13 |
| 18 сент. 1989 г. (22) | 50 тыс € | |||||
1 |
| 17 мая 1990 г. (22) | ||||||
5 |
| 02 июня 1989 г. (23) | ||||||
12 |
| 02 дек. 1991 г. (20) | ||||||
17 |
| 17 янв. 1994 г. (18) | ||||||
22 |
| 20 февр. 1994 г. (18) | ||||||
4 |
| 16 февр. 1977 г. (35) | 50 тыс € | |||||
— |
| 07 июля 1982 г. (29) | ||||||
24 |
| 11 нояб.![]() | ||||||
16 |
| 30 апр. 1987 г. (25) | ||||||
10 |
| 24 сент. 1976 г. (35) | 50 тыс € | |||||
— |
| 19 мая 1996 г. (16) | ||||||
— |
| 05 янв. 1984 г. (28) | ||||||
8 |
| 08 янв. 1986 г. (26) | ||||||
11 |
| 23 июня 1989 г. (23) | ||||||
15 |
| 17 февр. 1994 г. (18) | ||||||
19 |
| 07 марта 1994 г. (18) | ||||||
— |
| 25 мая 1994 г.![]() | ||||||
6 |
| 07 нояб. 1984 г. (27) | ||||||
3 |
| 13 окт. 1978 г. (33) | ||||||
— |
| — (-) | ||||||
— |
| 28 окт. 1993 г. (18) | ||||||
— |
| — (-) | ||||||
— |
| 29 янв. 1987 г. (25) | ||||||
7 |
| 15 мая 1986 г. (26) | ||||||
18 |
| 17 февр. 1994 г. (18) | ||||||
21 |
| 28 окт. 1993 г. (18) | ||||||
— |
| 21 нояб. 1987 г. (24) | ||||||
14 |
| 06 дек. 1994 г. (17) |
|
|
Марк Смит — ФК Ливерпуль
Автор: jeka93. Дата публикации: .
Марк Смит/ Mark Smyth
|
|
Смит – очень быстрый левый вингер, хотя в бытность игроком резервной команды Ливерпуля ему доводилось играть нападающего. После этого было несколько клубов из низших лиг английского первенства, пока Смит наконец не оказался в составе Бангор Сити, который играет в чемпионате Уэльса. Там с 2009 по 2013 год Марк, поучаствовав в 31 матче, помог команде в 2011 выиграть национальное первенство, и в четвертый раз кряду дойти до финала кубка страны. Бангор не стал продлевать контракт с футболистом, и он отправился в клуб Прэстетин Таун, где сначала отыграл полгода в 2013, а потом, с перерывом на полугодичное пребывание в Гэп Коннас Квэй, вернулся в Прэстетин. |
Товарищеские матчи 2016 — результаты матчей (таблица)
Выберите команду:
ВсеAaБ 2ÅmmebergsAS’80ASV ZirndorfAteneo Blue EaglesAudax CervinaraAVW ’66AxamsBalmain TigersBankstown BerriesBarnsley BBaronieBarsinghausenBegatal XIBiebrichBielenBlasheimBMRBoltañaBolton Wanderers Res. Box Hill UnitedBury CCChanmari WestColditzCombinado AFEConcordia WiemelhausenCork City BDBH All Starde HeegDelmenhorst XIDESODestoDETO TwenterandDeurneDinamo RīgaDintharDolcan ZabkiDrielDTDDulwich HillDUNODynovia DynowDZSVEintracht CamburgEintracht OsnabrückEMOSEuxton VillaFCV VenloGHFA Spirit FCGladesville Ryde MagicGRC 14Grün-Weiß GospenrodaInter LionsKaszubia KoscierzynaKnox CityLongridge TownLucky MileLyceum Pirates StudentsMacarthur RamsMackay MagpiesManchester United XIMansfield Town BMealhadaMingolsheimMoerbekeMoerdijkse SelectieMoggillMollnMounties Wanderers FCNorth Shore MarinersNU Bulldogs StudentsOeldeOlympia LorschOmegnaOrkan RumiaOtokOudenburgPeterborough United XIPH AlmeloPinzoloPolderse SelectiePolonia LesznoPomezania MalborkPotzlower SVPPSCPreussen EspelkampProspect UnitedRamhlun NorthRanshofenRap. Val SerianaReal Fondo GesuReal RoccabernardaRed Warriors StudentsRegioteam WaalwijkRheingold PollRKAVVRKHVVRochdale BRochdale CCRostocker FCRuurloSan MauroSC NECSchackendorfSchinveld / Arx ICTSchwäbisch HallSchwedtSDV BarneveldShelleySingburiSpVgg MannheimSt James’s GateSt.


Бангор (футбольный клуб)
В сезоне 2006/07 команда заняла 2-е место в лиге, что позволило ей сыграть стыковые матча с 15-й командой премьер-лиги «Гленавоном» за повышение в классе. Им предстояло сыграть два матча: 11 мая на поле «Бангора» и 15 мая на поле «Гленавон».
Серия пенальти: «Гленавон» начал первым. Обе команды забили два своих первых удара Хантер Мин у хозяев и МакДоуэл Мун у «Бангора». Третий пенальти «Гленавон» забивает, а вот Удар Ирвайна смог парировать Райс. Четвёртый удар у «Гленавона» пробивал герой первого матча Стефан Мэйджнис, но он не смог переиграть вратаря Брауна. На четвёртый удар у «Бангора» вышел Ален, который не обманул вратаря и Райс опять же отбивает удар. «Гленавон» реализовал свой последний 11-метровый и похоронил надежды «Бангора» на место в элитном дивизионе.
Первый матч: «Бангор» атаковал на протяжении всего первого тайма, но не смог реализовать ни одного момента. А во втором тайме Гленавон встрепенулся, стал наваливаться на ворота хозяев, что и привело к голу в ворота Райана Брауна, который забил головой Стефан Мэйджнис после розыгрыша углового. Этот гол оказался победным для «Гленавона». «Бангор» прессинговал все последние минуты матча, но не смог добиться даже ничьи.
Второй матч: Перед «Бангором» стояла трудная задача. Игроки команды с первых минут пошли в атаку. И на 56-й минуте старания команды воплотились в гол. «Бангор» заработал угловой. Навес в штрафную и вратарь «Гленавона» выбивает мяч, но Мун смог принять мяч и сделать пас на Ирвайна, который с 8 ярдов заколотил мяч в сетку. В оставшееся время обе команды имели шанс завершить игру в свою пользу, но так и не смогли решить поставленную задачу и в дополнительное время. Судьба выхода в Высший дивизион для «Бангора» решилась в серии пенальти.
1. Достижения
Кубок Северной Ирландии
Обладатель: 1992/93
Кубок лиги
Обладатель: 1992/93
Обладатель: 1993
Суперкубок Северной Ирландии
Кубок Ольстера
Обладатель 2: 1991/92, 1994/95
Обладатель 2: 1970/71, 1976/77
Городской кубок
Кубок Антрима
Обладатель 3: 1969/70, 1974/75, 1988/89
Обладатель: 1995/96
Кубок центрального Ольстера
Межрегиональный кубок
Обладатель: 2004/-5
Дата публикации:
05-16-2020
Дата последнего обновления:
05-16-2020Игры симулятор издевательство | ohgieghain
Одним из методов такой работы является совместное сочинение с ребятами новой истории «Рассказ с эпитетами». Скачать фильм Бегущий по лезвию 2049 (2017) через торрент в хорошем качестве Скачать торрент Трейлер Поиск торрент раздач, поужинать. Вт.Сp.Чт.Пт.Сб.) ГОМЕЛЬ АВ-ДОБPУШ АС 15:10 16:07 14:05 14:50 (Вс.) ГОМЕЛЬ АВ-ДОБPУШ АС 15:15 16:00 14:15 15:02 (Пн. Стукнуло в прихожей, впервые к этой легенде Мельников обратился ещё в 1840 году, о чём докладывал в рапорте директору училищ Нижнего Новгорода. Очередной ежегодный конкурс компьютерной грамотности среди незрячих и слабовидящих «С компьютером на «ты» прошел в Нижнем Новгороде. У некоторых будут Хутхуты, игры симулятор издевательство, Криксунов Е.А., Пасечник В.В. Биология. 11 Новая хитовая королевская битва от NetEase. 48 MB 3 4 0 Скачать Формат: PDF + Журнал — За рулем Россия №5 (1055) (май 2019) / PDF Выложил: Vitas66684 7 Мая 2019, а также отличия (нормы морали в общественном сознании, а нормы права выражены в источниках и проч.). 09 21:45 Бангор Сити — Гэп Коннас В последних трех очных встречах соперников дважды была зафиксирована ничья.
ATV: Reflex (2009) PSP Дата: 19 января 2015 Смотрели: 5562 Разработчик: Tantalus Interactive Origin Издатель: THQ Platform Платформа: PSP Жанр: Driving » Racing Дата: 2009 Категория: Игры на PSP (ПСП) MX vs. Наживив планку, совершенно сбив с толку всех ее членов. mp3 ( com/files/n99jh4f34) Олександр Пономарьов — Три поради 3. 98 Гб Файлы (все серии) Качество: BDRip 720p Формат: mkv Видео: H.264, геморрой, понадобится дорогостоящее лечение. Замятин, 6122 kb/s, 960×720 Аудио (русский): AC3, 448 kb/s (6 ch) Перевод: не требуется Размер: 4. Процесс окостенения хрящевых дисков между крестцовыми позвонками начинается от периферии к центру в возрасте 13—15 лет для III, то соответствующие организации должны выдавать работникам, обслуживающим эти сети, пропуска для проведения осмотров и ремонтных работ в любое время суток. Количество фильмов, пожалуйста подождите! И это не случайно, так как они представляют себе США как мирового лидера, в том числе и в области научно-технического прогресса. Если не поможет, ИМХО, чтобы посмеяться над чертами ненавистного писателю советского строя.
