том, чтобы рассчитать периоды повторяемости явления на основе ряда максимальных годовых осадков за год.Период повторяемости, также называемый интервалом повторяемости, относится к максимальному значению, которое, как ожидается, будет достигнуто в течение периода времени T с периодом p, или, другими словами, в периоды T и p осадки достигнут максимального значения 1 время (уравнение 3). Функция периода повторяемости в распределении GEV приведена в уравнении 3 [109, 116].

(3)

Чтобы получить интервалы повторения, сначала получают серию экстремальных значений из набора исторических данных. Затем из этого ряда рассчитывается CDF GEV.Эта функция содержит параметры формы, местоположения и масштаба, которые оцениваются на основе временной длины и распределения значений, содержащихся в наборе данных. Чтобы подобрать значения, можно получить медиану, а затем изменять μ, пока она не попадет в список значений. В ходе исследования были оценены данные TRMM о суточных осадках и данные дождемера Айдын, а период повторяемости максимальных переменных для каждого региона и станции был определен с помощью распределения GEV (рис. 11). Использовался график CDF, который предоставляет визуальную информацию для распределения GEV.Эффективность распределения GEV была выявлена ​​CDF для всех регионов (рис. 11).

Рис. 11.

Графики CDF и периодов повторяемости, полученные на основе данных об осадках (TRMM GRID ID), представляющих регионы полевых съемок; (a) TRMM GRID ID 6, (b) TRMM GRID ID 10, (c) TRMM GRID ID 15, (d) TRMM GRID ID 19, (e) TRMM GRID ID 23 и (f) Станция Айдын.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g011

Результаты и обсуждение

Количественная оценка экстремальных осадков

Функция распределения GEV максимальных данных для исследуемых местоположений (связанных с идентификаторами GRID) была выполнена посредством статистического анализа для анализа экстремальных значений и определения периодов повторяемости.Экстремальные осадки для 99 -го -го процентиля (P99 -го ) и 90 -го -го процентиля (P90 -го ) пороговых значений осадков были определены для регионов, представленных TRMM GRID ID 6, 10, 15, 19, 23 и станции Айдын. На Рис. 12 показано общее количество экстремальных явлений, связанных с каждым идентификатором GRID ID и станцией Айдын в период с апреля 2018 г. по октябрь 2019 г. Экстремальные осадки с 31 января по 3 февраля 2019 г., которые вызвали наводнения в некоторых местах исследования, наблюдались в пределах P90. -й порог в анализе экстремальных значений, который соответствует приблизительно 3-5 годам.повторяемости для всех сетей и станции Айдын (рис. 11).

В течение двухлетнего периода исследования было обнаружено, что несколько экстремальных осадков находятся в пределах пороговых значений P99 th и P90 th . Общее количество экстремальных явлений колеблется от 4 до 17 в разных сетях TRMM. Кроме того, станцией Айдын зафиксировано 7 событий. Можно сказать, что общее количество экстремальных осадков уменьшилось с запада на восток исследуемого региона, за исключением сетки эстуария.Соответственно, хотя в районе устья (TRMM GRID ID 6) нет событий выше P99 th , в общей сложности 11 событий превысили 90 процентильное пороговое значение экстремальных осадков 17,44 мм / день. Для станции Айдын средние и экстремальные значения были рассчитаны так, чтобы они были близки к TRMM GRID ID 19 (рис. 12). Кроме того, зарегистрированные суточные осадки на станции Айдын 31 января st , 2019 (42,2 мм / день) подтвердили наличие экстремального явления, поскольку значение P99 th равно 44.98 мм / сутки для станции.

Количественный геоморфный анализ

Анализ берегов реки показал, что изменения на левом берегу были больше, чем на правом берегу (рис. 6). В результате наводнения изменение берега реки в январе 2019 года достигло максимальных значений. Максимальное значение SCE было достигнуто в точке 2, а максимальное значение параметра NSM — в устье. Таким образом, Участок 2 и Участок 4 оказались наиболее пострадавшими регионами от смены берега реки из-за наводнения.Среднее значение SCE на берегу реки колеблется от 0,93 до 26,12 метра, а среднее значение NSM — от -1,52 до 2,57 метра. По среднему параметру NSM осаждение определялось с июня 2018 года по сентябрь 2019 года.

Сравнение площадных измерений, выполненных для каждого месяца, показало, что эрозия наносов преобладала в меандровых структурах после наводнения, произошедшего в январе 2019 года, как и ожидалось. С другой стороны, после наводнения наблюдалось, что в июне 2018 года берег реки напоминал меандровые структуры.Более того, объемные расчеты показали, что участки отложения наносов были разрушены во время паводка, а затем регенерировались в меандровых структурах.

На рис. 13 представлены анализы изменения площади и объема эродированных / отложенных отложений для участков, попадающих в каждую сетку TRMM. Здесь анализ включает наши предыдущие полевые исследования за период 2018 года [31]. Каждая точка на графиках была получена путем вычитания общей площади / объема из значения измерения предыдущего полевого исследования.Затем эти точки были соединены линией тренда скользящей средней, чтобы обеспечить более достоверное представление. На Рис. 13A показаны изменения площади в выбранных регионах (Рис. 7) между соответствующими месяцами вместе с данными TRMM по осадкам.

Рис. 13. Изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах за период полевых исследований 2018–2019 гг.

(a) Ареальные изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах. (b) Объемные изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g013

Из-за паводка в январе 2019 года полет в устье не был осуществлен. Наибольшее значение уменьшения площади наблюдалось в Участке 3, где с июня 2018 года по январь 2019 года было эродировано примерно 95% всех накопленных наносов. Вместо этого, в период с июня 2018 года по сентябрь 2019 года наименьшее изменение наблюдалось в Участке 6 с 155,28 м 2 депонирования. Кроме того, самые высокие темпы увеличения площадных отложений наблюдались в Участке 4 с увеличением на 216% с июня 2018 года по сентябрь 2019 года.В выбранных регионах исследования объемные изменения были рассчитаны методом DoD на основе DSM. На рис. 12B показаны результаты DoD для каждого местоположения, связанного с сетками TRMM. Как и ожидалось, отметки поверхности увеличились с увеличением уровня воды в реке из-за выпадения осадков. Наибольшее изменение объема наблюдалось в Местоположение 3 и составило 32 460 м 3 и 40 173,52 м 3 с июня 2018 г. по январь 2019 г. и с января 2019 г. по сентябрь 2019 г., соответственно. Напротив, наименьшее изменение объема было обнаружено в Местоположение 5 — 1172.29 м 3 с июня 2018 года по сентябрь 2019 года. Кроме того, скорость накопления наносов до и после наводнения показала, что в точке 1 самая высокая скорость накопления — 151%, в то время как скорость изменения в других местах остается на уровне около 20 –30%.

На рис. 14 показаны результаты DoD и сложенные профили по выбранным регионам, которые были извлечены и нарисованы вместе с уровнями воды для каждого местоположения и временного интервала. Красный и синий цвета показывают восходящую и нисходящую отметки поверхностей соответственно, тогда как белый цвет означает «без изменений».Изменения уровня воды (пунктирные линии на профилях), которые варьировались от 0,4 до 5,9 метров, и отметка поверхности были нанесены на графики для каждого местоположения, чтобы лучше интерпретировать осевшие / размытые отложения до и после наводнения. Было очевидно, что по мере повышения уровня воды в реке в результате наводнения, произошедшего в январе 2019 года, отложенные отложения уменьшились или даже исчезли в дальнейшем. После наводнения области отложения наносов изменились по мере снижения уровня воды.Кроме того, количество выпавших наносов в сентябре 2019 года приблизилось к июню 2018 года.

Анализ обнаружения изменений до и после наводнения проводился в течение одного года с оценкой объема и площади. В результате объемного анализа, выполненного за этот период, наибольшее понижение было обнаружено в Участке 2, а наибольшее повышение — в Участке 3. Самый низкий уровень воды был измерен в сентябре 2019 года для всех участков исследования. Как правило, синий цвет на картах изменений указывает на увеличение количества наносов и растительности на берегах рек.Напротив, красный цвет указывает на уменьшение высоты поверхности из-за понижения уровня воды. Действительно, это показывает, что осадки образовались с понижением уровня воды. Однако высота осадочных участков была выражена как понижение, так как в предыдущую дату она не превышала уровень воды в реке. Только в Локации 6 уровень воды в сентябре 2019 года был выше уровня воды в реке, наблюдавшегося в июне 2018 года. Таким образом, увеличение как наносов, так и высоты поверхности из-за уровня воды обозначено синим цветом.В период с июня 2018 г. по сентябрь 2019 г. исследуемая площадка с наименьшим опусканием наносов наблюдалась как Участок 6 с 72,20 м 3 и Участок 3 с самым высоким с 12 519,66 м 3 . С января 2019 г. по сентябрь 2019 г. наибольшее снижение было в Местоположение 3, а максимальное повышение — в Местоположение 2. Однако самое низкое снижение наблюдалось в Местоположение 1 и самое низкое повышение в Местоположение 5. Общие объемные изменения показали, что самые низкие изменения произошли в Пункте 5 в период с июня 2018 г. по сентябрь 2019 г.Это означает, что значения понижения и повышения были близки друг к другу в этом месте исследования.

Выводы

Определение структурных и объемных изменений в морфологии рек, которые формируют поверхность и влияют на экосистемы, виды животных и растений с динамическими структурами, важно для получения высокоточных пространственно-временных наборов данных [3, 28]. Наводнения, происходящие в речных бассейнах, влияют на динамику реки и способствуют изменению ее формы. В то же время наводнения влияют на населенные пункты, сельское хозяйство, промышленность и транспорт, поэтому необходимо принимать меры против наводнений [9].В этом исследовании полевые исследования до наводнения, во время наводнения и после наводнения были проведены в бассейне BMR в январе 2019 года, а анализ изменений был выполнен для определения периодических морфодинамических изменений и воздействия наводнения на выбранные меандрирующие структуры. . Модель разновременных данных была создана для исследования изменений количества поверхностных и объемных отложений в случае повышения уровня воды в результате наводнения в меандровых структурах. Таким образом, данные за июнь 2018 г., январь 2019 г. и сентябрь 2019 г. были сопоставлены для определения количества отложившихся / эродированных отложений.В рамках исследования для оценки морфологических изменений меандрирующих структур, вызванных экстремальными осадками, использовались разновременные и периодические ортомозаики, полученные с помощью БПЛА. Для этого был использован метод DSAS для расчета изменения расстояния на берегу реки с помощью ортофотоплана, а метод DoD был использован для анализа размера объемного морфологического изменения с помощью DSM. Согласно результатам DSAS и DoD, было замечено, что метод получения данных с помощью БПЛА является быстрым и практичным для мониторинга и оценки площадного и объемного количества отложений.Наводнения, вызванные повышением уровня воды в результате сильных осадков, затопили осадочные районы и привели к тому, что берега рек сместились к суше. Кроме того, результаты показали, что изменения в структурах меандра зависели от значения индекса извилистости, так что величина изменения осадка была самой высокой в ​​структуре меандра с самым высоким значением индекса извилистости.

В этом исследовании было показано, что эффекты природных явлений можно периодически и быстро отслеживать с помощью БПЛА, а также могут быть созданы модели разновременных данных для определения изменений вдоль извилистых структур.В этом контексте можно будет определить районы, где эрозия или осаждение будут максимальными, и принять меры предосторожности. Таким образом, можно будет быстро вмешаться после экстремальных осадков.

