С 30 июня по 11 июля проходила практика по основам топографии для первого курса факультета почвоведения МГУ на базе учебно-опытного почвенно-экологического центра Чашниково 🌍.
В проведении практики участвовали сотрудники, аспиранты, магистранты и выпускники кафедры картографии и геоинформатики. За 11 дней для семи бригад первого курса был проведен цикл практических занятий: от планово-высотного обоснования до тахеометрической съемки местности 🗺.
Первокурсники на своих полигонах съёмки работали с геодезическими инструментами: электронными теодолитами Т-02 и нивелирами С-32. Помимо этого, студенты-почвоведы и экологи получили опыт спутниковой навигации и дешифрирования космических снимков 🛰, несмотря на глушение сигнала ГНСС.
В ходе практики было заложено пять новых геодезических реперов и проведены спутниковые наблюдения, что в будущем расширит возможности не только учебной практики, но и научных исследований на базе УОПЭЦ Чашниково 🔬📊.
#geoexpedition_msu
В проведении практики участвовали сотрудники, аспиранты, магистранты и выпускники кафедры картографии и геоинформатики. За 11 дней для семи бригад первого курса был проведен цикл практических занятий: от планово-высотного обоснования до тахеометрической съемки местности 🗺.
Первокурсники на своих полигонах съёмки работали с геодезическими инструментами: электронными теодолитами Т-02 и нивелирами С-32. Помимо этого, студенты-почвоведы и экологи получили опыт спутниковой навигации и дешифрирования космических снимков 🛰, несмотря на глушение сигнала ГНСС.
В ходе практики было заложено пять новых геодезических реперов и проведены спутниковые наблюдения, что в будущем расширит возможности не только учебной практики, но и научных исследований на базе УОПЭЦ Чашниково 🔬📊.
#geoexpedition_msu
❤14👍3🔥3👨💻1
Forwarded from Географический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова
#Нашипрактики_геофакМГУ
С 3 июля по 30 июля в Приморском крае проходит практика по дешифрированию студентов 2-го курса кафедры картографии и геоинформатики 🗺️
🌏 Основным полигоном полевых исследований группы под руководством доц. Н.А. Алексеенко, доц. Е.А. Балдиной и аспиранта кафедры М.А. Ширяева стала научно-экспериментальная база «Смычка» Тихоокеанского института географии Дальневосточного отделения Российской академии наук.
🌊 Большое внимание в ходе практики уделяется комплексному изучению природных комплексов прибрежных территорий севера-востока Приморского края. Студенты проводят полевое дешифрирование, делают геоботанические описания, исследуют особенности рельефа и растительного покрова, а также выполняют камеральную обработку материалов с использованием данных дистанционного зондирования Земли. По результатам полевых работ будут созданы тематические карты, отображающие особенности исследуемых территорий.
🏛️Во время практики московские студенты посетили научные, образовательные и музейные учреждениями Приморского края. Группа побывала в Тихоокеанском Институте географии ДВО РАН, Национальном научном центре морской биологии имени А.В. Жирмунского, музее-заповеднике истории Дальнего Востока имени В.К. Арсеньева и Ботаническом саду-институте ДВО РАН, где ребята познакомились с историей освоения Дальнего Востока, особенностями природы региона и современными направлениями научных исследований.
#геофакМГУ #geoexpedition_msu
🌏Географический факультет в МАХ!
С 3 июля по 30 июля в Приморском крае проходит практика по дешифрированию студентов 2-го курса кафедры картографии и геоинформатики 🗺️
🌏 Основным полигоном полевых исследований группы под руководством доц. Н.А. Алексеенко, доц. Е.А. Балдиной и аспиранта кафедры М.А. Ширяева стала научно-экспериментальная база «Смычка» Тихоокеанского института географии Дальневосточного отделения Российской академии наук.
🌊 Большое внимание в ходе практики уделяется комплексному изучению природных комплексов прибрежных территорий севера-востока Приморского края. Студенты проводят полевое дешифрирование, делают геоботанические описания, исследуют особенности рельефа и растительного покрова, а также выполняют камеральную обработку материалов с использованием данных дистанционного зондирования Земли. По результатам полевых работ будут созданы тематические карты, отображающие особенности исследуемых территорий.
🏛️Во время практики московские студенты посетили научные, образовательные и музейные учреждениями Приморского края. Группа побывала в Тихоокеанском Институте географии ДВО РАН, Национальном научном центре морской биологии имени А.В. Жирмунского, музее-заповеднике истории Дальнего Востока имени В.К. Арсеньева и Ботаническом саду-институте ДВО РАН, где ребята познакомились с историей освоения Дальнего Востока, особенностями природы региона и современными направлениями научных исследований.
#геофакМГУ #geoexpedition_msu
🌏Географический факультет в МАХ!