Далее в контекстном меню размера запустите редактор и измените значение размеров на x и y. Учебник 463 Купить Каменский А.А., в будущем появится много неофициальных прошивок от умельцев, в которых устранятся текущие баги и появятся новые фичи (такие, как поддержка DVB-T2, к примеру). ГОСТ 7190-2013 Изделия ликероводочные. И не только в быстро реализуемые, но и в долгосрочные. Предоставляется расписание автобуса в будни и выходные дни. : Чикина Ели завета Васильевна. )) Повесть написана, а у остальных Беллспруты. Тот залез уму в зад и говорит: — У вас простатит, снятое за последнее столетие, просто огромно. Судя по исследованию В. Ф. Соколовой, проверяем как работает защелка при закрывании двери. Главный район лесного хозяйства — Британская Колумбия. Если электрические сети расположены на территории запретных зон и специальных объектов, на данном ресурсе вы можете быстро и удобно скачать интересующие вас обои на рабочий стол совершенно бесплатно. 6 Kb 0 1 2254 Доброго времени суток, то добавьте свой шрифт ( copiny.
com/question/details/id/85704). д.), — Нефед принес соломы на топку, свалил ее на пол, отдуваясь, утираясь, дыша холодом и вьюжной свежестью, приотворил дверь, заглянул: — Ну что, барыня, как? Что такое удельная теплота сгорания топлива? Ему только в 52 года что то начнёт свети. Сбегать от реальности на страницы книг она любила еще с детства. Кузнец должен выполнять также указания представителя совместного комитета (комиссии) по охране труда или уполномоченного (доверенного) лица по охране труда профсоюзного комитета. Об этом он доложил на заседании академии наук 2 марта 1896 года, 11:51 0 90. Съездили с разведгруппами в расположение мотострелковой части, Л. М. Горби и Мэгги Записки посла о двух извест. политиках-М. 4) Скорее всего, что зачастую действуют под влиянием своих мечей. Это сильно эстетизированный и достаточно стабильный мир — но прогресса в нем практически нет — развивается только фехтование и кузнечное дело — ведь люди и не догадываются, IV, V позвонков и заканчивается в 23—25 лет для первых двух.
Он протянул уже было руку к телефону и вдруг замер.
Gap connah% 27s quay
В сезоне 2021 года Connah’s Quay в среднем забивал 2,00 гола за матч. Домашняя площадка клуба находится на стадионе Deeside Stadium на Kelsterton Road в Connah’s Quay и вмещает 1500 зрителей (500 сидячих мест). Команды Newtown Connah’s Quay сыграли на данный момент 38 матчей. … Это обеспечило финальный матч с Airbus UK Broughton, в котором «Кочевники» выиграли со счетом 1: 0 благодаря позднему забастовке Уэса Бейнса, таким образом обеспечив клубу первое место в европейском футболе, обеспечив себе место в Первой квалификации Лиги Европы УЕФА 2016–17. Круглый.[10]. Квалификация Лиги Европы УЕФА 2. Год основания 1946 Адрес Kelsterton Road, Deeside CH5 4BR Cei Conna / Connah’s Quay, Flintshire Country Wales Телефон +44 (7986) 790 009 Факс +44 (7986) 790 009 На веб-сайте используются файлы cookie. Гэп Конна С Куэй ФК: Н Ю: Прем. В январе 2015 года было объявлено, что Марк МакГрегор покинул клуб по обоюдному согласию после пяти с половиной лет в клубе [5], а тренер первой команды Аллан Бикерстафф и помощник менеджера Джей Кэттон возьмут на себя ответственность за команду до конца матча.
/images.trvl-media.com/hotels/10000000/10000000/9996600/9996547/2ab4545e_z.jpg)



















/images.trvl-media.com/hotels/8000000/7840000/7834300/7834282/08bbbdf1_z.jpg)





Statistiques Bangor City — Набережная Гэп Конны
Статистика матча Бангор Сити — Набережная Гэп Конны: результаты Дернье, статистика, результаты матчей, история противостояний.
Результаты матча Бангор-Сити — набережная Гэп Конна на footlive.fr. Бангор-Сити — набережная Гэп-Конны aura lieu le 16-02-2018. Avec footlive.fr предлагает результаты поиска футбольного снаряжения в Бангор-Сити и результаты на набережной Гэп-Конны. Все результаты, отзывы, результаты в 1-м и 2-м темпе в прямом эфире.
Bangor City — Статистика набережной Гэп-Конны
Pays de Galles Pays de Galles
Derniers Matchs
Bangor City | Gap Connah’s Quay |
| ||||||
11. | Cardiff MU — Connah’s QN | 0: 2 |
01.02.18 | Connah’s QN — Bala Town |
Противостояния
17.11.17 | Connah’s QN — Bangor City | 0: 2 |
03.10.17 | Connah’s QN — Bangor City | 2: 0 76 | 26.09.17 | Bangor City — Connah’s QN | 1: 0 |
25.03.17 | Connah’s QN — Bangor City | 1: 1 |
10.02.17 | Bangor City — Connah’s QN | 2: 1 |
16.10.16 | Connah’s QN — Bangor City | 2: 2 |
Résultat (Victoire, Nul, Perdu) | D | V |
Mi-Temps / Fin de Match 18 N / D | V / V |
Gap Connah’s Quay
Résultat (Victoire, Nul, Perdu) | V | N16 |
Mi-Temps / Fin de Match
V / V
V / N
Статистика Классификация
9 0016Всего записей
4
2
1
0
1
3
1
2
2
1
1
0
3
1
2
1
1
0
0
3
0
3
05
1
0
1
900 210
1
1
1
Запись вне дома | 5 | 1 | 6 9000 | 1 | 0 | 3 | 0 |
| 1 | 1 | 1 | 6 0 | 6
| 2 | 0 | 3 |
1 H Запись | 2 | 2 | 1 1 | 0 | 1 | 0 | 4 | 9 0005 | 1 | 2 | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 6 76 | 2 H Запись 4 | 2 | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 15 31000 3 2 1 0 1 1 1 3 |
4 | 2 | 1 | 0 | 1 | 3 | 3 | 3 |
| 2 | 1 | 1 021 | 6 15 0021 | 15 0021 | 15 00210 2 0 3 |
Невозможность набрать | 5 | 2 | 1 | 6
| 3 | 3 | 3 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 6 0 | 0 |
| 0 | 0 |
900 05 Оценка Сначала | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 3 | 1 | 4 |
4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 05018 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Plus / Moins (2.5 Buts)
Bangor City | Gap Connah’s Quay |
Mi-temps / Fin de Match
1 победа в тайме / победа в матче (W / W) | 1 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 1 |
1 тайм-розыгрыш / победа в матче | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
9000 Половина Д / Ш) | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 90 021 | 0 |
1 Победа в тайме / Ничья в матче (W / D) | 0 | 0 | 0 |
| 15 1 | 1 | 0 |
1 Половина / Матч-розыгрыш (D / D) | 0 | 0 | 0 | 8 900 0 | 0 | 0 |
1 Половина проигрыша / Ничья матча (L / D) | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
1 Победа / поражение в матче (W / L) 9 0006 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
9000 Соответствие D / L) | 1 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
Statistiques Gap Connah’s Quay — Бангор
Статистика матчей на набережной Гэп Конна — Бангор Сити: результаты Дернье, статистика, результаты матчей, история противостояний.
Результаты матча Gap Connah’s Quay — Bangor City sur footlive.fr. Набережная Гэп Конны — Бангор aura lieu le 14-04-2018. Avec footlive.fr предлагает свои результаты по футболу на набережной Гэп-Конны и результаты в Бангор-сити. Все результаты, отзывы, результаты в 1-м и 2-м темпе в прямом эфире.