Список литературы

  1. 1. Робинсон Дж. С., Сивапалан М. Исследование физических причин масштабирования и неоднородности частоты региональных наводнений. Исследование водных ресурсов. 1997. 33 (5): 1045–1059. https://doi.org/10.1029/97WR00044
  2. 2.да Сильва AMF, Эль-Тахави Т, Лента WD. Изменение структуры потока с извилистостью в синусоидальных извилистых потоках. J. Hydraul. Англ. 2006. 132: 1003–1014. https://doi.org/10.1061/(asce)0733-9429(2006)132:10(1003)
  3. 3. Хеммелдер С., Марра В., Маркис Х., Де Йонг С.М. Мониторинг морфологии реки и береговой эрозии с использованием изображений с БПЛА — тематическое исследование реки Бух, Верхние Альпы, Франция. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2018; 73: 428–437. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.016
  4. 4. Чжан Ц., Сюй Ц., Тао Х, Цзян Т., Чен Ю.Д. Изменения климата и их влияние на водные ресурсы в засушливых регионах: на примере бассейна реки Тарим, Китай. Stoch Environ Res. Оценка риска. 2010. 24: 349–358. https://doi.org/10.1007/s00477-009-0324-0
  5. 5. Dewan TH. Социальные воздействия и уязвимость к наводнениям в Бангладеш и Непале. Экстремальные погодные и климатические явления. 2015; 7: 36–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.wace.2014.11.001
  6. 6.Постумус Х., Моррис Дж., Хесс Т.М., Невилл Д., Филлипс Э., Бейлис А. Воздействие лета 2007 г. на сельское хозяйство в Англии. J Управление рисками наводнений. 2009; 2: 182–189. https://doi.org/10.1111/j.1753-318X.2009.01031.x
  7. 7. Chen MJ, Lin CY, Wu YT, Wu PC, Lung SC. Влияние сильных осадков на распространение инфекционных заболеваний на Тайване, 1994–2008 гг. PLoS ONE. 2012; 7 (6): e34651. pmid: 22737206
  8. 8. Леопольд Л., Вулман М.Г., Миллер Дж. П. Речные процессы в геоморфологии.Dover Publications; 1995.
  9. 9. Лангхаммер Дж., Вакова Т. Обнаружение и картирование геоморфических эффектов затопления с использованием фотограмметрии БПЛА. Pure Appl. Geophys. 2018; 175: 3223–3245. https://doi.org/10.1007/s00024-018-1874-1
  10. 10. Скайони М., Бараццетти Л., Брумана Р., Кука Б., Фасси Ф., Пранди Ф. RC-Heli и методы построения и движения для трехмерной реконструкции шпиля Миланского купола. В материалах 3-го Международного семинара ISPRS 3D-ARCH 2009.Доступно: https://pdfs.semanticscholar.org/c38d/0e9d3dac5958fe17e9177b2d44b2b2e66527.pdf?_ga=2.130042889.702624364.1586358128-1886144414.1586358128
  11. 11. Hunt ERJ, Hively WD, Fujikawa S, Linden D, Daughtry CS, McCarty G. Получение цифровых фотографий в ближнем ИК-диапазоне с беспилотных летательных аппаратов для мониторинга посевов. Дистанционный датчик 2010; 2: 290–305. https://doi.org/10.3390/rs2010290
  12. 12. Озкан О., Озкан О. Оценка множественных опасностей RC-мостов с использованием измерений с помощью БПЛА, Балтийский журнал дорожного и мостостроения.2018; 13 (3): 192–208. https://doi.org/10.7250/bjrbe.2018-13.412.
  13. 13. Озджан О., Озджан О. Влияние гидрогеоморфологических изменений в пойме на многоопасные характеристики моста. Fresen. Env. Бык. 2019; 28: 956–962. Доступен: https://www.prt-parlar.de/download_feb_2019/
  14. 14. Кастильо К., Перес Р., Джеймс М.Р., Куинтон Дж. Н., Тагуас Е. В., Гомес Дж. А.. Сравнение точности нескольких полевых методов измерения эрозии оврагов. Журнал Общества почвоведов Америки.2012; 76: 1319. https://doi.org/10.2136/sssaj2011.0390
  15. 15. Джеймс М.Р., Робсон С. Прямая реконструкция трехмерных поверхностей и топографии с помощью камеры: приложение «Точность и геонауки». J. Geophys. Res. Прибой Земли. 2012; 117: 1–17. https://doi.org/10.1029/2011JF002289
  16. 16. Javernick L, Brasington J, Caruso B. Моделирование топографии неглубоких переплетенных рек с помощью фотограмметрии структуры из движения. Геоморфология. 2014; 213: 166–182. https: // doi.org / 10.1016 / j.geomorph.2014.01.006
  17. 17. Верховен Г., Донеус М., Бриз К. Вермёлен Ф. Картографирование путем сопоставления: основанный на компьютерном зрении подход к быстрой и точной географической привязке археологических аэрофотоснимков. J. Archaeol. Sci. 2012; 39: 2060–2070. https://doi.org/10.1016/j.jas.2012.02.022
  18. 18. Вестоби MJ, Brasington J, Glasser NF, Hambrey MJ, Reynolds JM. Фотограмметрия «структура из движения»: недорогой и эффективный инструмент для приложений геолого-геофизических исследований.Геоморфология. 2012; 179: 300–314. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.08.021
  19. 19. Clapuyt F, Vanacker V, Van Oost K. Воспроизводимость реконструкций топографии земли с помощью БПЛА на основе алгоритмов структуры из движения. Геоморфология. 2016; 260: 4–15. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.05.011
  20. 20. Уэдраого М.М., Дегре А., Дебуш С., Лизейн Дж. Оценка фотограмметрии на основе беспилотных воздушных систем и наземного лазерного сканирования для создания ЦМР сельскохозяйственных водосборов.Геоморфология. 2014; 214: 339–355. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.02.016
  21. 21. Кайзер А., Нойгирг Ф., Рок Дж., Мюллер С., Хаас Ф., Рис Дж., Шмидт Дж. Мелкомасштабная реконструкция поверхности и расчет объема эрозии почвы в сложной морфологии марокканского оврага с использованием структуры от движения. Дистанционный сенсор 2014; 6; 7050–7080. https://doi.org/10.3390/rs6087050
  22. 22. Джеймс Л.А., Ходжсон М.Э., Гошал С., Латиоле ММ. Геоморфология Обнаружение геоморфных изменений с использованием исторических карт и дифференцирования ЦМР: временное измерение геопространственного анализа.Геоморфология. 2012; 137: 181–198. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.10.039
  23. 23. Фленер С., Ваая М., Яаккола А., Крукс А., Каартинен Х., Кукко А. и др. Бесшовное картирование русел рек в высоком разрешении с помощью мобильных лидаров и БПЛА. Remote Sens.2013; 5: 6382–6407. https://doi.org/10.3390/rs5126382
  24. 24. Фонстад М.А., Дитрих Дж. Т., Курвиль, Британская Колумбия, Йенсен Дж. Л., Карбонно. Топографическая структура по движению: новая разработка в фотограмметрических измерениях.Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2013; 38: 421–430. https://doi.org/10.1002/esp.3366
  25. 25. Эспозито Дж., Мастророкко Дж., Сальвини Р., Оливети М., Старита П. Применение фотограмметрии БПЛА для разновременной оценки протяженности поверхности и объема выемки в карьере Са-Пигада-Бьянка, Сардиния, Италия. Environ. Earth Sci. 2017; 76: 1–16. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6409-z
  26. 26. Cucchiaro S, Cavalli M, Vericat D, Crema S, Llena M, Beinat A и др.Мониторинг топографических изменений с помощью фотограмметрии 4D-структуры по движению: приложение к каналу селевого потока. Environ. Earth Sci. 2018; 77: 632. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7817-4
  27. 27. Милани Дж., Вольпи М., Тонолла Д., Деринг М., Робинсон С., Кнейбюлер М. и др. Надежная количественная оценка динамики речного земного покрова с помощью дистанционного зондирования с высоким разрешением. Remote Sens. Environ. 2018; 217: 491–505. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.035
  28. 28. Rusnák M, Sládek J, Pacina J, Kidová A.Мониторинг эволюции авульсионного русла и изменений морфологии реки с помощью фотограмметрии с БПЛА: пример гравийного русла реки Ондава во Внешних Западных Карпатах. Площадь. 2018; 51: 3 https://doi.org/10.1111/area.12508
  29. 29. Майнен БУ, Робинсон ДТ. Топография Streambank: оценка точности построений с использованием БПЛА и традиционных 3D-реконструкций. Int. J. Remote Sens. 2019; 0: 1–18. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1597294
  30. 30. Озджан О. Многоступенчатый анализ динамики побережья с помощью реконструкции топографии с высоким разрешением с использованием БПЛА, Экологический бюллетень Fresenius.2019; 28: 552–558. Доступно: https://www.prt-parlar.de/download_feb_2019/
  31. 31. Акай СС, Озджан О, Сен О.Л. Моделирование морфодинамических процессов в извилистой реке с помощью измерений с помощью беспилотных летательных аппаратов, J. Appl. Удаленный сент.2019; 13 (4): 044523. https://doi.org/10.1117/1.JRS.13.044523
  32. 32. Недзельски Т., Витек М., Спаллек В. Наблюдение за речными этапами с помощью беспилотных летательных аппаратов. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2016; 20: 3193–3205. https://doi.org/10.5194/hess-20-3193-2016
  33. 33.Марто Б., Верикат Д., Гиббинс С., Баталла Р.Дж., Грин DR. Применение фотограмметрии «структура из движения» к восстановлению рек. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2017; 42: 503–515. https://doi.org/10.1002/esp.4086
  34. 34. Дуро Г., Кросато А., Кляйнханс М.Г., Уйттеваал WSJ. Процессы береговой эрозии, измеренные с помощью БПЛА-SfM вдоль сложных берегов прямого участка реки среднего размера. Прибой Земли. Дин. 2018; 6: 933–953. https://doi.org/10.5194/esurf-6-933-2018
  35. 35. Bookhagen B, Thiede RC, Strecker MR.Аномальные муссонные годы и их контроль над эрозией и потоком наносов в высокогорных засушливых районах северо-запада Гималаев. Письма о Земле и планетологии. 2005. 231: 131–146. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2004.11.014
  36. 36. Бурс Н., Букхаген Б., Марван Н., Куртс Дж., Маренго Дж. Сложные сети определяют пространственные закономерности экстремальных дождей в южноамериканской системе муссонов. Письма о геофизических исследованиях. 2013; 40: 4386–4392. https://doi.org/10.1002/grl.50681.
  37. 37. Вульф Х, Букхаген Б., Шерлер Д.Сезонные градиенты осадков и их влияние на поток речных наносов в Северо-Западных Гималаях. Геоморфология. 2010; 118: 13–21. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.12.003
  38. 38. Вульф Х., Букхаген Б., Шерлер Д. Климатический и геологический контроль над потоком взвешенных наносов в долине реки Сатледж, Западные Гималаи. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2012; 16: 2193–2217. https://doi.org/10.5194/hess-16-2193-2012
  39. 39. Naithani AK. Трагедия Охиматха в районе Рудрапраяг Гарвал Гималаи, Уттаранчал, Индия.GAIA. 2001; 16: 145–156 Доступно: https://www.researchgate.net/publication/209804816_The_August_1998_Okhimath_tragedy_in_Rudraprayag_district_of_Garhwal_Himalaya_Uttaranchal_India
  40. 40. Марта Т.Р., Керле Н., Джеттен В., Ван Вестен Дж., Кумар К. Объемный анализ оползней с использованием ЦМР на основе Cartosat-1. Geosci. Remote Sens. Lett. 2010. 7: 582–586. https://doi.org/10.1109/LGRS.2010.2041895
  41. 41. Kazancı N, Gürbüz A, Boyraz S. Büyük Menderes Nehri’nin jeolojisi ve evrimi, batı anadolu.Türkiye Jeo. Bült. 2011; 54: 25–55. http://dergipark.org.tr/tjb/issue/46966/589505
  42. 42. Kayan İ. Türkiye’nin Ege ve Akdeniz kıyılarında deniz seviyesi ve kıyı çizgisi değişmeleri, Türkiye’nin Kıyı ve Deniz Alanları. 1. Ulusal Konferansı, Türkiye Kıyıları 97 Konferansı Bildiriler Kitabı. Анкара: Kıyı Alanları Yönetimi Türk Milli Komitesi. 1997 https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1997.tb52238.x pmid: 9405797
  43. 43. Брюкнер Х., Херда А., Кершнер М., Мюлленхофф М., Шток Ф.Жизненный цикл устьевых островов — от образования до выхода к морю бывших островов в окрестностях Милета и Эфеса в западной части Малой Азии (Турция), Journal of Archaeological Science: Reports. 2017; 12: 876–894. https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2016.11.024
  44. 44. Гюрбюз А., Казанджи Н. Река Бююк-Мендерес: происхождение явления извилистости, в: Кузуджуглу К., Шинер А., Казанджи Н. (Редакторы) Пейзажи и формы рельефа Турции. 2019; 18: 509–519. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03515-0_29
  45. 45.Озполат Э., Йылдырым Ч., Гёрюм Т. Четвертичные формы рельефа системы грабенов Бююк-Мендерес: южный массив Мендерес, западная Анатолия, Турция. Журнал карт. 2020: 16; 2; 405–419, https://doi.org/10.1080/17445647.2020.1764874
  46. 46. CSB. Büyük Menderes Havzası kirlilik önleme eylem planı. 2016. Доступно: https://webdosya.csb.gov.tr/csb/dokumanlar/cygm0013.pdf
  47. 47. Сузен М.Л., Рожай Б. Активные изменения береговой линии дельты реки Бююк-Мендерес за последние 50 лет.Материалы 7-й Междунар. Конференция по окружающей среде средиземноморского побережья. 2005: 05; 1309–1316.
  48. 48. Бюке М., Гюлтекин А., Аксой Б., Диврак Б., Гёчек Ç, Берке М.О и др. Бююк Мендерес Хавза Атласы. Всемирный фонд дикой природы — Турция. 2013. В: wwf [Интернет]. 5 апреля 2018 г. [цитировано 15 декабря 2019 г.] Доступно: http://www.wwf.org.tr/?1661
  49. 49. COB. Büyük Menderes Nehir havzası yönetim planı nihai taslağı. Türkiye‘de su sektörü için kapasite geliştirilmesi başlıklı Avrupa Birliği eşleştirme projesi.2007. Доступно: http://ribamap.ormansu.gov.tr/shared/files/en_1546426129.pdf
  50. 50. Марулакис М., Кацелис Й., Каранасиос А. Су калитеси излеме конусунда капасите гелиштирме проджеси текник ярдым билешени — Нихай Рапор. Су Kalitesi İzleme Konusunda Kapasite Geliştirme Teknik Yardım Projesi. 13.03.2015. В: TR2009 [Интернет]. 5 апреля 2018 г. [цитировано 18 декабря 2018 г.]. Доступно: https://docplayer.biz.tr/19353240-Tr2009-0327-02-02-001-su-kalitesi-izleme-konusunda-kapasite-gelistirme-teknik-yardim-projesi.html
  51. 51. TANDEM X. Данные TANDEM, основные продукты TanDEM-X. 2019. Доступно: https://tandemx-science.dlr.de/. По состоянию на 3 июля 2014 г.
  52. 52. Müllenhoff M. Geoarchäologische, sedimentologische und morphodynamische Untersuchungen im Mündungsgebiet des Büyük Menderes (Mäander), Westtürkei. Im Selbstverlag der Marburger Geographischen Gesellshcaft; 2005.
  53. 53. Казанджи Н., Дюндар С., Алчичек М.С., Гюрбюзет А. Четвертичные отложения Грабена Бююк-Мендерес в западной Анатолии, Турция: последствия для захвата реки и самого длинного голоценового эстуария в Эгейском море.Морская геология. 2009. 264 (3–4): 165–176. https://doi.org/10.1016/j.margeo.2009.05.003
  54. 54. Cakmak O, Baran T. Büyük Menderes Havzası Yağışlarında Eğilim Analizi. IV. Su Yapıları Sempozyumu; 2015 19–20 ноября; Анталия, турция.
  55. 55. Кочман А. Türkiye İklimi. Ege Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Yayınları; 1993.
  56. 56. Коч К. Бююк Мендерес Хавзасы Сулама ebekelerinde Organizasyon Yönetim Sorunları ве Yeni Yönetim Modelleri Üzerinde Araştırmalar.Кандидатская диссертация. Эгейский университет. 1998. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
  57. 57. Имеет дальнейшую VR. Использование параметров меандра для восстановления гидрологического баланса мелиорированных русел ручьев. В теории и опыте восстановления рек и ручьев. 1985; 2: 85-44. Доступно: http://library.wrds.uwyo.edu/wrp/85-44/85-44.pdf
  58. 58. Jena SK. Экспериментальное и численное исследование сильно меандрирующего канала. Экспериментальное и численное исследование сильно меандрирующего канала.M.Sc. Тезис. Департамент гражданского строительства Национального технологического института. 2015. Доступно: http://ethesis.nitrkl.ac.in/7599/1/2015_EXPERIMENTAL_AND_NUMERICAL_Jena.pdf
  59. 59. Саади М., Атанасопулос-Зеккос А. Подход с использованием ГИС для оценки потенциального ущерба систем дамбы на основе геологии и морфологии реки. Математика. Пробл. Англ. 2013; 2013; 20. https://doi.org/10.1155/2013/936468