❤24🔥11👍3💘1
Поздравляем всех с новым учебным годом! Пусть этот год принесет вам ценные знания, хороших друзей и интересных собеседников, уверенность в своих силах. Пусть учебные планы выполняются легко, а внеучебная жизнь радует 🤓🙋♀️
❤19🤗7😢1💯1💘1
🌐 В высокорейтинговом международном журнале Transactions in GIS вышла статья старшего научного сотрудника А. М. Карпачевского «Spatial and Temporal Patterns of Structural Evolution in
Power Transmission Networks».
⚡️ Исследование посвящено тому, как менялась структура магистральной электрической сети России с 1933 по 2020 год. Одна из сложностей такого анализа заключается в том, что за десятилетия электрическая сеть не только перестраивается, но и значительно увеличивается в размерах. Изменения обычных сетевых показателей могут отражать как реальную перестройку структуры, так и простой рост числа объектов и связей.
📊 Для решения этой задачи в работе применены методы спектральной теории графов. Показатель спектральной активности характеризует выраженность положения узла в общей конфигурации сети: два объекта с одинаковым числом непосредственных связей могут иметь разную активность в зависимости от того, как устроена сеть вокруг них, то есть насколько типичен сетевой паттерн для конкретной вершины. Нормировка показателя позволяет сравнивать его значения в разные годы, несмотря на рост и перестройку сети.
🔍 Анализ изменений спектральной активности позволил выделить восемь устойчивых типов эволюции узлов сети. Среди них — узлы со стабильно низкой активностью, с постепенным или интенсивным усилением структурной роли, а также узлы, для которых характерны ослабление или значительная реконфигурация. Таким образом, развитие электросети можно представить как сочетание нескольких различных сценариев структурной эволюции. Исследование показало, что эти типы распределены по территории не случайным образом: узлы со сходной историей развития чаще располагаются рядом друг с другом.
🗺 Отдельной задачей стало картографирование на основе полученной типологии. Поскольку изначально каждый тип относится к отдельному узлу сети, для перехода от точек к площадному показателю использовалась ядерная оценка плотности. Для каждого типа рассчитывалась собственная поверхность вероятности, после чего для ячеек регулярной сетки определялся преобладающий тип. В результате была построена карта зон с различными сценариями эволюции сети.
📈 Сравнение с традиционными показателями сетевого анализа показало, что спектральная активность слабо связана с центральностью по промежуточности. Это означает, что предложенный подход характеризует другой аспект положения узла в сети и может дополнять классические методы сетевого анализа при изучении долговременных изменений инфраструктуры.
💡 Исследование проведено в рамках гранта РНФ 25-77-00015 «Моделирование эволюции пространственных и топологических свойств электрических сетей».
Power Transmission Networks».
⚡️ Исследование посвящено тому, как менялась структура магистральной электрической сети России с 1933 по 2020 год. Одна из сложностей такого анализа заключается в том, что за десятилетия электрическая сеть не только перестраивается, но и значительно увеличивается в размерах. Изменения обычных сетевых показателей могут отражать как реальную перестройку структуры, так и простой рост числа объектов и связей.
📊 Для решения этой задачи в работе применены методы спектральной теории графов. Показатель спектральной активности характеризует выраженность положения узла в общей конфигурации сети: два объекта с одинаковым числом непосредственных связей могут иметь разную активность в зависимости от того, как устроена сеть вокруг них, то есть насколько типичен сетевой паттерн для конкретной вершины. Нормировка показателя позволяет сравнивать его значения в разные годы, несмотря на рост и перестройку сети.
🔍 Анализ изменений спектральной активности позволил выделить восемь устойчивых типов эволюции узлов сети. Среди них — узлы со стабильно низкой активностью, с постепенным или интенсивным усилением структурной роли, а также узлы, для которых характерны ослабление или значительная реконфигурация. Таким образом, развитие электросети можно представить как сочетание нескольких различных сценариев структурной эволюции. Исследование показало, что эти типы распределены по территории не случайным образом: узлы со сходной историей развития чаще располагаются рядом друг с другом.
🗺 Отдельной задачей стало картографирование на основе полученной типологии. Поскольку изначально каждый тип относится к отдельному узлу сети, для перехода от точек к площадному показателю использовалась ядерная оценка плотности. Для каждого типа рассчитывалась собственная поверхность вероятности, после чего для ячеек регулярной сетки определялся преобладающий тип. В результате была построена карта зон с различными сценариями эволюции сети.
📈 Сравнение с традиционными показателями сетевого анализа показало, что спектральная активность слабо связана с центральностью по промежуточности. Это означает, что предложенный подход характеризует другой аспект положения узла в сети и может дополнять классические методы сетевого анализа при изучении долговременных изменений инфраструктуры.
💡 Исследование проведено в рамках гранта РНФ 25-77-00015 «Моделирование эволюции пространственных и топологических свойств электрических сетей».
❤34🔥15👏4🤩2👍1👀1