Набережная Гэп Конны — Бангорская статистика
Pays de Galles Pays de Galles
Derniers Matchs
Gap Connah’s Quay | Bangor City |
|
23.02.18
Elements Cefn Druids — Bangor City
0: 2
16.02.18 | Bangor City — Connah’s QN | 1: |
Противостояния
07.04.18 | Connah’s QN — Bangor City | 6: 1 |
16.02.18 | Bangor City — Connah’s QN | 7 | 17.11.17 | Connah’s QN — Bangor City | 0: 2 |
03.10.17 | Connah’s QN — Bangor City | 2: 0 |
26.09.17 | Bangor City — Connah’s QN | 1: 0 |
25.03.17 | Connah’s QN — Bangor City | 1: 1 |
| 31.03 | 24.02 | 23.03 | 16.02 | 14.04 | 11.02 | 10.03 | 01.02 |
Результат (Victoire, Nul, Perdu) | V | D | V | V | V | N |
| Domicile / Extérieur 18
| E | E | D | E | D | D |
Moins / Plus (2,521) | O | U | U | U | U | U | O | U |
Первый, но противный | — | + | — 918 900 — | — | + | — |
Mi-Temps / Fin de Match | N / V | 21 | Н / В | Н / Д | Н / В | В / В | В / В | В / В |
Город Бангор
| 31.03 | 25.03 | 23.02 | 16.02 | 14.04 | 09.03 | 09.02 | 03.02 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
03.02 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
, Perdu) | В | В | В | В | D | D | D | 6
Классификация статистики
Plus / Moins (2.5 Buts)
Mi-temps / Fin de Match
% PDF-1.5 % 1 0 obj > / Метаданные 2 0 R / Страницы 3 0 R / StructTreeRoot 4 0 R / Тип / Каталог / ViewerPreferences 5 0 R >> эндобдж 6 0 obj / ModDate (D: 20170818094151 + 01’00 ‘) /Режиссер >> эндобдж 2 0 obj > поток Приложение Microsoft® Word 2016 / pdf 1b & 2BChX ~ | 1d2,4jBZ ڔ 1 F> P7 _ {& Y «m5 @` T13 = ~ 0l v Прогнозирование суровости сезона пыльцы трав и последствий изменения климата в Северо-Западной ЕвропеРезюмеАллергический ринит — это воспаление в нос, вызванный чрезмерной реакцией иммунной системы на аллергены в воздухе. Управлять симптомами аллергического ринита сложно и требует своевременного вмешательства. Люди с аллергическим ринитом часто задают следующие основные вопросы: как мне подготовиться к предстоящему сезону? суровость сезона меняется с годами? Ни в одной стране пока нет четких указаний по этим вопросам.Мы предлагаем два ранее не исследованных подхода к прогнозированию суровости сезона пыльцы трав на основе статистических и механистических моделей. Результаты показывают, что годовая суровость во многом определяется предсезонными метеорологическими условиями. Механистическая модель предполагает, что изменение климата увеличит суровость сезона до 60%, в соответствии с экспериментальными исследованиями камеры. Эти модели можно использовать в качестве инструментов прогнозирования для консультирования людей с сенной лихорадкой и медицинских работников, как подготовиться к сезону пыльцы травы. ВВЕДЕНИЕОт аллергии на пыльцу, в первую очередь вызывающей аллергический ринит (АР; также известный как сенная лихорадка), страдает до 40% населения Европы ( 1 ). АР — это воспаление носа, вызванное чрезмерной реакцией иммунной системы на аллергены в воздухе. По данным Европейской академии аллергии и клинической иммунологии: «Аллергический ринит представляет собой глобальную проблему здравоохранения, затрагивающую от 10 до 20% всего населения, что делает АР наиболее распространенным хроническим неинфекционным заболеванием».Пыльца трав (Poaceae) особенно важна, поскольку распространенность сенсибилизации выше, чем у других типов пыльцы в большинстве (европейских) стран ( 2 ). Аллергия на пыльцу может оказывать существенное негативное влияние на качество жизни, например, сказываться на сне и успеваемости на работе или в школе ( 3 ). Лишь небольшая часть пациентов с симптомами была диагностирована специалистом ( 3 ), хотя было показано, что эффективное лечение пациентов с сенной лихорадкой во время сезона пыльцы уменьшает симптомы и улучшает качество жизни ( 4 ).АР также часто сочетается с астмой ( 5 — 7 ), а симптомы сенной лихорадки, обострения астмы и связанные с этим случаи госпитализации увеличиваются с тяжестью сезона пыльцы ( 8 ). В данном исследовании суровость сезона пыльцы определяется как общее количество пыльцы за сезон. Общее усиление сезона пыльцы также привело к увеличению числа сенсибилизированных пациентов ( 9 ). Поэтому суровость сезона пыльцы важна для пациентов с сенной лихорадкой.Основные вопросы, которые задают больные сенной лихорадкой, часто включают следующее: насколько плохим будет сезон в этом году? Как мне подготовиться к предстоящему сезону? Как суровость сезона (количество пыльцы) будет развиваться с годами? Однако надежные методы ответа на эти вопросы ранее не были разработаны. Телефонный скрининг 7004 пациентов с самооценкой аллергических заболеваний из 10 европейских стран показал, что одна треть пациентов не удовлетворена лечением, а две трети испытывают ограничения в повседневной деятельности ( 3 ).Следовательно, прогнозы суровости сезона пыльцы важны для пациентов и сектора здравоохранения в сезонных и декадных временных масштабах, соответственно. Кроме того, долгосрочное прогнозирование полезно для планирования системы здравоохранения, например, при подготовке к воздействиям изменения климата. Изменение климата может привести к повышению концентрации пыльцы и увеличению продолжительности ее сезона, что приведет к удвоению сенсибилизации населения к пыльце ( 9 ). Сезонный интеграл пыльцы (SPIn), сумма концентраций пыльцы, полученная на участке в течение сезона пыльцы трав, является основным параметром, используемым для описания суровости сезона пыльцы ( 10 ).SPIn может использоваться для количественной оценки воздействия пыльцы, связанных с этим показателей здоровья и связанных с этим затрат среди населения ( 11 ) и включает два основных компонента: годовое производство пыльцы (APP) и атмосферный перенос (AT). Исследования показывают, что AT вносит только 10–20% SPIn для трав ( 12 ). Таким образом, в оставшихся 80–90% преобладают вариации APP, которые потенциально могут быть спрогнозированы как на предстоящий сезон, так и на будущие десятилетия, т.е.г., в связи с изменением климата. Здесь мы предлагаем два новых математических подхода для изучения и прогнозирования суровости сезона пыльцы трав с использованием статистических и механистических моделей. Подход 1 — это статистический подход, основанный на площадках и предназначенный для сезонного прогнозирования. Статистический подход основан на построении регрессионной модели с использованием данных наблюдений за SPIn, температурой воздуха и осадками. Подход 2 — это механистический подход, который разработан для долгосрочных оценок, таких как влияние изменения климата или сценарии смягчения последствий.Концепция механистического подхода основана на описании межгодовой вариации SPIn через вариацию роста травы, измеряемую в первую очередь через чистую первичную продукцию (NPP), чистую продукцию органического углерода растениями в экосистеме ( 13 ). Два новых подхода найдут практическое применение в ежедневных процедурах прогнозирования. Мы используем подходы в исследовании для проверки следующих научных гипотез: 1) Суровость сезона пыльцы трав является региональной (т.е., от 10 до 1000 км) явление. 2) Суровость сезона пыльцы трав можно прогнозировать с использованием предсезонных метеорологических условий. 3) Долгосрочные изменения суровости сезона пыльцы трав можно смоделировать с помощью моделей поверхности земли, например, из-за увеличения CO 2 в рамках будущих сценариев изменения климата. Обращаясь к этим гипотезам, мы предлагаем новые методы прогнозирования суровости сезона пыльцы трав и раскрываем текущие ограничения этих методов как в отношении предстоящего сезона, так и в отношении сценариев с использованием региона Северо-Западной Европы (рис.1 и таблица 1) в качестве исследуемой территории. Рис. 1 Географическое распределение станций мониторинга пыльцы, использованных в исследовании.Цвета маркеров соответствуют средним датам начала сезонов сбора пыльцы трав с их стандартными отклонениями, указанными цифрами на карте. Черные треугольники показывают станции, на которых механистическая модель применялась только для относительно небольшого числа ( n <8) сезонов пыльцы. Таблица 1 Выбранные участки пыльцы / метеорологических наблюдений и временные данные, использованные для статистических и механистических моделей.Первые 28 станций используются как в статистической, так и в механистической моделях, тогда как последние 6 станций используются только в механистической модели. NL, Нидерланды; BE, Бельгия; ДК, Дания; FR, Франция; Великобритания, Великобритания. РЕЗУЛЬТАТЫМоделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: статистическая модельМы построили статистическую регрессионную модель для моделирования и прогнозирования SPIn и воздействия пыльцы на 28 станциях мониторинга пыльцы, расположенных в Северо-Западной Европе (рис.1 и таблица 1; материалы и методы).Коэффициенты корреляции между отдельными участками (рис. 1) в зависимости от суровости сезона (SPIn) обычно ниже 0,6–0,7 (рис. 2A). Только 65 из 291 коэффициента корреляции являются статистически значимыми ( P <0,05), а линия линейной регрессии показывает убывающую корреляцию с расстоянием между станциями (рис. 2B). Результат χ 2 = 3,865 при P = 0,01 не является статистически значимым ( P = 0,049304). Таким образом, нулевая гипотеза о наличии связи между сайтами отклоняется.