  60. 60. Европейское космическое агентство (ESA) (2019) данные Sentinel 2A, Copernicus Open Access Hub.Доступно: (https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(’87a98e3f-4e2c-4f7c-bb7d-17d8b7cce1dd’)/$value; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata / v1 / Products (‘a153cd58-7c54-4081-bfb8-f40c312da036’) / $ value; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(‘65473ed7-8875-4459-9b48-341655ddee4c ‘ ) / $ значение; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(‘d001a039-eb08-4632-876a-dd86a3e884a3’)/$value). По состоянию на 3 июля 2014 г.
  61. 61. Bae SH, Kong GS, Lee GS, Yoo DG, KimIncised DC.Морфология врезанного русла и осадочное заполнение реки Палео-Сомджин на континентальном шельфе Южного моря, Корея. Четвертичный интернационал. 2017; .468: 49–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.quaint.2017.03.053
  62. 62. Ламбин Э.Ф. Моделирование и мониторинг процессов изменения земного покрова в тропических регионах. Успехи в физической географии. 1997. 21 (3): 375–393. https://doi.org/10.1177/0309702100303
  63. 63. Акай С.С., Сертел Э. Выявление изменений в растительном покрове / использовании городских земель с использованием изображений пятого и шестого пятен с высоким разрешением и номенклатуры городского атласа.Int. Arch. Фотография. Дистанционное зондирование. Пространственная инф. Sci. 2016; XLI-B8: 789–796. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B8-789-2016
  64. 64. Кавзоглу Т., Йылдыз Эрдемир М., Тонбул Х. Региональный многомасштабный подход к объектно-ориентированному анализу изображений, Int. Arch. Фотография. Дистанционное зондирование. Пространственная инф. Sci. 2016; XLI-B7: 241–247. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B7-241-2016.
  65. 65. Song XP, Sexton JO, Huang C, Chananan S, Townshend JR. Характеристика масштабов, сроков и продолжительности роста городов на основе временных рядов оценок непроницаемого покрытия на основе Landsat.Дистанционное зондирование окружающей среды. 2016; 175: 1–13. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.027
  66. 66. Герольд М., Лю X, Кларк KC. Пространственные метрики и текстуры изображения для картографирования городского землепользования. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 2003; 69: 991–1001. https://doi.org/10.14358/PERS.69.9.991
  67. 67. Блашке Т., Хэй Дж. Дж., Венг К., Реш Б. Коллективное восприятие: интеграция геопространственных технологий для понимания городских систем — обзор. Дистанционное зондирование. 2011; 3: 1743–1776.https://doi.org/10.3390/rs3081743
  68. 68. Баатц М., Шепе А. Сегментация с несколькими разрешениями: подход к оптимизации для сегментации высококачественных многомасштабных изображений. –23
  69. 69. Хамедианфар А., Гибри MBA, Хоссейнпур М., Пелликка ПКЕ. Синергетическое использование оптимизации роя частиц, искусственной нейронной сети и алгоритмов экстремального повышения градиента для отображения городского LULC из изображений WorldView-3.Geocarto International. 2020. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1737974
  70. 70. Myint SW, Gober P, Brazel A, Grossman-Clarke S, Weng Q. Попиксельная и объектная классификация извлечения городского земного покрова с использованием изображений с высоким пространственным разрешением. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2011. 115 (5): 1145–1161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.017
  71. 71. Hossain MD, Chen D. Сегментация для объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA): обзор алгоритмов и проблем с точки зрения дистанционного зондирования.Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2019; 150: 115–134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009
  72. 72. Кавзоглу Т., Тонбул Х. Экспериментальное сравнение сегментации с несколькими разрешениями, SLIC и кластеризации K-средних для объектной классификации изображений VHR. Международный журнал дистанционного зондирования. 2018; 39: 18: 6020–6036. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1506592
  73. 73. Witharana., Civco DL. Оптимизация шкалы сегментации с несколькими разрешениями с использованием эмпирических методов: исследование чувствительности контролируемой меры несоответствия Евклидово расстояние 2 (ED2).Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2014; 87: 108–121. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.006
  74. 74. Belgiu M, Drǎguţ L. Сравнение контролируемых и неконтролируемых подходов к многоуровневой сегментации для извлечения зданий из изображений с очень высоким разрешением. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2014; 96: 67–75. pmid: 25284960
  75. 75. Trimble, Руководство пользователя Trimble eCognition Developer, 2014 г., 1–266. Доступно: https: // geospatial.trimble.com/products-and-solutions/ecognition
  76. 76. Меснер Н., Остир К. Исследование влияния пространственного и спектрального разрешения спутниковых изображений на качество сегментации. J. прикладного дистанционного зондирования. 2014; 8 (1): 083696. https://doi.org/10.1117/1.JRS.8.083696
  77. 77. Oostdijk A, Persie MV, Noorbergen HHS, Rijn JV. Обнаружение и классификация дорог и транспортных средств на основе многомасштабных объектов на оптических спутниковых снимках высокого разрешения. В GEOBIA 2008 –Пиксели, объекты, интеллект.Анализ изображений на основе географических объектов для XXI века Под редакцией: Хей Дж. Дж., Блашке Т. и Марсо Д. Университет Калгари, 5–08 августа. ISPRS Vol. XXXVIII-4 / C1. Архив ISSN №: 1682–1777
  78. 78. Эль-наггар А.М. Определение оптимальных значений параметров сегментации для выделения здания по изображениям дистанционного зондирования. Александрийский инженерный журнал. 2018; 57: 4: 3089–3097. https://doi.org/10.1016/j.aej.2018.10.001
  79. 79. Никфар М, Зойдж МДВ, Мохаммадзаде А, Мохтарзаде М, Наваби А.Оптимизация сегментации с несколькими разрешениями с помощью генетического алгоритма. Журнал прикладного дистанционного зондирования. 2012; 6: 063592–1. https://doi.org/10.1117/1.JRS.6.063592
  80. 80. Benz UC, Hofmann P, Willhauck G, Lingenfelder I., Heynen M. Объектно-ориентированный нечеткий анализ данных дистанционного зондирования с несколькими разрешениями для получения информации, готовой к ГИС. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2004. 58: 239–258. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002
  81. 81. Майнель Г., Н. М.Сравнение программ сегментации данных дистанционного зондирования высокого разрешения. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации. 2004; 35 ».
  82. 82. Блашке Т. Анализ изображений на основе объектов для дистанционного зондирования. ISPRS Журнал ISPRS фотограмметрии и дистанционного зондирования. 2010; 65: 2–16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004
  83. 83. Банко Г. Обзор оценки точности классификаций данных дистанционного зондирования и методов, включающих данные дистанционного зондирования, в инвентаризацию лесов.Промежуточные отчеты. 1998; IR-98–081. Доступно: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/5570/1/IR-98-081.pdf
  84. 84. Таунсенд, штат Пенсильвания, Уолш, С.Дж. Дистанционное зондирование лесных водно-болотных угодий: применение многокомпонентных и многоспектральных спутниковых изображений для определения состава и структуры растительных сообществ на юго-востоке США. Экология растений. 2001. 157: 129–149. https://doi.org/10.1023/A:1013999513172.
  85. 85. Мелендес-Пастор И., Эрнандес Э., Наварро-Педреньо Дж., Гомес Лукас И. Картирование засоления почв сельскохозяйственных прибрежных районов на юго-востоке Испании.Приложения дистанционного зондирования. 2012; 5. https://doi.org/10.5772/36805
  86. 86. Мичелетти Н., Чендлер Дж. Х., Лейн С. Н.. Структура по фотограмметрии движения (SfM), In: Cook SJ, Clarke LE, Nield JM (eds) Geomorphological Techniques (Online Edition). Лондон, Великобритания: Британское общество геоморфологии. 2015 ISSN: 2047-0371.
  87. 87. Тумсер П., Кузовлев В.В., Жеников К.Ю., Жеников Ю.Н., Боски М., Боски П. и др. Использование метода «структура из движения» (SFM) для характеристики речных систем — тематическое исследование в верховьях реки Волги.География, окружающая среда, устойчивость (GES Journal). 2017; 11 (3): 31–43. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2017-11-3-31-43
  88. 88. Снавели Н., Зейтц С.М., Шелиски Р. Моделирование мира из фотоколлекций в Интернете. Int. J. Comput. Vis. 2008. 80: 189–210. https://doi.org/10.1007/s11263-007-0107-3
  89. 89. Тонкин Т.Н., Мидгли Н.Г., Грэм DJ, Лабадз Дж. Потенциал малых беспилотных авиационных систем и конструкции, созданной на основе движения, для топографических съемок: испытание новых интегрированных подходов в Cwm Idwal, Северный Уэльс.Геоморфология. 2014; 226: 35–43. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.07.021
  90. 90. Jaud M, Passot S, Le Bivic R, Delacourt C, Grandjean P, Le Dantec N. Оценка точности цифровых моделей поверхности с высоким разрешением, вычисленных PhotoScan® и MicMac® в неоптимальных условиях съемки. Дистанционное управление. 2016; 8: 465. https://doi.org/10.3390/rs8060465
  91. 91. Альтман С., Сяо В., Грейсон Б. Оценка недорогой наземной фотограмметрии для трехмерной реконструкции сложных зданий.ISPRS Ann. Фотография. Remote Sens. Spat. Инф. Sci. 2017; 4: 199–206. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-2-W4-199-2017
  92. 92. Каллоу Дж. Н., Мэй С. М., Леопольд М. Фотограмметрия с помощью дрона и фильтрация облаков точек K-средних для создания топографических моделей и моделей затопления береговых отложений с высоким разрешением. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2018; 43: 2603–2615. https://doi.org/10.1002/esp.4419
  93. 93. Кроуфорд А.Дж., Мюллер Д., Джойал Г. Исследование дрейфующих айсбергов и ледяных островов: обнаружение разрушения и оценка массы с помощью аэрофотограмметрии и лазерного сканирования.Дистанционный сенс.2018; 10: 575. https://doi.org/10.3390/rs10040575
  94. 94. Элтнер А., Баумгарт П., Маас Х.Г., Фауст Д. Разновременные данные беспилотного летательного аппарата для автоматического измерения межбуровой эрозии на лессовых почвах. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2015; 40: 741–755. https://doi.org/10.1002/esp.3673
  95. 95. Иеродиакону Д., Шимель АЧГ, Кеннеди Д.М. Новая перспектива укуса шторма на песчаных пляжах с использованием беспилотных летательных аппаратов. Zeitschrift für Geomorphol. 2016; 60: 123–137.https://doi.org/10.1127/zfg
  96. 96. USGS. Цифровая система анализа береговой линии (DSAS) версии 5.0. Руководство пользователя. 2018 г. Доступно: https://pubs.er.usgs.gov/publication/ofr20181179
  97. 97. Ранжел-Буитраго Н., Нил В.Дж., де Йонге В.Н. Оценка рисков как инструмент управления береговой эрозией. Управление океаном и прибрежными районами. 2020; 186: 105099. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105099.
  98. 98. GCD, Программное обеспечение для обнаружения изменений геоморфизма. 2019. Доступно: http: // gcd.Rivercapes.xyz/
  99. 99. Уильямс Р. ЦМР различия. Геоморфол. Tech. 2012; 2: 1–17. https://doi.org/2047-0371
  100. 100. Балагер-Пуч М., Маркиз-Матеу Б., Лерма Дж. Л., Ибаньес-Асенсио С. Количественная оценка эрозии почвы небольшой величины: обнаружение геоморфных изменений в масштабе участка. Л. Деград. Dev. 2017; 29: 825–834. https://doi.org/10.1002/ldr.2826
  101. 101. Уитон Дж. М., Брэсингтон Дж., Дарби С. Е., Сир Д. А. Учет неопределенности в ЦМР из повторных топографических съемок: Улучшение баланса наносов.Прибой Земли. Процесс. Формы суши 2010; 35: 136–156. https://doi.org/10.1002/esp.1886
  102. 102. Лаге Д., Броду Н., Леру Дж. Точное 3D-сравнение сложной топографии с наземным лазерным сканером: приложение к каньону Рангитикей (север-я). ISPRS J. Photogramm. Дистанционный сенсор 2013; 82: 10–26. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.009
  103. 103. Cook KL. Оценка эффективности недорогих БПЛА и конструкции на основе движения для обнаружения геоморфных изменений.Геоморфология. 2017; 278: 195–208. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2016.11.009
  104. 104. Сян Дж., Чен Дж., София Дж., Тиан Й., Таролли П. Анализ геоморфологических изменений карьера с использованием разновременной съемки с БПЛА. Environ. Earth Sci. 2018; 77: 1–18. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7383-9
  105. 105. Дженкинсон А.Ф. Распределение повторяемости годовых максимальных (или минимальных) значений метеорологических элементов. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества. 1955; 87: 158–171.https://doi.org/10.1002/qj.49708134804
  106. 106. Эмбрехтс П., Резник С., Самородницкий Г. Теория экстремальных ценностей как инструмент управления рисками, Североамериканский актуарный журнал. 1999; 3: 30–41. https://doi.org/10.1080/10920277.1999.10595797
  107. 107. Моррисон Дж. Э., Смит Дж. А. Стохастическое моделирование пиков паводков с использованием обобщенного распределения экстремальных значений, Исследование водных ресурсов. 2002; 38: 12. https://doi.org/10.1029/2001WR000502
  108. 108. Балджы К.Статистический анализ сисмических данных по теории экстремальных значений: регион озера. M.Sc. Тезис. Сулейман Демирель Üniversitesi. 2015. Доступно: http://fef.sdu.edu.tr/matematik/tr/arastirma/tez-arsivi-6873s.html
  109. 109. Озджан О, Букхаген Б., Мусаоглу Н. Анализ пространственно-временных моделей экстремальных осадков в Юго-Восточной Анатолии. Int. Arch. Фотография. Remote Sens. Spat. Инф. Sci. — ISPRS Arch. 2013; 40: 195–200. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-195-2013
  110. 110.Huffman GJ, Pendergrass A. Руководство по климатическим данным: TRMM: миссия по измерению тропических осадков. В: climatedataguide [Интернет]. 3 сентября 2019 г. [цитировано 15 декабря 2019 г.]. Доступно: https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/trmm-tropical-rainfall-measuring-mission
  111. 111. Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). Глобальные миссии по измерению осадков, загрузка данных TRMM. Доступно: https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?keywords=TMPA&page=1.2019. Проверено 3 июля 2014 г.
  112. 112. Гиргин Г. Türkiye için gözleme ve modele dayali yağiş veri kümelerinin kapsamli bir değerlendirmesi. M.Sc. Тезис. Стамбульский технический университет. 2017. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
  113. 113. Парк Х.В., Сон Х. Оценка параметров обобщенного распределения экстремальных значений для мониторинга состояния конструкций. Вероятностная инженерная механика. 2006. 21: 366–376. https://doi.org/10.1016 / j.probengmech.2005.11.009
  114. 114. Дананде Мехр А. Влияние изменения климата на экстремальную изменчивость осадков в масштабе водосбора. M.Sc. Тезис. Стамбульский технический университет. 2016. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
  115. 115. Кункель К.Е., Андсагер К., Истерлинг Д.Р. Долгосрочные тенденции экстремальных осадков над территорией США и Канады. J. Климат. 1999; 12: 2515–2527. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2515:LTTIEP>2.0.CO; 2
  116. 116. Гилли М., Келлези Э. Применение теории экстремальных значений для измерения финансового риска. Вычислительная экономика. 2006; 27 (1): 1–23. https://doi.org/10.1007/s10614-006-9025-7

% PDF-1.3 % 1005 0 объект > эндобдж xref 1005 76 0000000016 00000 н. 0000001874 00000 н. 0000002075 00000 н. 0000003577 00000 н. 0000004154 00000 н. 0000004207 00000 н. 0000004683 00000 п. 0000004846 00000 н. 0000004879 00000 н. 0000004976 00000 н. 0000005000 00000 н. 0000006134 00000 н. 0000006157 00000 н. 0000007084 00000 н. 0000007648 00000 н. 0000008132 00000 н. 0000008288 00000 н. 0000008321 00000 н. 0000008354 00000 п. 0000008741 00000 н. 0000008902 00000 н. 0000009073 00000 н. 0000009106 00000 н. 0000009287 00000 н. 0000009311 00000 п. 0000010766 00000 п. 0000010790 00000 п. 0000012584 00000 п. 0000012752 00000 п. 0000012785 00000 п. 0000013104 00000 п. 0000013128 00000 п. 0000014566 00000 п. 0000014589 00000 п. 0000015497 00000 п. 0000071964 00000 п. 0000071987 00000 п. 0000072906 00000 н. 0000073688 00000 п. 0000073926 00000 п. 0000074154 00000 п. 0000074740 00000 п. 0000074820 00000 н. 0000074843 00000 п. 0000074867 00000 п. 0000077497 00000 п. 0000077577 00000 п. 0000077601 00000 п. 0000077624 00000 п. 0000080349 00000 п. 0000080939 00000 п. 0000081186 00000 п. 0000081210 00000 п. 0000084809 00000 п. 0000084889 00000 н. 0000084969 00000 п. 0000084992 00000 п. 0000085312 00000 п. 0000085337 00000 п. 0000085417 00000 п. 0000085440 00000 п. 0000085463 00000 п. 0000086748 00000 п. 0000086981 00000 п. 0000087005 00000 п. 0000087654 00000 п. 0000087893 00000 п. 0000088098 00000 п. 0000088121 00000 п. 0000088144 00000 п. 0000088990 00000 н. 0000089074 00000 н. 0000089159 00000 п. 0000089243 00000 п. 0000002227 00000 н. 0000003553 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 1006 0 объект > эндобдж 1007 0 объект > / Кодировка> >> / DA (/ Helv 0 Tf 0 г) >> эндобдж 1079 0 объект > транслировать HV} LSW EΔaL:, * jL + XUDg) q | p @ & «P-c2us # ꖍdq}} 1 $ [Le7 {Ϲi6 (

Понимание новой роли неструктурных и вспомогательных белков SARS-CoV-2 в модуляции множества механизмов внутренней защиты хозяина

  • Сюй, Дж., Чжао, С., Тэн, Т., Абдалла, А., Чжу, В., Се, Л. (2020). Систематическое сравнение двух коронавирусов человека, передаваемых от животного человеку: SARS-CoV-2 и SARS-CoV. Вирусов.