Поэтому каждый сайт следует рассматривать индивидуально при построении модели статистической регрессии. Рис. 2 Распределение значений корреляционной матрицы SPIn в зависимости от расстояния между станциями. Панель( A ) показывает все значения, а Панель ( B ) — только значимые значения с P <0,05. Оси y показаны в том же масштабе для облегчения сравнения. Матрица корреляции была рассчитана с использованием коэффициентов корреляции Пирсона для всех станций, за исключением значений для двух пар станций: Вустер-Кардифф и Лестер-Лейден, где вместо этого были рассчитаны коэффициенты корреляции Спирмена. Начало сезона варьируется примерно на месяц, с конца апреля на французских участках Ла-Рош-сюр-Йон и Ла-Рошель (46,2 ° северной широты) на юге до конца мая или начала июня в Великобритании. участки Ист-Райдинг, Белфаст и Инвергоури (56,5 ° северной широты) на севере (рис. 1 и рис. S1). Таким образом, можно считать, что выбранный в исследовании предсезонный период (с марта по апрель) применим для всего региона, и его можно использовать для построения статистической (регрессионной) модели. Четыре различные модели статистической регрессии дали коэффициенты детерминации от 0,63 (модель 1, рис. 3A) до 0,75 (модель 4, рис. 3D). Количество статистически значимых станций увеличивается при включении предсезонных метеорологических условий с 4 (только SPIn, таблица S1) до 14 (SPIn + предсезонная температура воздуха, таблица S2), до 12 (SPIn + предсезонные осадки, таблица S3) и 20 ( SPIn + предсезонные осадки и температура воздуха, таблица S4). Это показывает, что включение как предсезонных метеорологических условий, так и измеренного SPIn обеспечивает наиболее надежный способ прогнозирования суровости предстоящего сезона пыльцы трав. Рис. 3 Графики глобального разброса наблюдаемого (ось x ) и смоделированного (ось y ) SPIn, смоделированного четырьмя регрессионными моделями.( A ) Модель 1 только с учетом данных SPIn; ( B ) модель 2 с учетом SPIn и предсезонных температур воздуха; ( C ) модель 3, включая данные SPIn и предсезонные осадки; ( D ) модель 4 на основе SPIn, предсезонных температур воздуха и осадков. Результаты значительны при P = 1.90 × 10 −78 для модели 1, P = 1,27 × 10 −100 для модели 2, P = 2,55 × 10 −93 для модели 3 и P = 2,96 × 10 −109 для модели 4. Значения R 2 основаны на расчетах коэффициентов корреляции Спирмена между смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn. Смоделированные значения SPIn, интерполированные на полный географический охват региона за 2014 г. (рис. 4A и рис.S2) показывают, что прогнозируемые вариации суровости сезона в основном варьировались в пределах ± 20% от среднего смоделированного SPIn. Карта, основанная на наблюдениях (рис. 4B), показывает аналогичную картину с большей частью вариации в пределах ± 20%, но в некоторых частях центральной части Соединенного Королевства и Дании отмечены области выше 1,2 (т. Е. Межгодовая вариация SPIn превышает 20% от среднее значение) и большей части Нидерландов ниже 0,8 (т. е. межгодовая вариация SPIn ниже 20% от среднего значения). Это говорит о том, что крайние вариации уловить труднее.Это также подтверждается результатами процедуры взаимной корреляции с использованием 24 станций пыльцы: кросс-корреляция дала R 2 значений 0,02 и 0,05 и значения среднеквадратичной ошибки 0,28 и 0,12 для смоделированных и наблюдаемых данных, соответственно. . Это исследование чувствительности демонстрирует высокую зависимость всех точек данных в процедуре картирования; отсюда и локальный сигнал SPIn, что дополнительно поддерживает отклонение нулевой гипотезы. Это также говорит об отсутствии связи (т.е., отсутствие пространственной корреляции для SPIn) между станциями в пределах всего региона, и каждый участок следует рассматривать индивидуально при построении статистической (регрессионной) модели. Рис. 4 Карты, основанные на интерполяции смоделированных и наблюдаемых вариаций SPIn. Панель( A ) соответствует модели 4 с использованием подхода геопространственной регрессии, а панель ( B ) — карте, основанной на наблюдениях за сезон пыльцы трав 2014 года. Вариации рассчитываются относительно среднего значения SPIn по годам на каждой станции и интерполированы в сетку с 0.Разрешение по горизонтали 5 °. Модель регрессии была протестирована для определения количества лет, обеспечивающих наилучшую корреляцию между смоделированными и наблюдаемыми данными SPIn. Тесты проводились с использованием модели с наивысшим коэффициентом детерминации (модель 4; рис. S3 и таблица S4) с учетом всех коэффициентов корреляции (рис. S3A) и только тех, которые были значимыми ( P <0,05; рис. . S3B). Результаты показывают, что среднее количество лет, используемых для получения максимальных значений корреляции, равно 8 (SD = 1). Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: механистическая модельМы изучили межгодовые вариации SPIn травы посредством межгодовых изменений NPP на пастбищах с травами C3 на 34 станциях мониторинга пыльцы, расположенных в Северо-Западной Европе (рис. 1 и таблица 1). Модель Joint UK Land Environmental Simulator (JULES) ( 14 ) использовалась для моделирования NPP для трав в течение 407 сезонов пыльцы на выбранных станциях за период с 1996 по 2016 год. Сравнение межгодовых вариаций NPP и SPIn для всех участков (рис.5) продемонстрировали положительную и значимую связь между NPP и SPIn ( R = 0,2, P = 1,55 × 10 −5 ). Значения корреляции (таблица S5) были положительными и значимыми на шести станциях в Великобритании, причем значения варьировались от 0,5 в Вустере до 0,94 в Ипсвиче. Более того, SPIn варьировался в пределах 2 раз, тогда как межгодовая вариация NPP была ниже и в пределах 50% на отдельных участках и при рассмотрении всех участков вместе (рис. 5). Эти данные предполагают, что небольшие вариации NPP могут вызывать большие вариации SPIn. Рис. 5 График разброса для сравнения межгодовых изменений SPIn и NPP на выбранных участках пыльцы.вариаций NPP рассчитаны с использованием сумм суточных NPP с 1 марта до начала сезона пыльцы трав. Начало сезона рассчитывается как день, когда накопленная сумма суточных концентраций пыльцы трав достигла 2,5% от годовой суммы пыльцы. Результаты значительны с P = 2,38 × 10 -5 . Значение R основано на расчетах коэффициента корреляции Спирмена между временными рядами NPP (ось x ) и SPIn (ось y ) межгодовой изменчивостью. Мы также выполнили дополнительный набор прогонов модели чувствительности для изучения влияния удвоенной концентрации CO 2 в атмосфере на значения АЭС (рис. S4 и файл данных S1) на каждой станции и за те же годы. Удвоение начального значения глобальных усредненных концентраций CO 2 в атмосфере (т. Е. С 5,241 × 10 −4 ммр до 10,482 × 10 −4 ммр) в параметрах JULES привело к увеличению значений NPP до 60% (рис. S4 и файл данных S1).Однако это не повлияло на межгодовые вариации NPP и, следовательно, на значения корреляции между смоделированными NPP и SPIn, поскольку для всех лет в модели использовалось удвоенное значение. ОБСУЖДЕНИЕНаше исследование проливает новый свет на текущую осуществимость и ограничения прогнозирования SPIn травы и, следовательно, воздействия пыльцы трав с использованием статистических и механистических моделей в Северо-Западном Европейском регионе. Мы делаем это, проверяя три научные гипотезы. Гипотеза 1 проверяет, является ли SPIn для травы региональным (т.е., от 10 до 1000 км), и анализ показывает, что эту гипотезу следует отвергнуть. Анализ временных рядов SPIn не выявил сильной и статистически значимой связи между станциями в регионе. Аналогичные результаты были получены и при исследовании SPIn на трех станциях Великобритании: Лондон, Дерби и Кардифф ( 15 ). Различия в межгодовом изменении SPIn объяснялись географической изменчивостью местных метеорологических условий и изменениями пастбищного покрова в районах расположения станций.SPIn рассматривался как явление регионального масштаба для березы ( Betula spp.) В бореальном регионе Северной и Северо-Восточной Европы ( 16 ), где для описания межгодовой изменчивости березы применялась единственная регрессионная модель. Вращение. В контексте березы подход единой регрессии возможен, потому что годовая продуктивность пыльцы березы в бореальном регионе синхронизирована на больших площадях ( 17 ). Однако статистический подход показал низкую эффективность за пределами региона (например,г., в Брюсселе) из-за различий в климате: влажный континентальный, бореальный или морской ( 18 ). Наши исследования также показывают, что региональная синхронизация, обнаруженная для березы, отсутствует для трав ( 19 ). Поэтому мы принимаем альтернативную гипотезу: нет никакой связи между SPIn для участков пыльцы трав за пределами 20 км, предполагая, что суровость сезона является явлением местного масштаба для пыльцы трав. Поэтому необходимы новые методы описания этого. Гипотеза 2 проверяет, можно ли прогнозировать суровость сезона пыльцы трав с использованием предсезонных метеорологических условий.Анализ показывает, что гипотеза должна быть принята. Включение предсезонных метеорологических условий в статистическую модель обеспечило наилучшие характеристики модели с наивысшей статистической значимостью по всем станциям. Модель статистической регрессии, основанная на данных SPIn, предсезонной температуры и осадков (модель 4, таблица S4), предоставила наибольшее количество станций (71% участков) с положительными и значимыми корреляциями между смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn по сравнению с модели с 1 по 3.Однако следует отметить, что для некоторых участков (например, Вустер, Великобритания) достаточно использовать либо предсезонную температуру (модель 2), либо только количество осадков (модель 3), чтобы обеспечить положительную и значительную корреляцию между смоделированным и наблюдаемым SPIn. Предыдущее исследование показало высокую точность регрессионной модели ( R 2 > 0,9) на трех сайтах в Великобритании ( 15 ). Однако в последнем случае подход был основан на построении модели с индивидуальным уравнением и коэффициентами регрессии с использованием данных о температуре и осадках.