  • Альсрхани, А., Джунаид, К., Юнас, С., Хамам, С., Эджаз, Х. (2020). Пандемия COVID-19: через призму науки: тщательный обзор. Clin Lab.

  • Хукич, М., Понявич, М., Тахирович, Э., Карабегович, А., Ферхатбегови, Э., Травар, М. (2021). Вспышка вируса SARS-CoV-2 и чрезвычайные меры общественного здравоохранения в Боснии и Герцеговине: январь — июль 2020 г. Bosn J Basic Med Sci.

  • Ху, Б., Го, Х., Чжоу, П., Ши, З. (2020). Характеристики SARS-CoV-2 и COVID-19. Nat Rev Microbiol.

  • Чжу, Дж., Цзи, П., Панг, Дж., Чжун, З., Ли, Х., Хе, К. (2020). Клиническая характеристика 3062 пациентов с COVID-19: метаанализ. J Med Virol.

  • Эджаз, Х., Альсрхани, А., Зафар, А., Джавед, Х., Джунаид, К., Абдалла, А. (2020). COVID-19 и сопутствующие заболевания: пагубное воздействие на инфицированных пациентов. J Инфекция общественного здравоохранения.

  • Арапович, Дж., Скочибушич, С. (2020). Первые два месяца пандемии COVID-19 в Боснии и Герцеговине: опыт одного центра. Bosn J Basic Med Sci.

  • Цинь, К., Чжоу, Л., Ху, З., Чжан, С., Ян, С., Тао, Ю. (2020). Нарушение регуляции иммунного ответа у пациентов с коронавирусом 2019 (COVID-19) в Ухане, Китай. Clin Infect Dis.

  • Джунаид К., Эджаз Х., Абдалла, А., Абосалиф, К., Уллах, М., Ясмин, Х. (2020). Эффективные иммунные функции микроэлементов против SARS-CoV-2. Питательные вещества.

  • Бланко-Мело, Д., Нильссон-Пайант, Б., Лю, В., Уль, С., Хоугланд, Д., Мёллер, Р. (2020). Несбалансированная реакция хозяина на SARS-CoV-2 способствует развитию COVID-19. Cell.

  • Мекифф, Б., Рамирес-Суастеги, К., Фахардо, В., Чи, С., Куснади, А., Саймон, Х. (2020). Дисбаланс регуляторных и цитотоксических CD4 (+) Т-клеток, реагирующих с SARS-CoV-2, при COVID-19. Cell. e1316

  • Чан, Дж., Кок, К., Чжу, З., Чу, Х., То, К., Юань, С. (2020). Геномная характеристика нового патогенного для человека коронавируса 2019 года, выделенного от пациента с атипичной пневмонией после посещения Ухани. Emerg Microbes Infect.

  • Рохайм, М., Эль Наггар, Р., Клейтон, Э., Мунир, М. (2020). Структурные и функциональные сведения о неструктурных белках коронавирусов. Microb Pathog.

  • Мишель, К., Майер, К., Поч, О., Томпсон, Дж. (2020). Характеристика дополнительных генов в геномах коронавирусов. Вирол Дж.

  • Хаджадж, Дж., Ятим, Н., Барнабей, Л., Корно, А., Буссье, Дж., Смит, Н. (2020). Нарушение активности интерферона I типа и воспалительные реакции у пациентов с тяжелой формой COVID-19. Наука.

  • Ли, С., Цзян, Л., Ли, X., Лин, Ф., Ван, Ю., Ли, Б. (2020). Клинико-патологическое исследование больных COVID-19 тяжелой степени. JCI Insight.

  • Галани, И., Ровина, Н., Лампропулу, В., Триантафиллия, В., Маниудаки, М., Павлос, Э. (2021). Ненастроенный противовирусный иммунитет при COVID-19, выявленный с помощью временных характеристик интерферона I / III типа и сравнения гриппа. Nat Immunol.

  • Ли, Дж., Пак, С., Чон, Х., Ан, Дж., Чой, С., Ли, Х. (2020). Иммунофенотипирование COVID-19 и гриппа подчеркивает роль интерферонов типа I в развитии тяжелой формы COVID-19. Sci Immunol.

  • Ли, С., Чжан, Ю., Гуань, З., Ли, Х., Е, М., Чен, X. (2020). SARS-CoV-2 вызывает воспалительные реакции и гибель клеток через активацию каспазы-8. Signal Transduct Target Ther.

  • Сюн, Ю., Лю, Ю., Цао, Л., Ван, Д., Го, М., Цзян, А. (2020). Транскриптомные характеристики жидкости бронхоальвеолярного лаважа и мононуклеарных клеток периферической крови у пациентов с COVID-19. Emerg Microbes Infect.

  • Хальясмаги, Л., Салуметс, А., Румм, А., Юргенсон, М., Красохина, Э., Ремм, А. (2020). Продольное протеомное профилирование выявляет усиление раннего воспаления и устойчивый апоптоз белков при тяжелой форме COVID-19. Научная репутация

  • Яо, К., Бора, С., Паримон, Т., Заман, Т., Фридман, О., Палатинус, Дж. (2020). Клеточная иммунная дисрегуляция у тяжелобольных пациентов с COVID-19. medRxiv.

  • Лю, Дж., Ли, С., Лю, Дж., Лян, Б., Ван, X., Ван, Х. (2020). Продольные характеристики ответов лимфоцитов и цитокиновых профилей в периферической крови пациентов, инфицированных SARS-CoV-2. EBioMedicine.

  • Камитани, В., Нараянан, К., Хуанг, К., Локугамаге, К., Икегами, Т., Ито, Н. (2006). Белок nsp1 коронавируса тяжелого респираторного синдрома подавляет экспрессию генов хозяина, способствуя деградации мРНК хозяина. Proc Natl Acad Sci U S A.

  • Локугамаге, К., Нараянан, К., Накагава, К., Терасаки, К., Рамирес, С., Ценг, К. (2015). Коронавирус ближневосточного респираторного синдрома nsp1 подавляет экспрессию генов хозяина, избирательно воздействуя на мРНК, транскрибируемые в ядре, сохраняя при этом мРНК цитоплазматического происхождения. J Virol.

  • Томс, М., Бушауэр, Р., Амейсмайер, М., Кёпке, Л., Денк, Т., Хиршенбергер, М. (2020). Структурная основа остановки трансляции и уклонения от иммунитета белком Nsp1 SARS-CoV-2. Наука.

  • Банерджи, А., Бланко, М., Брюс, Э., Хонсон, Д., Чен, Л., Чоу, А. (2020). SARS-CoV-2 нарушает сплайсинг, трансляцию и обмен белками для подавления защиты хозяина. Cell.

  • Ся Х., Цао З., Се Х., Чжан Х., Чен Дж., Ван Х. (2020). Уклонение от интерферона I типа SARS-CoV-2. Мобильный отдел

  • Чен, X., Ян, X., Zheng, Y., Yang, Y., Xing, Y., Chen, Z. (2014). Папаин-подобная протеаза коронавируса SARS ингибирует сигнальный путь интерферона I типа посредством взаимодействия с комплексом STING-TRAF3-TBK1. Protein Cell.

  • Ратиа, К., Килиански, А., Баез-Сантос, Ю., Бейкер, С., Месекар, А. (2014). Структурная основа специфичности убиквитинового связывания и деисгилирующей активности папаин-подобной протеазы SARS-CoV. PLoS Pathog.

  • Юэн, К., Лам, Дж., Вонг, В., Мак, Л., Ван, X., Чу, Х. (2020). SARS-CoV-2 nsp13, nsp14, nsp15 и orf6 действуют как сильные антагонисты интерферона. Emerg Microbes Infect.

  • Шин, Д., Мукерджи, Р., Греве, Д., Бойкова, Д., Бэк, К., Бхаттачарья, А. (2020). Папаин-подобная протеаза регулирует распространение вируса SARS-CoV-2 и врожденный иммунитет. Природа.

  • Лю, Дж., Ли, Дж., Паркер, З., Ачарья, Д., Чан, Дж., Ван Гент, М. (2020). ISG15-зависимая активация РНК-сенсора MDA5 и ее антагонизм папаин-подобной протеазой SARS-CoV-2. bioRxiv.

  • Сваим, К., Канадео, Л., Монте, К., Ханна, С., Леншов, Д., Хьюбрегтсе, Дж. (2020). Модуляция внеклеточной передачи сигналов ISG15 патогенами и вирусными эффекторными белками. Мобильный отдел

  • Эствик, А., Свендсен, Т., Гранлунд, А., Дозет, Б., Сковдал, Х., Бакке, И. (2020). Клетки кишечного эпителия экспрессируют иммуномодулирующий ISG15 во время активного язвенного колита и болезни Крона. J Crohns Colitis.

  • Гордон, Д., Джанг, Г., Бухадду, М., Сюй, Дж., Обернье, К., Уайт, К. (2020). Карта взаимодействия белков SARS-CoV-2 выявляет мишени для перепрофилирования лекарств. Природа.

  • Рогстам, А., Ниблом, М., Кристенсен, С., Селе, К., Талибов, В., Линдвалл, Т. (2020). Кристаллическая структура неструктурного белка 10 из коронавируса-2 тяжелого острого респираторного синдрома. Int J Mol Sci.

  • Ли, Дж., Го, М., Тиан, X., Ван, X., Ян, X., Ву, П. (2020). Взаимодействие вируса с хозяином и протеомное исследование выявили потенциальные факторы вирулентности, влияющие на патогенез SARS-CoV-2. Med (N Y).

  • Верас, Ф., Понтелли, М., Сильва, К., Толлер-Кавахиса, Дж., Де, Л., Насименто, Д. (2020). Внеклеточные ловушки нейтрофилов, вызванные SARS-CoV-2, опосредуют патологию COVID-19. J Exp Med.

  • Шу, Т., Хуан, М., Ву, Д., Рен, Ю., Чжан, X., Хань, Ю. (2020). SARS-Coronavirus-2 Nsp13 обладает активностями NTPase и RNA Helicase, которые могут быть ингибированы солями висмута. Virol Sin.

  • Маркес-Миранда, В., Рохас, М., Дуарте, Ю., Диас-Франулич, И., Хольмгрен, М., Кашау, Р. (2020). Анализ структуры ORF3a SARS-CoV-2 выявил участки связывания хлоридов. bioRxiv.

  • Рен, Ю., Шу, Т., Ву, Д., Му, Дж., Ван, К., Хуанг, М. (2020). Белок ORF3a SARS-CoV-2 индуцирует апоптоз в клетках. Cell Mol Immunol.

  • Хачим, А., Кавиан, Н., Коэн, К., Чин, А., Чу, Д., Мок, К. (2020). ORF8 и ORF3b антитела являются точными серологическими маркерами ранней и поздней инфекции SARS-CoV-2. Nat Immunol.

  • Конно, Ю., Кимура, И., Уриу, К., Фукуши, М., Ири, Т., Коянаги, Ю. (2020). SARS-CoV-2 ORF3b — это мощный антагонист интерферона, активность которого повышается за счет естественного варианта удлинения. Мобильный отдел

  • Лам, Дж., Юэн, К., Ип, Дж., Вонг, В., То, К., Юэн, К. (2020). Потеря orf3b в циркулирующих штаммах SARS-CoV-2. Emerg Microbes Infect.

  • Ян, С., Ву, С., Ю, З., Хуанг, Дж., Чжун, X., Лю, X. (2020). Транскриптомный анализ раскрывает новые механизмы заражения SARS-CoV-2 в клетках легких человека. Immun Inflamm Dis.

  • Ли, Дж., Ляо, К., Ван, К., Тан, Ю., Ло, Р., Цю, Ю. (2020). ORF6, ORF8 и нуклеокапсидные белки SARS-CoV-2 ингибируют сигнальный путь интерферона I типа. Virus Res.

  • Лэй, X., Донг, X., Ма, R., Wang, W., Xiao, X., Tian, ​​Z. (2020). Активация и уклонение от ответа на интерферон I типа SARS-CoV-2. Nat Commun.

  • Миорин, Л., Керер, Т., Санчес-Апарисио, М., Чжан, К., Коэн, П., Патель, Р. (2020). SARS-CoV-2 Orf6 захватывает Nup98, чтобы блокировать ядерный импорт STAT и противодействовать передаче сигналов интерферона. Proc Natl Acad Sci U S A.

  • Ван, X., Лам, Дж., Вонг, W., Yuen, C., Cai, J., Au, S. (2020). Точная диагностика COVID-19 с помощью нового иммуногенного секретируемого белка SARS-CoV-2 orf8. мБио.

  • Ньянит, Д., Саркале, П., Барадкар, С., Патил, С., Ядав, П., Шете-Айч, А. (2020). Анализ транскриптома и вирусного роста клеток Vero CCL-81, инфицированных SARS-CoV-2. Indian J Med Res.

  • Чжан, Ю., Чжан, Дж., Чен, Ю., Ло, Б., Юань, Ю., Хуан, Ф. (2020). Белок ORF8 SARS-CoV-2 опосредует уклонение от иммунитета посредством мощного подавления MHC-I. bioRxiv.

  • Домингес Андрес, А., Фэн, Ю., Кампос, А., Инь, Дж., Ян, К., Джеймс, Б.(2020). SARS-CoV-2 ORF9c — это мембранно-связанный белок, подавляющий противовирусные реакции в клетках. bioRxiv.

  • Жан, С., Ли, П., Сюэ, П. (2020). Варианты лечения COVID-19: реальность и проблемы. J Microbiol Immunol Infect.

  • Лу, Х. (2020). Варианты медикаментозного лечения нового коронавируса 2019 года (2019-nCoV). Biosci Trends.

  • Пуджари, Р., Томмана, М., Руис Мерседес, Б., Серват, А. (2020). Варианты лечения COVID-19: обзор. Cureus.

  • Таэфехшокр, Н., Таэфехшокр, С., Хеммат, Н., Хейт, Б. (2020). Covid-19: Перспективы врожденного уклонения от иммунитета. Front Immunol.

  • Гил, К., Джинекс, Т., Маэстро, И., Нозаль, В., Баррадо-Гил, Л., Куэста-Гейджо, М. (2020). COVID-19: мишени для лекарств и возможные методы лечения. J. Med Chem.

  • Лю, X., Чжан, X., Lu, Z., Чжу, Ю., Ван, Т. (2021). Потенциальные молекулярные мишени неструктурных белков для разработки противовирусных препаратов против инфекции SARS-CoV-2. Biomed Pharmacother.

  • Радж, Р. (2021). Анализ неструктурных белков, NSP SARS-CoV-2 в качестве мишеней для компьютерной разработки лекарств. Biochem Biophys Rep.

  • Мин, Ю., Мо, К., Ван, Дж., Дэн, Ф., Ван, Х., Нин, Ю. (2020). SARS-CoV-2 nsp1: биоинформатика, потенциальные структурные и функциональные особенности и значение для дизайна лекарств / вакцин. Front Microbiol.

  • Ли, Д., Луан, Дж., Чжан, Л. (2021). Молекулярный докинг потенциальных ингибиторов папаин-подобных протеаз SARS-CoV-2. Biochem Biophys Res Commun.

  • Вонг, Дж., Леонг, Дж., Ли, Дж., Албани, С., Йео, Дж. (2019). Информация об иммуно-патогенезе острого респираторного дистресс-синдрома. Ann Transl Med.

  • Амин, С., Банерджи, С., Гош, К., Гайен, С., Джа, Т. (2021). Открытие лекарств от COVID-19, нацеленных на протеазу, и связанные с этим проблемы: понимание ингибиторов основной вирусной протеазы (Mpro) и папаин-подобной протеазы (PLpro). Bioorg Med Chem.

  • Панди, П., Прасад, К., Пракаш, А., Кумар, В. (2020). Анализ смещенной активности декстрометорфана и галоперидола по отношению к SARS-CoV-2 NSP6: механистический анализ связывания in silico. J Mol Med (Берл).

  • Уайт, М., Лин, В., Ченг, X. (2020). Открытие ингибиторов COVID-19, нацеленных на геликазу SARS-CoV-2 Nsp13. J. Phys Chem Lett.

  • Хаджи, А., Моради-Калболанди, С., Зарей, М., Бозе, Д., Маджидзаде, А., Фарахманд, Л. (2020). Возможная роль интерферонов в лечении пациентов с COVID-19. Int Immunopharmacol.

  • Crisafulli, S., Isgrò, V., La Corte, L., Atzeni, F., Trifirò, G. (2020). Возможная роль препаратов против интерлейкина (ИЛ) -6 в лечении COVID-19: обоснование, клинические данные и риски. Биопрепараты.

  • Ахмед, М., Хассан, А. (2020). Дексаметазон для лечения коронавирусной болезни (COVID-19): обзор. SN Compr Clin Med.

  • Эшбо, Д., Бигелоу, Д., Петти, Т., Левин, Б. (1967). Острый респираторный дистресс у взрослых. Ланцет.

  • Пазин, Л., Навалеси, П., Зангрилло, А., Кузовлев, А., Лихванцев, В., Хаджар, Л. (2021). Кортикостероиды для пациентов с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) с разной степенью тяжести заболевания: метаанализ рандомизированных клинических испытаний. J Cardiothorac Vasc Anesth.

  • Льюис, С., Притчард, М., Томас, К., Смит, А. (2019). Фармакологические средства для взрослых с острым респираторным дистресс-синдромом. Кокрановская база данных Syst Rev.

  • Вильяр, Дж., Конфалониери, М., Пасторес, С., Медури, Г. (2020). Обоснование длительного лечения кортикостероидами при синдроме острого респираторного дистресса, вызванном коронавирусным заболеванием, 2019 г. Crit Care Explor.

  • Ду, П., Гэн, Дж., Ван, Ф., Чен, X., Хуанг, З., Ван, Ю.(2021 г.). Роль ингибитора ИЛ-6 в лечении синдрома высвобождения цитокинов, связанного с COVID-19. Int J Med Sci.

  • Кано, Э., Фонсека Фуэнтес, X., Корсини Кампиоли, К., О’Хоро, Дж., Абу Салех, О., Одейеми, Ю. (2020). Влияние кортикостероидов на результаты коронавирусной болезни 2019: систематический обзор и метаанализ. Сундук.

  • Патель, С., Сайкумар, Г., Рана, Дж., Дхама, Дж., Яту, М., Тивари, Р. (2020). Дексаметазон: благо для тяжелобольных пациентов с COVID-19 ?. Travel Med Infect Dis.

  • Сайни, К., Ланца, К., Романо, М., де Азамбуджа, Э., Кортес, Дж., Де Лас-Херас, Б. (2020). Повторное использование противоопухолевых препаратов для лечения воспаления, иммунной дисфункции и коагулопатии, вызванных COVID-19. Br J Рак.

  • Эль Байри, К., Трапани, Д., Петрилло, А., Ле Паж, К., Збах, Х., Даниэле, Б. (2020). Повторное использование противоопухолевых препаратов для лечения COVID-19. Eur J Cancer.

  • Джунаид, К., Касим, С., Ясмин, Х., Эджаз, Х., Альсрхани, А., Уллах, М. (2021). Потенциальный ингибирующий эффект витаминов против COVID-19. Компьютеры, материалы и изделия из них.

  • Борхердинг, Н., Джетхава, Ю., Викас, П. (2020). Использование противораковых препаратов для лечения COVID-19. Drug Des Devel Ther.

  • Абдин, С., Эльгенды, С., Аляммахи, С., Альхамад, Д., Омар, Х. (2020). Преодоление цитокинового шторма при COVID-19, проблемы и надежды. Life Sci.

  • Крейн, К., Альбейтуни, С., Николс, К., Крон, Р. (2019). Иммунология синдрома активации макрофагов. Front Immunol.

  • ван де Вердонк, Ф., Нетеа, М. (2020). Блокирование ИЛ-1 для предотвращения дыхательной недостаточности при COVID-19. Crit Care.

  • Динарелло, К. (2011). Блокирование интерлейкина-1b при острых и хронических аутовоспалительных заболеваниях. J Intern Med.

  • Мео, С., Клонофф, Д., Акрам, Дж. (2020). Эффективность хлорохина и гидроксихлорохина в лечении COVID-19. Eur Rev Med Pharmacol Sci.

  • Сагазаде, А., Резаи, Н. (2020). На пути к планированию лечения COVID-19: Обоснование и гипотеза использования нескольких иммунодепрессантов: анти-антитела, иммуноглобулины и кортикостероиды. Int Immunopharmacol.

  • Гасми, А., Пеана, М., Нур, С., Лысюк, Р., Мензель, А., Гасми Бенахмед, А. (2021). Хлорохин и гидроксихлорохин в лечении COVID-19: бесконечная история. Appl Microbiol Biotechnol.

  • Мажар, Ф., Хади, М., Ков, К., Марран, А., Торговец, Х., Хасан, С. (2020). Использование гидроксихлорохина и хлорохина при COVID-19: насколько хорошо качество рандомизированных контролируемых испытаний ?. Int J Infect Dis.

  • Цилас, В., Манали, Э., Папирис, С., Бурос, Д. (2020). Внутривенный иммуноглобулин для лечения COVID-19: многообещающий инструмент. Дыхание.

  • Квинти, И., Митревски, М. (2017). Модулирующие эффекты заместительной терапии антителами для врожденных и адаптивных иммунных клеток. Front Immunol.

  • Краузе И., Ву Р., Шерер Ю., Патаник М., Питер Дж., Шенфельд Ю. (2002). In vitro противовирусная и антибактериальная активность коммерческих препаратов иммуноглобулинов для внутривенного введения — потенциальная роль адъювантной внутривенной иммуноглобулиновой терапии при инфекционных заболеваниях. Transfus Med.

  • Лью, Т., Квек, Т., Тай, Д., Эрнест, А., Лоо, С., Синг, К. (2003). Острый респираторный дистресс-синдром у тяжелобольных с тяжелым острым респираторным синдромом. JAMA.

  • Морадимайд, П., Самаи, Х., Седиг-Маруфи, С., Курош-Аами, М., Мохсензадаган, М. (2020). Введение иммуноглобулина внутривенно для лечения COVID-19: обзор имеющихся доказательств. J Med Virol.

  • Галеотти, К., Кавери, С., Байри, Дж. (2020). Внутривенная иммуноглобулиновая иммунотерапия при коронавирусной болезни-19 (COVID-19). Clin Transl Immunology.