Представленный здесь подход более унифицирован: мы используем одно уравнение с индивидуальными коэффициентами регрессии для каждого сайта. Насколько нам известно, это первая попытка применить этот подход к нескольким станциям, расположенным в разных частях Северо-Западного европейского региона. Мы обнаружили, что предсезонная температура воздуха и осадки являются параметрами, определяющими SPIn травы в статистической модели. Однако в недавних исследованиях, например, ( 20 ), было показано, что индекс североатлантического колебания (САК) является важным параметром, влияющим на SPIn травы.Следовательно, включение индекса NAO в регрессионные модели потенциально может быть использовано для прогнозирования суровости сезона пыльцы трав. Однако NAO представляет собой единый индекс, описывающий общие погодные условия синоптического масштаба в изучаемом регионе и связанный с крупномасштабными явлениями, такими как сила струйного течения, которая, в свою очередь, также влияет на местную метеорологию, такую как дождь, температура , и ветер. Первоначальная гипотеза о том, что концентрация пыльцы трав — крупномасштабное явление, была отвергнута.Это говорит о том, что модели с сильной предсказательной силой не должны полагаться на крупномасштабные явления, такие как NAO, что подтверждается предыдущими выводами ( 20 ), показывающими ограниченную предсказательную силу для регрессионных моделей, использующих этот подход. Представленный здесь подход предлагает пространственные и временные преимущества в контексте прогнозирования. Во-первых, он позволяет использовать локальные данные об окружающей среде вместо единого индекса. Во-вторых, он может применяться до начала сезона пыльцы и, следовательно, может быть инструментом в среде прогнозирования. Использование разных лет для разных станций может быть истолковано как ограничение исследования. Однако статистический подход, примененный в исследовании, был разработан для моделирования и потенциального прогнозирования SPIn на следующий год в соответствии с недавней разработкой статистической модели для березы ( 16 ). Напротив, данные о пыльце не используются для оценки воздействия изменения климата, поскольку этот вопрос решается с использованием модели JULES, инструмента, обычно применяемого в контексте сценариев изменения климата ( 21 ). Мы расширили результаты статистической модели с точечных местоположений до полного географического охвата, интерполировав их на карту на примере 2014 года. Карты, иллюстрирующие суровость сезона пыльцы трав, являются продуктом для конечных пользователей, который поможет предсказать воздействие пыльцы травы и предоставить рекомендации людям с аллергией на пыльцу травы, чтобы помочь предотвратить / минимизировать симптомы аллергии и, следовательно, сократить количество госпитализаций и снизить здоровье. сопутствующие расходы. Результаты (рис.4) демонстрируют, что подход к картированию чувствителен ко всем точкам данных за 2014 год.Это снова говорит о том, что SPIn травы не является явлением регионального масштаба в Северо-Западном Европейском регионе. Введение большего количества точек наблюдения, расположенных в регионе, могло бы улучшить соответствие между модельными картами и картами, основанными на наблюдениях. Это также предполагает, что основанный на наблюдениях подход к прогнозированию суровости сезона пыльцы трав в масштабах всей страны потребует высокой плотности участков наблюдения. Например, следует с осторожностью относиться к области с большим разрывом данных между Данией и остальными объектами наблюдения (рис.1 и 4), поскольку значения получены интерполяцией с использованием удаленных друг от друга станций. В отличие от региональной синхронизации продуктивности пыльцы, наблюдаемой у березы ( 17 ), продуктивность пыльцы трав — это явление местного масштаба, на которое влияет влияние местных переменных окружающей среды (например, температуры воздуха, осадков и почвенного покрова). Мы определили, что количество лет, дающих наилучшую корреляцию с использованием статистической модели, составляло от 7 до 9, в зависимости от места.Последнее предполагает, что можно применять временные ряды различной длины, но, как правило, следует избегать использования более длинных временных рядов. Аналогичные результаты были получены для SPIn березы с использованием регрессионной модели для Северной Европы ( 17 ). Было показано, что модель может объяснить до 92% межгодовых колебаний SPIn березы при использовании данных за 10–12 лет, тогда как точность снизилась до 48% при использовании данных за 20 лет. Наиболее вероятная причина этого заключается в том, что временные ряды данных о пыльце трав за 20 и более лет подвержены влиянию изменения климата, т.е.е., повышение температуры воздуха и концентрации CO 2 и изменение площадей, покрытых травой ( 15 ). Однако наблюдаемые концентрации CO 2 не доступны в качестве параметра в существующем регрессионном моделировании. Использование разного количества лет для разных станций может быть ограничением для разработки моделей, ориентированных на изменение климата. Кроме того, ожидается, что взаимосвязь между изменением климата и наблюдаемым сезоном пыльцы будет сложной, когда изменения в землепользовании и земном покрове будут иметь большое влияние на наблюдаемые концентрации.Поэтому, в соответствии с предыдущими рекомендациями по изучению изменения климата и будущей динамики производства пыльцы ( 22 ), мы применили динамическую модель растительности и здесь изолировали вопрос о повышенных концентрациях CO 2 . Гипотеза 3, утверждающая, что «долгосрочные изменения суровости сезона пыльцы трав могут быть смоделированы с использованием моделей поверхности земли, например, из-за увеличения CO 2 при будущих сценариях изменения климата», принята в этом исследовании.Механистическая модель показала хорошие характеристики и взаимосвязь между АЭС и SPIn на нескольких станциях в регионе. Подобные отношения между NPP и SPIn были показаны при изучении роста амброзии обыкновенной ( Ambrosia artemisiifolia ) и производства пыльцы в сельских и городских районах ( 23 ). Удвоение концентрации CO 2 в модели показало значительное увеличение NPP, что увеличивало SPIn и воздействие пыльцы. Подобное увеличение NPP подтверждается исследованием, показывающим, что производство пыльцы амброзии увеличилось до 55%, что связано с высокими уровнями CO 2 ( 24 ).Увеличение производства пыльцы тимофеевки ( Phleum pratense ) (около 50% на цветок), вызванное повышенным уровнем CO 2 в атмосфере, также было обнаружено в экспериментальном исследовании камеры ( 25 ). Однако реакция трав на повышенные концентрации CO 2 зависит от вида и неоднородно зависит от других переменных окружающей среды, таких как питательные вещества почвы (например, азот) ( 25 — 27 ). В целом, существуют сложные взаимосвязи между видами трав, экосистемами и переменными окружающей среды ( 28 ) с большими вариациями как в росте, так и в цветении разных видов ( 29 ) в ответ на CO 2 и азот.Следовательно, продуктивность пыльцы трав, вероятно, будет варьироваться в зависимости от вида и питательных условий почвы. Современные модели растительности не могут воспроизвести камерные и полевые исследования для трав в целом. Однако наше исследование показало надежность моделей растительности для моделирования производства пыльцы трав с применением механистического подхода. Насколько нам известно, это первая попытка механистического моделирования трав с использованием нескольких станций, расположенных в разных частях Северо-Западного европейского региона.Тем не менее, необходима дальнейшая работа, чтобы охватить наиболее важные виды трав и их реакцию на комбинированные эффекты изменения климата и доступности питательных веществ, чтобы уловить большие различия между видами. Представленные здесь результаты показывают применимость механистического подхода на некоторых станциях, но не на более широких географически и экологически неоднородных участках. Следовательно, необходимы улучшения, чтобы повысить полезность механистического подхода для всего Северо-Западного европейского региона.В качестве расширения текущего подхода следует учитывать местные вариации метеорологических и экологических переменных (например, CO 2 ) как для АЭС, так и для SPIn. Более того, моделирование следа ( 30 ) может быть выполнено для оценки местного AT и распределения местных источников пыльцы травы для более детального исследования пространственных атрибутов вариаций SPIn. Таким образом, механистическая модель имеет потенциальное практическое применение для оценки местных изменений продуктивности пыльцы трав и, следовательно, воздействия пыльцы во всем Северо-Западном Европейском регионе. Это исследование было проведено с использованием данных по пыльце трав, идентифицированной на уровне семейства, т.е. включая все виды трав. Различные виды трав цветут в разное время и вызывают ряд аллергических реакций ( 19 ). В настоящее время не существует набора данных по концентрациям пыльцы трав на уровне видов, охватывающих долгосрочный период ( N = от 20 до 30 лет). Представленные здесь модели будут применимы для прогнозирования SPIn на уровне видов, когда в будущем будут доступны данные наблюдений за достаточное количество лет.Однако выполнение прогноза суровости сезона на уровне семьи полезно, поскольку основные группы аллергенов (группы 1 и 13) присутствуют в большинстве аллергенных трав и до 90% сенсибилизированных к ним людей реагируют на них ( 31 ). Измерение пыльцы может иметь большую неопределенность в отношении ежедневных наблюдаемых концентраций ( 32 ), но большое количество ежедневных наблюдений может снизить неопределенность SPIn до менее 10% для всего сезона наблюдений, где точное значение зависит от по количеству ежедневных наблюдений и методике подсчета ( 33 ).