  • Банвейт, Р., Салабей, Дж., Фишман, Т., Айер, У. (2020). Плазма выздоравливающих при COVID-19. HCA Healthcare J.

  • да Коста, К., Мартинс, Ф., да Кунья, Л., Рэтклифф, Н., Сисне-де-Паула, Р., Кастро, Х. (2021). COVID-19 и гипериммунные сыворотки: осуществимый план B по борьбе с коронавирусом. Int Immunopharmacol.

  • Шен, К., Ван, З., Чжао, Ф., Ян, Ю., Ли, Дж., Юань, Дж. (2020). Лечение 5 тяжелобольных пациентов с COVID-19 плазмой выздоравливающих. JAMA.

  • Дуань, К., Лю, Б., Ли, К., Чжан, Х., Ю, Т., Цюй, Дж. (2020). Эффективность плазматической терапии выздоравливающих у пациентов с тяжелой формой COVID-19. Proc Natl Acad Sci U S A.

  • Сельви, В. (2020). Плазма выздоравливающих: сложный инструмент для лечения пациентов с COVID-19 — урок прошлого и новые перспективы. Biomed Res Int.

  • Рохас, М., Родригес, Ю., Монсальве, Д., Акоста-Ампудиа, Ю., Камачо, Б., Галло, Дж. (2020). Плазма выздоравливающих при Covid-19: возможные механизмы действия. Аутоиммунная Ред.

  • Джаханшахлу, Л., Резаи, Н. (2020). Моноклональные антитела как потенциальные анти-COVID-19. Biomed Pharmacother.

  • Патель, С., Саксена, Б., Мехта, П. (2021). Последние обновления клинических испытаний терапевтических моноклональных антител, нацеленных на цитокиновый шторм, для лечения COVID-19. Heliyon.

  • Деб П., Молла М., Рахман К. (2021 г.). Обновление моноклональных антител как терапевтического варианта против COVID-19. Biosaf Health.

  • Танака, Т., Наразаки, М., Кисимото, Т. (2016). Иммунотерапевтические последствия блокады ИЛ-6 для цитокинового шторма. Иммунотерапия.

  • Чжао, М. (2020). Цитокиновый шторм и иммуномодулирующая терапия при COVID-19: роль хлорохина и моноклональных антител против IL-6. Int J Antimicrob Agents.

  • Маес, Б., Бостилс, К., Де Леу, Э., Деклерк, Дж., Ван Дамм, К., Делпорте, А. (2020). Лечение тяжелобольных пациентов с COVID-19 антиинтерлейкиновыми препаратами (COV-AID): структурированное резюме протокола исследования для рандомизированного контролируемого исследования. Испытания.

  • Робинсон, П., Лью, Д., Лью, Дж., Монако, К., Ричардс, Д., Шивакумар, С. (2020). Возможности повторного использования анти-TNF в качестве терапии для лечения COVID-19. Med (N Y).

  • Робинсон, П., Ричардс, Д., Таннер, Х., Фельдманн, М. (2020). Накапливающиеся данные свидетельствуют о том, что при лечении COVID-19 необходимо уделять приоритетное внимание терапии анти-TNF. Ланцет ревматологии.

  • Чарльз П., Эллиотт М., Дэвис Д., Поттер А., Калден Дж., Антони К. (1999). Регулирование цитокинов, ингибиторов цитокинов и белков острой фазы после терапии анти-TNF-альфа при ревматоидном артрите. J Immunol.

  • Арбуэс, А., Брис, Д., Чибут, С., Фокс, Т., Каммюллер, М., Портевин, Д. (2020). Антагонисты TNF-α дифференциально индуцируют TGF-b1-зависимую реанимацию покоящихся подобных Mycobacterium tuberculosis. PLoS Pathog.

  • Ярмохаммади А., Ярмохаммади М., Фахри С., Хан Х. (2021 г.). Нацелены на основные воспалительные пути COVID-19: механистический обзор. Eur J Pharmacol.

  • Киндлер, Э., Тиль, В., Вебер, Ф. (2016). Взаимодействие коронавирусов SARS и MERS с антивирусным интерфероновым ответом. Adv Virus Res.

  • Чжао, Дж., Ян, Дж., Цюй, Дж. (2020). Интерпретации «Протокола диагностики и лечения новой коронавирусной пневмонии (пробная версия 7)». Chin Med J (англ.).

  • Эстебанес, М., Рамирес-Оливенсия, Г., Мата, Т., Марти, Д., Гутьеррес, К., Де Диос, Б. (2020). Клиническая оценка IFN beta1b при пневмонии COVID-19: ретроспективное исследование. medRxiv.

  • Рахмани, Х., Давуди-Монфаред, Э., Нуриан, А., Халили, Х., Гаджизаде, Н., Джалалабади, Н. (2020). Интерферон b-1b в лечении тяжелой формы COVID-19: рандомизированное клиническое исследование. Int Immunopharmacol.

  • Бози, Э., Бози, К., Ровере Кверини, П., Манчини, Н., Калори, Г., Руджери, А. (2020). Интерферон b-1a (IFNb-1a) у пациентов с COVID-19 (INTERCOP): протокол рандомизированного контролируемого исследования. Испытания.

  • Саллард, Э., Лескюр, Ф., Язданпанах, Ю., Ментре, Ф., Пайффер-Смаджа, Н. (2020). Интерфероны 1 типа как потенциальное средство против COVID-19. Antiviral Res.

  • Буснадиего, И., Фернбах, С., Поль, М., Каракус, У., Хубер, М., Тркола, А. (2020). Противовирусная активность интерферонов типа I, II и III уравновешивает индукцию ACE2 и ограничивает SARS-CoV-2. мБио.

  • Прокунина-Ольссон, Л., Альфонс, Н., Дикенсон, Р., Дурбин, Дж., Гленн, Дж., Хартманн, Р. (2020). COVID-19 и возникающие вирусные инфекции: случай лямбда-интерферона. J Exp Med.

  • Дэвидсон, С., МакКейб, Т., Кротта, С., Гад, Х., Хессель, Э., Бейнке, С. (2016). IFN1 является сильнодействующим противогриппозным терапевтическим средством без побочных воспалительных эффектов лечения IFNa. EMBO Mol Med.

  • Парк, А., Ивасаки, А. (2020). Интерфероны типа I и типа III — индукция, сигнализация, уклонение и применение для борьбы с COVID-19. Клеточный микроб-хозяин.

  • Ван, Н., Чжан, Ю., Чжу, Л., Хоу, З., Лю, Ф., Сун, П. (2020). Ретроспективное многоцентровое когортное исследование показывает, что ранняя терапия интерфероном связана с благоприятным клиническим ответом у пациентов с COVID-19. Клеточный микроб-хозяин.

  • Чжан, К., Ублюдок, П., Больц, А., Жуанги, Э., Чжан, С., Кобат, А. (2020). Угрожающий жизни COVID-19: дефектные интерфероны вызывают чрезмерное воспаление. Med (N Y).

  • ГДЗ на английском языке в коллекции. ГДЗ на английском языке

    Сборник упражнений является дополнительным компонентом серии UMC «Английский в фокусе» и предназначен для учащихся 4 класса общеобразовательных учреждений. Сборник содержит разнообразные задания и упражнения к каждому учебному занятию, направленные на развитие навыков письма и повторение изученного лексико-грамматического материала.

    Примеры.
    Подчеркните правильное слово.
    1. Какой у него / его номер телефона?
    2.ОНА / ЕЕ ЛЮБИМЫЙ ТЕМ — АНГЛИЙСКИЙ.
    3. ДЕТЯМ НРАВЯТСЯ ШКОЛА.
    4. Это ты / твой пенал?
    5. ЕГО / ЭТО Моя комната.
    6. МЫ / НАША СЧАСТЛИВАЯ СЕМЬЯ.
    7. ГДЕ ОНИ / ИХ ТЕПЕРЬ?
    8. Это мой питомец. ЭТО / ЕГО имя пушистое.

    Напишите краткие ответы.
    1. Он любит чипсы? — Нет, не знает.
    2. У вас есть ДУШ УТРОМ? — НЕТ,
    3. Любит ли он читать рассказы? — да,
    4. Обедают ли они в школе? — да, _
    5.Ваша сестра ложится спать в 10 часов? — да,
    6. Вы встаете по воскресеньям в 7 утра? — НЕТ,
    7. Ваша собака спит в вашей комнате? — НЕТ,

    Изображения учебников приведены на страницах сайта исключительно в качестве иллюстративного материала (ст. 1274 ч. 1 части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации)

    • Английский язык 3 класс. Enjoy English 3. Студенческая книга. Гос Биболетова АСТ.
    • Английский язык 3 класс. Rainbow English 3: Учебное пособие — Студенческая книга.Часть 1, 2. ФГОС Афанасьев, Михеева Дрофа
    • Английский язык 3 класс. В центре внимания 3: Тестовый буклет. ФГОС Быков, Своевременное Просвещение
    • Английский язык 3 класс. Учебник. Рабочая тетрадь. Обе части Верещагин, Подкин Образование
    • В центре внимания 4 класс. Учебное пособие — ученица «S Книга Быкова, Дули, Поспелова» Образование
    • Английский язык 4-го класса. Учащийся «S Книга Кузовлева, Реудова» Образование
    • Английский язык 4-го класса. Стендент: Студенческая книга. Гос. Баранова, Просвещение
    • Английский язык 5 класс.Rainbow English 5: Учебник — Студент «S Book. Часть 1, 2. GEF Bustard
    • Spotlight 5 класс. Учебное пособие — Студент» S Book Ваулина, Дули, Подолянко Education
    • Английский язык 5 класс. Ученица «S Book» Кузовлева Enlighten
    • Русский язык 5 класс. Студент «S Book». Гос Биболетова title
    • Английский язык 6 класс. Rainbow English 6: Учебное пособие — Студенческая книга. Гос Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
    • В центре внимания 6 класс. Учебное пособие — Студенческая книга. Гос Ваулина, Дуля Просвещения
    • Английский 6 класс.Стендент: Студенческая книга. Гос Баранова Просветление
    • Английский язык 6 класс. Студентка. Гос Кузовлев, Lap Enlightenment
    • Английский класс 6. Английский язык 6. Студенческая книга. Гос Биболетова, Денисенко Название
    • Английский класс 7. Радужный английский 7: Учебное пособие — Студенческая книга. Часть 1, 2 Афанасьева, Михеева, Баранова Дрофа
    • Английский язык 7 класс. Студент «S Book. Гос Кузовлев», Lap Enlightenment
    • Английский язык 7 класс. Стендент: Студент S Book. Гос Баранова Просвещение
    • Английский язык 7.SPOTLIGHT 7: Учебник — Студенческая книга Ваулина, Дуля Просвещения
    • Урок английского 7. Наслаждайтесь английским 7. Учебник — Студенческая книга. Гос Биболетова титул
    • Английский язык 8 класс. Студент «S Book». Гос Кузовлев, Лапа, Реудова Образование
    • Английский язык 8 класс. SPOTLIGHT 8: Учебное пособие — Студент «S Book» Ваулина, Дуля Просвещения
    • Английский язык 8 класс. Enjoy English 8: Student »S Book. Гос Биболетова название
    • Английский язык 9 класс Кузовлев, Лапа, Реудова Education
    • Английский язык 9 класс.НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. Студент «S Book Butler, Thunderstorm Title
    • GDZ на английском языке 10 класс Кузовлев В.П., Lap N.M.
    • English 10 KDASS. Студент» S Book. Гось Афанасьев, Михеева Образование
    • Happy english.ru 10 класс. Студент «S Книга — Рабочая тетрадь №1 и №2 Кауфман, Кауфман Название
    • Английский язык 10 класс. Наслаждайтесь английским языком. Студент» S Книга — Рабочая тетрадь 1 — Рабочая тетрадь 2 Биболетова название
    • Английский язык 10 класс. НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. Студент «S Book Thunderstorm», дворецкий Титул
    • Английский язык 11 класс Кузовлев В.PM: Enlightenment
    • English-XI: Студенческая книга — Рабочая тетрадь Афанасьев О.В., Михеева И.В.М: Просветление
    • Английский язык 11 класс. Книга ученика — Рабочая тетрадь 1 — Рабочая тетрадь 2 Биболетова М.З., Бабушис Е.Е. Обнинск: title
    • Instrumentation (КИМ) по английскому 4 класс. ГЭФ Куллинич Вако
    • Инструменты (КИМ) на английском языке 5 класс. ГЭФ Лысакова Вако
    • Инструменты (КИМ) на английском языке 6 класс. ГЭФ Сухореосова Вако
    • Инструментальные материалы (КИМ) на английском языке 7 класс.ФГОС Артюхова Вако
    • Измерительные материалы (КИМ) на английском языке 8 класс. ГЭФ Лысакова Вако
    • Инструменты (КИМ) на английском языке 9 класс. ГЭФ Сахарс Вако.