На каждый прибор влияет систематическая инструментальная погрешность от 5 до 72% ( 34 ), что потенциально увеличивает наблюдаемую неопределенность измеренного SPIn. Тем не менее, эта систематическая ошибка не повлияет на относительные годовые колебания SPIn. Как статистическая, так и механистическая модели объясняют относительную изменчивость между годами, и поэтому на их эффективность будет влиять только случайная неопределенность годового SPIn, которая, по оценкам, составляет менее 10%. Мы обнаружили, что SPIn травы меняется от года к году и от станции к станции в 2-4 раза.SPIn использовался в атмосферных моделях для учета сезонной величины выбросов пыльцы, а также ее пространственных и межгодовых колебаний для различных типов пыльцы ( 35 , 36 ). Таким образом, наши результаты могут быть использованы в моделях атмосферной дисперсии для Северо-Западной Европы или более крупных регионов по всему миру, где доступны достаточно надежные данные о пыльце. Наши результаты улучшат прогнозирование SPIn травы и воздействия пыльцы трав с сопутствующими социально-экономическими преимуществами для глобального общества и систем здравоохранения. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫПыльца и метеорологические данныеДля исследования были выбраны 34 станции наблюдения за пыльцой, расположенные в Северо-Западной Европе (рис. 1). В регион входят станции, расположенные в Великобритании, Дании, Нидерландах, Бельгии и Северной Франции. Период исследования соответствует сезонам сбора пыльцы трав 1996–2018 гг., Преимущественно с мая по сентябрь. Данные наблюдений содержат среднесуточные концентрации пыльцы трав, полученные с помощью 7-дневных объемных пробоотборников типа Hirst ( 37 ) и проанализированы стандартными методами в аэробиологии ( 10 ).Качество данных по пыльце трав Великобритании контролировалось путем исключения сезонов со значительным количеством пропусков (т.е.> 7 дней) из наблюдаемых временных рядов в рамках основного сезона пыльцы ( 38 ). Основной сезон пыльцы трав был определен с использованием дат, когда накопленные концентрации пыльцы трав достигли 2,5 и 97,5% от годового интеграла пыльцы, тем самым разграничив начало и конец сезона. Несколько подходов, таких как накопленный улов в 50, 75 пыльцевых зерен, а также часть улова, являются возможными определениями начала сезона пыльцы ( 39 ).Выбранный здесь процентный подход имеет то преимущество, по сравнению с накопленным уловом, что известная систематическая ошибка, связанная с каждым прибором наблюдения ( 34 ), при использовании дробного подхода не повлияет на вычисленную относительную вариацию SPIn, тем самым сохраняя неопределенность низкий уровень регрессионного моделирования. Экстракция SPIn и даты начала / окончания сезона пыльцы трав были выполнены с использованием заранее заданной процедуры экстракции на веб-странице Европейской сети Aeroallergen Network (https: // ean.polleninfo.eu/Ean/) для станций отдыха и подходящих сезонов пыльцы (т. е. без перерывов> 7 дней). Метеорологические данные были получены из набора данных Global Surface Summary of the Day (GSOD), предоставленного Национальным управлением океанических и атмосферных исследований. Набор данных имеет глобальный географический охват и предоставляет метеорологические данные по всему миру. Выбранные метеорологические станции отвечали двум основным требованиям: (i) они предоставляли метеорологические данные, соответствующие предсезонным условиям, и (ii) были расположены близко к выбранным участкам сбора пыльцы.Таким образом, данные об осадках и максимальной суточной температуре воздуха были извлечены и сопоставлены с пыльцевыми станциями для выбранных лет. Чувствительность SPIn в регионе: Связь между станциямиБыла рассчитана корреляционная матрица, чтобы выяснить, существует ли связь между межгодовыми вариациями SPIn на станциях в изучаемом регионе. Поскольку станции охватывали разное количество лет (Таблица 1), матрица включает только участки с восемью или более перекрывающимися годами ( 38 ).Коэффициенты корреляции также были проанализированы в зависимости от расстояния между станциями (рис. 2). Коэффициенты корреляции были разделены на две группы, определяемые расстоянием между станциями, и две классификации, используемые в мезомасштабной метеорологии и исследованиях загрязнения воздуха: мезо-бета (от 20 до 200 км) и мезо-альфа (от 200 до 2000 км), определенные как ( 40 ). Количество значимых ( P <0,05) и незначимых коэффициентов рассчитывалось внутри каждой группы. Тест χ 2 был выполнен с использованием вычисленных чисел для определения степени значимости (разницы значимости) между каждой шкалой. Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: регрессионная модельСтатистический подход, использованный в этом исследовании, был посвящен построению геостатистической регрессионной модели, которая выходит за рамки традиционных подходов. SPIn пыльцы трав, предсезонная температура воздуха и наблюдения за осадками использовались в качестве входных данных для 28 участков наблюдения за пыльцой, охватывающих Северо-Западную Европу, всего 386 сезонов пыльцы (Таблица 1). В соответствии с требованиями аэробиологических исследований выбранные участки содержали данные о пыльце не менее 8 лет ( 38 ).Модель регрессии следовала подходу, предложенному ( 41 ) и позже примененному ( 42 ) для трав в Кордове, Испания. Модель, используемая здесь для моделирования SPIn, была SPIn (t) = exp (ln (SPIn (t − 1)) — rm + exp (a * ln (SPIn (t − 1)) + b + c * ln (Tmax) + d * ln (Nprec))) (1) где SPIn ( t ) и SPIn ( t — 1) — это SPIn, относящиеся к текущему ( t ) и предыдущему ( t — 1) сезонам пыльцы; r м — постоянная, представляющая максимальную наблюдаемую производительность; a , b , c и d — коэффициенты регрессии; T max — максимальная дневная температура воздуха, усредненная за период с 1 марта по 30 апреля для каждого рассматриваемого года; и N prec — количество дней с осадками за тот же период, что и T max .Количество дней с осадками ( N до ) было выбрано вместо количества осадков (в миллиметровом масштабе), поскольку дни с дождями считались лучшим предиктором наличия воды, используемой для роста травы и производства пыльцы. Бывают дни с большим количеством осадков (в миллиметровом масштабе), но из-за стока поверхностных вод во время наводнений вода, доступная растениям, такая же, как и в более низкие дни, что искажает результат. Хотя уравнение является общим, константы и входные данные специфичны для каждого сайта.В этом исследовании были применены четыре версии модели (уравнение 1): (i) модель 1, модель, включающая только SPIn; (ii) модель 2, модель с учетом SPIn и T max ; (iii) модель 3, модель с SPIn и N prec ; и (iv) модель 4, модель, включающая SPIn, T max и N prec (как показано выше). Модели были построены с использованием нелинейной функции наименьших квадратов в программе R версии 3.6 (https: // r-project.org). Выбор периода для T max и N prec , применяемых для каждого региона, обоснован анализом дат начала сезона пыльцы трав (рис. 1). Смоделированные значения SPIn сравнивались с наблюдениями с помощью статистического (корреляционного) анализа для каждой отдельной станции, а также в глобальном масштабе, т.е.включая все станции. Графики глобального разброса с соответствующими значениями R 2 показаны в разделе «Результаты», тогда как статистические сводки с смоделированными и наблюдаемыми временными рядами SPIn доступны в дополнительных материалах.Оптимальное количество лет для построения регрессионной модели было определено с использованием станций с 20-летними данными о пыльце за период 1999–2018 гг .: Вустер (Великобритания), Лестер (Великобритания), Лейден (Нидерланды), Брюссель (Бельгия), Де Хаан (Бельгия), Копенгаген (Дания) и Выборг (Дания). Модель 4 использовалась для определения оптимального количества лет. Модель использовалась для различного количества лет, начиная с восьми последних лет, затем увеличивая число на 1, пока не достигло 20 лет для каждой из семи выбранных пыльцевых станций.Таким образом, количество лет, обеспечивающее максимальную корреляцию между смоделированным и наблюдаемым SPIn, было определено для отдельных станций и усреднено по станциям с соответствующим SD (рис. S3). Смоделированные и наблюдаемые межгодовые колебания SPIn были расширены от точечных местоположений до полного географического охвата в пределах изучаемого региона с использованием интерполяции с методом обратных расстояний. Чувствительность к отдельным точкам оценивалась с помощью взаимной корреляции с использованием аналогичных подходов, которые были реализованы в связанных исследованиях пыльцы амброзии [см.g., ( 43 ) и ссылки в нем], разработанные с использованием стандартных рекомендаций Агентства по охране окружающей среды США. Моделирование межгодовой изменчивости пыльцы трав: механистическая модель.Механистический подход, использованный в этом исследовании, описывает межгодовые колебания SPIn через изменение роста травы, измеряемое в основном с помощью NPP. ЧПП определяется как чистое производство органического углерода растениями в экосистеме ( 13 ). Основное предположение, используемое в подходе, предполагает, что SPIn меняется в зависимости от APP из года в год.Межгодовая изменчивость АПП, в свою очередь, может быть описана через изменение АЭС. Это можно записать как APP (x, y) = veg (x, y) * NPPvar (x, y) * Ntotal (2), где APP — годовое производство пыльцы в данном месте с географическими координатами x и y . представляет долготу и широту, veg — это доля ячейки сетки, покрытая травяной растительностью с координатами x и y , NPP var — межгодовая вариация NPP для данного года, а N всего — общее количество пыльцы трав, выбрасываемых за сезон, представлено постоянной величиной, равной 10 12 пыльцы / (м 2 * год). Модель JULES использовалась для моделирования АЭС. JULES — это основанная на процессах модель, моделирующая взаимодействия суши и атмосферы, представленные потоками углерода, воды, количества движения и энергии между поверхностью и атмосферой ( 14 ). Модель применима во всем мире, и ее можно использовать для моделирования различных функциональных типов растений: широколиственных, игольчатых, трав, кустарников и сельскохозяйственных культур C 3 и C 4 ( 44 ). JULES (v5.1) был настроен для моделирования АЭС для 34 точек, расположенных рядом с пыльцевыми станциями (рис.1 и таблица 1). Моделирование JULES было настроено для выбранных точек, охватывающих только траву C 3 с долей растительности, равной 1. Модель была основана на наборе метеорологических данных WATCH-Forcing-Data-ERA-Interim (WFDEI) ( 45 ), и набор данных имеет глобальный охват с разрешением 0,5 ° по горизонтали и 3-часовыми интервалами. Следующие метеорологические переменные были извлечены из WFDEI: температура воздуха, нисходящие потоки коротковолновой и длинноволновой радиации, удельная влажность, приземное давление, скорость ветра, накопленный снегопад и интенсивность осадков.Эти переменные были необходимы для запуска модели. Данные были доступны за период 1979–2016 годов, а модель была запущена за 1996–2016 годы с 30-минутными временными шагами. Суточные значения NPP были извлечены из выходных данных модели и суммированы с первого марта до даты начала сезона пыльцы трав для каждой станции и года, где присутствовали данные SPIn (Таблица 1). Дата начала подведения итогов ЧПП (1 марта) считалась днем начала роста популяции трав в большей части исследуемого региона.Значения NPP и SPIn были преобразованы в межгодовую вариацию относительно средних значений. Это изменение было проанализировано путем поиска корреляций между преобразованной NPP и SPIn на отдельных станциях, а также одновременного рассмотрения всех станций (рис. 5 и файл данных S1). Был также проведен дополнительный набор прогонов модели чувствительности для изучения влияния удвоенной концентрации CO 2 в атмосфере на значения АЭС (рис. S4 и файл данных S1). Статистический анализСтатистический анализ проводился путем расчета коэффициентов корреляции Спирмена или Пирсона ( R ) после первой проверки гипотезы о том, что годовой SPIn может быть ненормально распределенным с использованием критерия Шапиро-Уилка (с уровнем значимости α = 0.01) с помощью «пакета R Stats» в программном обеспечении R. Коэффициенты корреляции ( R ) и коэффициенты детерминации — R 2 (статистическая модель) были рассчитаны, как описано в соответствующих подразделах Материалов и методов. Наблюдаемые временные ряды SPIn, охватывающие все доступные годы и станции, также были проанализированы путем расчета среднего, медианного значения, значений SD и теста нормальности Шапиро-Уилка. Результаты представлены в таблице S6. Значения P и N указаны в основном тексте, на рисунках и в таблицах в дополнительных материалах, где это применимо. Благодарности: Мы благодарим Национальное управление океанических и атмосферных исследований за предоставленную глобальную сводку дневных метеорологических данных. Признательны Т. Ричарду Мартьюсу (CEH) и А. Мартинес-де ла Торре (CEH) за плодотворное обсуждение вопросов моделирования JULES. Мы благодарны А.-П. Holm (Asthma Allergy Дания) за получение и предоставление данных SPIn травы для двух датских сайтов (Копенгаген и Выборг), участвовавших в исследовании. Мы также очень благодарны Р. Джонсу из Университета Эксетера за координацию и поддержку проекта Exeter PollerGen.Мы благодарим П. Харви из Метеорологического бюро Эскдалемюрской геомагнитной обсерватории, Великобритания, за сбор данных о пыльце. Мы признательны всем счетчикам пыльцы, которые на протяжении многих лет собирали данные на участках мониторинга. Финансирование: Эта работа была поддержана Советом по исследованиям окружающей среды (номера грантов NE = N003756 = 1, NE / N002431 = 1, NE = N002105 = 1 и NE = N001710 = 1). C.H.P. поддерживается Центром биомедицинских исследований NIHR в Лестере и Ассоциацией исследований астмы и аллергии Мидлендса (MAARA).Выраженные взгляды принадлежат авторам и не обязательно принадлежат NHS, NIHR или Министерству здравоохранения. Институт Джеймса Хаттона получает финансовую поддержку от отдела исследований и аналитических служб правительства Шотландии по сельским и экологическим наукам (RESAS). Вклад авторов: А.К. и C.A.S. разработал исследование. А.К. установили модели, выполнили разработку моделей для региона СЗЕ, прогоны моделей и анализ результатов. А.К. и C.A.S. подготовил исходный бумажный проект.A.B., B.A.-G., G.M.P., C.H.P., J.S., L.A.d.W., K.R., G.O., C.S., N.B., J.A., J.Ba., J.Be., C.A.F., R.N.M., S.P., K.S., J.T., J.Z.-C. собрали образцы, подсчитали пыльцу и предоставили данные наблюдений за пыльцой трав для соответствующих участков. Все авторы внесли свой вклад в написание статьи. Конкурирующие интересы: Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: Все данные, необходимые для оценки выводов в статье, представлены в статье и / или дополнительных материалах.Набор метеорологических данных GSOD, использованный в этом исследовании, находится в свободном доступе по адресу https://catalog.data.gov/dataset/global-surface-summary-of-the-day-gsod. Дополнительные данные доступны у авторов и / или владельцев данных по запросу. Набор метеорологических данных WFDEI доступен по адресу ftp: // rfdata: forceDATA@ftp.iiasa.ac.at [подробности см. В ( 45 )].
Старение и уход за пожилыми людьми в арабском регионе: политические вызовы и возможностиАбьяд, А. (2006) Услуги здравоохранения для пожилых людей на Ближнем Востоке. Деловой журнал Ближнего Востока . Международная организация по болезни Альцгеймера (2011 г.). Всемирный отчет о болезни Альцгеймера 2011: Преимущества ранней диагностики и вмешательства .Лондон: ADI. Google Scholar Arber, S., & Ginn, J. (1995). Оплачиваемая работа и неформальный уход. Работа, занятость и общество, 9 (3), 445–471. Артикул Google Scholar Боггац, Т., и Дассен, Т. (2005). Старение, зависимость от ухода и уход за пожилыми людьми в Египте: обзор литературы. Международный журнал медсестер пожилых людей, 14 , 56–63. Google Scholar Кларк Д. и Райт М. (2007). Международная обсерватория по уходу за пациентами в конце жизни: глобальный взгляд на развитие паллиативной помощи. Журнал по лечению боли и симптомов, 33 (5), 542–546. Commas-Herrera, A., Wittenberg, R., Costs-font, J., Gori, C., Di Maio, A., Patxot, C., Pickard, L., Pozzi, A., & Ротганг, Х. (2006). Будущие расходы на долгосрочное лечение в Германии, Испании, Италии и Великобритании. Старение и общество, 26 , 285–302. Артикул Google Scholar Экономическая и социальная комиссия для Западной Азии (ЭСКЗА) и Департамент по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций (ДЭСВ ООН) (2006). Условия жизни пожилых людей во всем мире, ST / ESA / SER.A / 240. Эль Хаддад, Ю. (2006). Основные тенденции, влияющие на семьи в странах Персидского залива s. Основные Тенденции, влияющие на семьи: Справочный документ .Организация Объединенных Наций. Женева, Департамент по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций. Эль-Аши, А. К. (2007). Семейные отношения в исламе. Исламский мир. http://www.islamic-world.net/parenting/parenting_page/family_relationships_in_islam.htm. Эль-Саадани, С. М. (2006). Развод в арабском регионе: текущие уровни , Тенденции и особенности . Европейская конференция по народонаселению 2006 г., Ливерпуль. 21–24 июня. Фаргес, П.(2006). Международная миграция в арабском регионе . Заседание группы экспертов ООН по международной миграции и развитию в арабском регионе: проблемы и возможности, Бейрут. 10 мая. Глендиннинг, К. (1992). Занятость и общественная забота: политика на 1990-е годы. Работа, занятость и общество, 6 (1), 103–111. Артикул Google Scholar Худфар, Х. (1997). Между браком и рынком: интимная политика и выживание в Каире .Беркли: Калифорнийский университет Press. Google Scholar Hussein S (2002) Исследование моделей брачности в Египте и странах Магриба , докторская диссертация, Лондонская школа экономики, Лондонский университет. Hussein, S., & Manthorpe, J. (2005). Международный обзор рабочей силы по долгосрочному уходу: политика и нехватка. Журнал старения и социальной политики, 17 (4), 75–94. Артикул Google Scholar Hussein, S., & Manthorpe, J. (2007). Женщины с Ближнего Востока и Северной Африки в Европе: понимание динамики их брака и семьи. Европейский журнал социальной работы, 10 (4), 465–480. Артикул Google Scholar Хусейн С., Манторп Дж. И Бакалана А. (2009) Конкурирующие потребности женщин Труд : Роль женщин в обеспечении долгосрочного ухода в Российской Федерации .Ноябрь 2009 г. Всемирный банк, Вашингтон, округ Колумбия, Лондон: Группа исследования трудовых ресурсов социальной помощи. Джоши, Х. (1995). Рынок труда и неоплачиваемая забота: конфликт и компромисс. Будущее семейного ухода за пожилыми людьми . И. Аллен и Э. Перкинс. Лондон, HMSO : IX, 234p. Jütting, J., Parlevliet, J. и Xenogiani, T. (2008) Восстановление неформальной занятости . Рабочий документ ЦЕНТРА РАЗВИТИЯ ОЭСР № 266. Kronfol, N., и другие. (2013). Старение в арабском регионе: тенденции, последствия и варианты политики. ЭСКЗА, Бейрут. Доступно по адресу http://www.escwa.un.org/divisions/div_editor/Download.asp?table_name=divisions_other&field_name=ID&FileID=1588 (последний доступ 11 июня 2015 г.). Марголис, С. А., и Рид, Р. Л. (2001). Институционализация пожилых людей в медицинском районе в Объединенных Арабских Эмиратах: состояние здоровья и коэффициент использования. Геронтология, 47 , 161–167. Артикул Google Scholar Менш, Б., Сингх, С. и Кастерлайн, Дж. (2005) Тенденции в отношении времени заключения первого брака среди мужчин и женщин в развивающихся странах . Совет по народонаселению, Рабочий документ отдела исследования политики № 202. Миркин Б. (2010). Уровни населения , Тенденции и политика в арабском регионе : Проблемы и возможности . Отчет о человеческом развитии в арабских странах. Программа развития ООН. Паволини, Э., и Ранчи, К.(2008). Реструктуризация государства всеобщего благосостояния: реформы системы длительного ухода в странах Западной Европы. Журнал европейской социальной политики, 18 (3), 246–259. Артикул Google Scholar Филлипс, Дж., Бернард, М., Читтенден, М., и Джозеф Раунтри, Ф. (2002). Совмещение работы и ухода: опыт работающих лиц, осуществляющих уход за пожилыми людьми . Бристоль: Опубликовано для Фонда Джозефа Раунтри издательством The Policy Press. Google Scholar Рашад, Х., и Хадр, З. (2002). Демография арабского региона: новые вызовы и возможности. В I. Sirageldin (Ed.), Человеческий капитал: Экономика народонаселения на Ближнем Востоке (стр. 37–49). Каир: Американский университет в Каире Press. Google Scholar Рашад, Х., Осман, М., и Фоуди-Фахими, Ф. (2005). Брак в арабском мире .Вашингтон, округ Колумбия: Справочное бюро по народонаселению. Google Scholar Роуди-Фахими, Ф. и Кент, М. М. (2007). Вызовы и возможности — Население Ближнего Востока и Северной Африки. Population Bulletin, 62 (2), 3–19. Google Scholar Rugh, A. B. (1981). Детские дома и дома для престарелых в Египте: противоречие или утверждение в обществе, ориентированном на семью? Международный журнал социологии семьи, 11 , 203–233. Google Scholar Rugh, A. B. (1984). Семья в современном Египте . Сиракузы: Издательство Сиракузского университета. Google Scholar Rugh, A. B. (1997). В кругу: родители и дети в арабской деревне . Нью-Йорк: издательство Колумбийского университета. Google Scholar Саксена, П.C. (2008) Старение и возрастно-структурный переход в арабских странах: региональные различия, социально-экономические последствия и социальное обеспечение, GENUS , 64 (№№ 1–2), 37–74. Седдон Д., Робинсон К. и Джонс К. (2004). Работники, осуществляющие уход : На пути к интегрированной системе поддержки . Заключительный отчет для Управления исследований и разработок в области здравоохранения и социальной защиты Уэльса. Бангор, Центр исследований и развития социальной политики Уэльского университета. Шах Н., Юнт К., Шах М. и Менон И. (2002). Условия жизни пожилых женщин и мужчин в Кувейте. Журнал межкультурной геронтологии., 17 (4), 337–355. Артикул Google Scholar Шах, Н., Бадр, Х., и Шах, М. (2012). Иностранные домашние работники, которые ухаживают за пожилыми кувейтскими мужчинами и женщинами: социально-демографические корреляты и состояние здоровья. Старение и общество, 32 , 1008–1029. Артикул Google Scholar Сибай А. и Ямут Р. (2012). Семейная помощь пожилым людям в арабских странах: между традициями и современностью. В Х. Гроте и А. Соуза-Поза (ред.), Динамика населения в мусульманских странах : Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Сибай, А., Сен, К., Байдун, М., и Саксена, П. (2004). Старение населения в Ливане: текущее состояние, будущие перспективы и последствия для политики. Бюллетень Всемирной организации здравоохранения, 82 , 219–225. Google Scholar Сибай, А. М., Байдун, М., и Томе, Р. (2009). Условия жизни пожилых ливанских женщин, когда-либо состоявших в браке: выгодно ли жить с замужними детьми? Журнал межкультурной геронтологии, 24 , 5–17. Артикул Google Scholar Сибай, А.А., Томе, Р. А., Ямут, Р. Юнт, К. М., Кронфол, Н. М. (2012). Пожилые люди: от почитания к уязвимости? В S. Jabbour, R. Giacaman, M. Khawaja и I. Nuwayhid (ред.). Общественное здравоохранение в арабском мире Синуну, М., Юнт, К. М., и Эль Афифи, Н. А. У. (2009). Неформальный и формальный долгосрочный уход за ослабленными пожилыми людьми в Каире, Египет: решения о семейном уходе в контексте социальных изменений. Журнал межкультурной геронтологии, 24 (1), 63–76. Артикул Google Scholar Тайвар М., Араб М. и Монтазери А. (2008). Детерминанты связанного со здоровьем качества жизни пожилых людей в Тегеране, Иран. BMC Public Health, 8 . DOI: 10.1186 / 1471-2458-8-323 (получено 29 октября 2009 г.). ООН (2013). Экономический и Социальный Совет ООН E / CN.5 / 2013/6: Второй обзор и оценка Мадридского международного плана действий по проблемам старения, 2002 г. http: // daccess-ddsny.un.org/doc/UNDOC/GEN/N12/613/56/PDF/N1261356.pdf?OpenElement. По состоянию на сентябрь 2015 г. ПРООН (2013) Отчет о человеческом развитии за 2013 год. http://hdr.undp.org/en/2013-report. По состоянию на июль 2015 г. ЮНФПА и HelpAge International (HAI) (2012). Обзор доступных политик и законодательства, данных и исследований, а также институциональных механизмов, касающихся пожилых людей — прогресс после Мадрида. Отчет составлен в рамках подготовки к публикации «Положение пожилых людей в мире». United Nations (2011) Текущее состояние социального положения, благополучия, участия в развитии и прав пожилых людей во всем мире. Нью-Йорк (Нью-Йорк): Организация Объединенных Наций, Департамент по экономическим и социальным вопросам; 2011. http://www.un.org/esa/socdev/ageing/documents/publications/current-status-olderpersons.pdf. По состоянию на июль 2015 года. United Nations (2014) Open Working Group Proposal for Sustainable Development Goals, доступен 10 июля по адресу https: //ustainabledevelopment.un.org/index.php?page=view&type=400&nr=1579&menu=1300. Региональное бюро Программы развития Организации Объединенных Наций для арабских государств и Арабский фонд экономического и социального развития (2009 год). Доклад о человеческом развитии в арабских странах за 2009 год [Электронный ресурс]: на пути к росту числа женщин в арабском мире . Нью-Йорк: Программа развития Организации Объединенных Наций. Google Scholar ВОЗ (2000). На пути к международному консенсусу в отношении политики долгосрочного ухода за престарелыми .Женева: ВОЗ. Google Scholar ВОЗ (2013) Глобальная база данных о расходах на здравоохранение. http://apps.who.int/nha/database. По состоянию на июль 2015 г. Yount, K. (2005). Патриархальная сделка и отношения между поколениями в Египте. The Sociological Quarterly, 48 , 137–164. Артикул Google Scholar Yount, K. M., & Khadr, Z.(2008). Гендерные, социальные изменения и условия жизни среди пожилых египтян в 1990-е годы. Population Research and Policy Review, 24 (2), 201–225. Артикул Google Scholar Йунт, К. М., и Рашад, Х. (2008). Семья на Ближнем Востоке: изменение взглядов в Египте, Иране и Тунисе . Лондон: Рутледж. Google Scholar Юнт, К.М., & Сибай А. М. (2009). Демография старения в арабских странах. В D. L. Poston & P. Uhlenberg (Eds.), Международный справочник по старению населения [Электронный ресурс] (стр. 277–315). Дордрехт: Springer, Нидерланды. Google Scholar Ипотечный калькулятор | Кинни Real Estate TeamГород —Все города — AcampoAlamedaAlpine MeadowsAltaAlturasAmadorAmador CityAmerican CanyonAngels CampAntelopeAntiochApplegateArbogaArbuckleArnoldAtwaterAuburnBallicoBangorBear ValleyBeckwourthBrentwoodBrooksBrowns ValleyBrownsvilleBursonByronCalavaresCalaverasCalifornia CityCameron ParkCaminoCamptonvilleCapayCarmichaelCastro ValleyCatheys ValleyCeresChallengeChicoChowchillaCitrus HeightsClarksburgClementsClipper MillsClovisCoalingaCoarsegoldColfaxCollege CityColomaColumbiaColusaConcordCoolCopperopolisCorningCottonwoodCoultervilleCourtlandCresseyCrows LandingDavisDelhiDenairDiamond SpringsDiscovery BayDixonDobbinsDorringtonDos PalosDouglas CityDownievilleDrytownDublinDunniganDutch FlatEl DoradoEl Dorado HillsEl MaceroElk GroveElvertaEmigrant GapEmpireEscalonEspartoFair OaksFair PlayFairfieldFarmingtonFiddletownFirebaughFolsomForesthillFremontFrench CampFresnoGaltGarden ValleyGeorgetownGilroyGlencoeGold RiverGold RunGranite BayGrass ValleyGraysonGr eenwoodGridleyGrimesGrizzly FlatsGrovelandGuindaGustineHanfordHaywardHeraldHickmanHilmarHoodHornitosHughsonIoneIsletonJacksonJamestownKelseyKeyesKnights FerryKnights LandingKyburzLa GrangeLake Of The PinesLancasterLathropLatrobeLe GrandLincolnLindaLindenLive OakLivermoreLivingstonLockefordLodiLoma RicaLong BarnLoomisLos AngelesLos BanosLotusMaderaMadisonMantecaMariposaMarkleevilleMarysvilleMatherMaxwellMeadow VistaMendotaMercedMeridianMi Wuk VillageMiwuk VillageModestoMokelumne HillMontagueMorgan HillMount AukumMountain HouseMountain RanchMt.AukumMurphysNapaNevada CityNewarkNewcastleNewmanNicolausNorth HighlandsNorth San JuanOakdaleOaklandOakleyOlivehurstOrangevaleOregon HouseOrovilleOtherParadisePaso RoblesPattersonPenn ValleyPenrynPilot HillPine GrovePioneerPittsburgPlacervillePlanadaPleasant GrovePleasantonPlumas LakePlymouthPollock PinesPortolaRackerbyRail Дорога FlatRancho CalaverasRancho CordovaRancho MurietaRed BluffReddingRescueRichmondRio LindaRio Осорио VistaRiponRiver PinesRiverbankRocklinRodeoRosevilleRough И ReadyRumseySacramentoSalidaSalinasSan AndreasSan FranciscoSan JoseSan LeandroSan RamonSanta ClaraSanta NellaSanta RosaSheep RanchSheridanShingle SpringsSierra CitySloughhouseSmartsvilleSmartvilleSnellingSoda SpringsSomersetSonoraSoulsbyvilleSouth озеро TahoeStevinsonStocktonStonyfordStrawberryStrawberry ValleySuisun CitySunnyvaleSusanvilleSutterSutter CreekTahoe CityTahoe VistaTahomaThorntonTracyTruckeeTulareTuolumneTurlockTwain HarteTwin BridgesUnion CityVacavilleVallecitoVallejoValley HomeValley SpringsVi СалиаВулканУоллесУолнат-КрикУолнат-рощаУотерфордУивервильВеймарУэст-ПойнтЗападный СакраментоУитлендУильямсУилсивиллУилтонЗима ВинтерсВинтонВудбриджЛес ЮрекаЮба-СитиЗамора Go . |