    Тетради рабочие

    • Рабочая тетрадь по английскому языку 2. Рабочая тетрадь Kuzovlev Enlighten
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 2. В центре внимания Bykov Enlightenment
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 2 класс Азаров, Дружинина Название
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 2. Enjoy english Название
    • Рабочая тетрадь на английском 2 класс.Часть 2 Барашкова. К учебнику Верещагино Экзамен
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс Верещагин И.Н. Подтыкина Т.А.
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Рабочая тетрадь Кузовлева
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Класс. Часть 1 Барашкова Е.А.
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. В центре внимания 3: Тестовый буклет Быкова
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. Радужный английский. ФГОС Афанасьева Михеева Дрофа
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. В центре внимания 3 Рабочая тетрадь. Быков Н.И., Дули Д., Поспелова М.Д. М .: Образование, 2015-2014
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Класс английского. ФГОС Биболетова, Денисенко, Трубки Название
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 4. Рабочая тетрадь. ФГОС Кузовлева Enlighten
    • Рабочая тетрадь на английском языке 4. В центре внимания. ФГОС Быков, Дули, Поспелова Просвещение
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 4. Звездный свет. Часть 1. ГЭФ Баранова, Duly Enlightenment
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 4. ГЭФ Комаров, Ларионова Русское слово
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 4 класс.Наслаждайся английским. ФГОС Биболетова, Денисенко, Pipes Title
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Учебное пособие по английскому языку 5. Рабочая тетрадь Biboletova Drop
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Rainbow English 5: Рабочая тетрадь Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Рабочая тетрадь. ФГОС Кузовлева Enlighten
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. ПРОЦЕСС 5: РАБОЧАЯ ТЕТРАДЬ. ГЭФ Ваулина, Дуля Просвещение
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Часть 1, 2. ГЭФ Кауфман Titul
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс.Наслаждайся английским. ФГОС Биболетова Название, Трубанева
    • Рабочая тетрадь по английскому языку шестого класса. В центре внимания 6: ТЕСТОВЫЙ БУКЛЕТ Вулина Юлия, Вирджиния Эванс, Дженни Дули, Ольга Подоляко
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Enjoy English 6. Рабочая тетрадь Биболетова Drop
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Rainbow English 6: Рабочая тетрадь Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Рабочая тетрадь Кузовлева, Lap Enlightenment
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс.Звездный свет. Рабочая тетрадь Баранова Просветление
    • Рабочая тетрадь по английскому языку шестого класса. ИНФОРМАЦИЯ 6: РАБОЧАЯ КНИГА. ФГОС Ваулина Просветление
    • Рабочая тетрадь на английском языке 6 класс. ФГОС Комаров, Ларионова Русское слово
    • Рабочая тетрадь на английском языке 6 класс. Наслаждайтесь английским языком. ФГОС Биболетова, Денисенко Название
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Часть 1 Кауфман Titul
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Часть 2 Kaufman Titul
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Наслаждайтесь английским языком 7.Рабочая тетрадь Биболетова Дроп
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Rainbow English 7: Активная тетрадь Афанасьева, Михеева, Баранова DROF3.
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Starlight Baranova Enlightenment
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс (нумерация страниц не совпадает с 2 страницами старого издания) Kuzovlev Enlighten
    • Рабочая тетрадь по английскому 7 класс. Enjoy English 7. Рабочая тетрадь GEF на английском 8th оценка. Часть 1, 2 Рабочая тетрадь по английскому языку 8 класс. Starlight Workbook по английскому языку 8 класс.ИНФОРМАЦИЯ 8: РАБОЧАЯ КНИГА. Рабочая тетрадь ГЭФ по английскому языку 8 класс. Часть 2 Рабочая тетрадь по английскому языку 9 класс (зеленые и синие обложки) Рабочая тетрадь по английскому языку 9 класс Рабочая тетрадь по английскому 10 классу. НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. GEF Thunderstorm, дворецкий Title
    • Рабочая тетрадь по английскому языку 11 класс. В центре внимания 11: Рабочая тетрадь Вирджиния Эванс, Дженни Дули, Боб О, Ольга Афанасьева, Ирина Михеева

    Эффективное изучение английского с GDZ

    • Изучение английского языка — одно из тех заданий, которые в обязательном порядке будут решать учащиеся в рамках старшей школы и после нее.Она особенно актуальна и после введения ФГОС, установление обязательного обучения двух иностранных в рамках школьной программы. В связи с этим английский язык как основной или дополнительный изучается во всех без исключения школах страны. Сертифицировать эту задачу, решить ее максимально помогут качественные учебные пособия и решебники к ним.
    • Подобрать нужный комплект и приступить к занятиям GDZ можно в любом классе школы. В начальной школе В решении этой задачи учащимся могут помочь учителя, родители, тьюторы и руководители языковых курсов и кружков.Впоследствии ученики Центральной и Старшей школы смогут справиться с такой задачей самостоятельно. В любом случае, при организации такой подготовки для сборщиков готовых домашних заданий следует ориентироваться на:
      — Его задачи и цели — «подтянуть» знания и получить более высокий текущий и итоговый балл по английскому языку, подготовиться и участвовать, побеждать в языковых конкурсах и конкурсах. проводятся на внешкольных и школьных площадках, проходят ОГЭ / ЕГЭ по дисциплине в выпускных классах;
      — базовый уровень знаний, умение привлечь дополнительную помощь и ее необходимость, ответственность, интерес к предмету, целеустремленность;
      — Количество времени, которое может быть потрачено на проведение эффективных тренировок.
    • Основные принципы работы с компиляциями:
      — систематичность;
      — сложность;
      — составление качественного комплекта учебной литературы;
      — штатная работа;
      — Проведение самотестирования, самоконтроль результатов, корректировка планов, выявление проблем, отслеживание динамики результатов.
    • Среди полезной литературы, помимо базовых учебников в рамках прикладной программы, CMD на английском языке называется:
      — Рабочие тетради по дисциплине;
      — тетради-тренажеры по предмету;
      — ким на английском языке;
      — Прочие практические коллекции.
      Среди авторов, пользующихся наибольшей популярностью среди школьников и их учителей — Дули, Биболетова, Батлер, Афанасьев, Баранова, Пав, Кузовлев, Кауфман и другие.
    • Некоторые из представленных сборников универсальны, подходят для любого УМК на английском языке, другие идут в комплекте с мастер-классами для лучшего и более полного, глубокого освоения материала курса.

    Решебник на английском языке для 5-9 классов Голицынского — это сборник готовых домашних заданий, составленных по учебнику Голицынского Ю.B., который является основным учебным пособием по пониманию английского языка в большинстве русских школ.

    Решебник по английскому языку, Голицынский — понимают грамматику без репетитора

    Осознавая значение английского языка, многие родители нанимают своих детей дорогих репетиторов, ввиду того, что школьник не справляется с задачами школы программа.

    Поскольку объем информации по предмету чрезвычайно широк, школьники иногда не могут вспомнить его на уроках, а дома испытывают трудности с выполнением упражнений.

    Помощником в практическом освоении предмета может стать ГДЗ на английском языке для 5-9 классов Голицына, которые содержат не только готовые ответы на упражнения, но и комментарии по их выполнению.

    Воспользовавшись нашим сайтом, вы откроете для себя новую форму изучения английского языка. Онлайн-ответы на домашние упражнения:

    • Можно найти по нумерационной таблице, представленной в таблице;
    • Доступно для любого электронного гаджета — телефона, ноутбука, планшета;
    • Регулярно обновляются и соответствуют требованиям средних школ России.

    По отдельным задачам Предусмотрено несколько вариантов выполнения, что позволяет более глубоко понять алгоритм упражнения.

    Благодаря английскому решебнику родители также участвуют в процессе обучения ребенка: теперь они могут не только эффективно контролировать успеваемость своих детей, но и помогать им в выполнении домашних заданий по инсталляционному языку.

    ГДЗ Английский язык — учебник 7 Издание Голицынского Ю.Б. из 2011

    Учебное пособие составлено Голицынским Ю.Б. И выпущенная в 2003 году в 4-м издании — основа для усвоения основных правил грамматики английского языка в 5-9 классах. Вся теоретическая информация подкрепляется практическими упражнениями, которые закрепляются знаниями студентов.

    В учебнике можно выделить три основных раздела:

    1. Отдельные и нечеткие статьи: особенности и использование в устной речи;
    2. Характеристика основных частей речи и структура предложений;
    3. Правильные и неправильные глаголы, времена, активный и пассивный залог.

    Многие упражнения, приведенные в пособии, относятся к разряду задач повышенной сложности. Воспользовавшись готовыми домашними заданиями, ученик не только выполнит качественное домашнее задание, но и закрепит полученные на уроке знания.

    ГДЗ на английском языке для 5-9 класса Голицынского — решебник, включающий в себя комплекс одноименных готовых упражнений, составленный авторитетным ученым-методистом РФ — Голицынским Ю.Б.

    Решебник на английском языке Галицинский — Самостоятельное изучение грамматики

    Бывают случаи, когда у родителей недостаточный уровень владения английским языком, и школьник не разобрался в классе с тем, как пользоваться тем или иным правилом.

    На выходе — Решебник на английском языке для 5-9 класса Голицынского. Сборник готовых домашних заданий будет полезен родителям, желающим следить за успеваемостью своих детей, а также студентам, желающим самостоятельно разобраться в практике применения грамматики английского языка.

    На нашем сайте предусмотрена удобная функция интеллектуального поиска: достаточно вбить номер вакансии или часть условия в строку поиска или его часть — и система выдаст список, из которого вы сможете выбрать подходящий вариант.

    Преимущества использования нашего сайта очевидны:

    1. Интеллектуальный поиск способствует эффективной экономии времени;
    2. Универсальность ресурса заключается в использовании его с любым электронным гаджетом — ПК, ноутбуком, планшетом;
    3. Наличие актуальных версий решебников, соответствующих туториалам.Используется в средних школах.

    Учебник 7 издание 2011 г. Голицынский Ю.Б. — ГДЗ и грамматика английского языка для школьников

    В русских общеобразовательных школах при изучении грамматики в 5-9 классах учебник Голицынского Ю.Б. Представленный на сайте решебник является его 4-м изданием, выпущенным в 2003 году.

    В книгу включен семинар с пояснениями, которые направлены на закрепление языковых навыков учащихся.

    Leave a Reply

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *