wtorek , 26. 5. 2020
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. 워터 포인트의 위치는 물점으로 가는 쿨란 궤도의 특정 특성에서 추론 될 수 있으며, 그 다음에는 좁은 회전 각도와 길고 지시된 트랙 세그먼트 (트랙 기반 워터 포인트) [33]. 폭우로 인해 짧은 기간(보통 몇 시간, 때로는 며칠) 동안 고비의 넓은 길위에 물이 서 있는 경우, 기본적으로 물을 갈 필요보다는 쿨란에 물을 가져다 줄 수 있습니다. 쿨란은 수원으로 눈을 먹을 수 있기 때문에 눈이 땅을 덮을 때 겨울에도 마찬가지입니다 [38, 39]. . 추론된 행동 정보는 동물 궤적과 연결하여 특정 경관 특징 또는 인위적 활동이 행동에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다[18, 30, 51]. 칼라 쿨란의 센서 데이터는 휴식과 먹이 가워 걷는 짧은 시합으로 산재하는 동안 순수한 장거리 걷기의 긴 시합도 발생하는 것으로 나타났습니다. 이것은 어떤 방해 또는 쿨란이 장거리를 이동하도록 강요하는 필요는 아마 증가한 신진 대사 비용과 연관되는 공급과 휴식 둘 다 중단한다는 것을 건의합니다. 지역 기후 데이터와 이미지의 비 이벤트의 비교를 위해 우리는 OT 광산 사이트의 지역 기상 관측소에서 시간당 강수량 기록을 사용 (N43.00833 / E106.8430에서 칼라 쿨란의 범위의 북쪽 범위에 위치; 그림 1) 그리고 글로벌 데이터와의 비교를 위해 우리는 독일 기상청의 글로벌 강수 기후 학 센터 (GPCC)의 지상 국 데이터를 기반으로 공간 평균 추정치를 사용했습니다. GPCC 퍼스트 추측 데일리 제품은 상대적으로 거친 0.5도 그리드(위도약 41km E-W x 55km N-S)에서 제공됩니다: ftp://ftp.dwd.de/pub/data/gpcc/html/gpcc_firstguess_daily_doi_download.html. 분석을 위해, 우리는 GPCC 제품(S3 도)으로부터의 상응하는 강수량 추정치와 시간당 쿨란 트랙 위치를 각각 연관시켰다.

아래의 TSR 크리에이 션은 이 크리에이 션에 사용 되었습니다. 역할 데이터 큐레이션, 공식 분석, 쓰기 – 쿨란과 가축에 대한 근접성 검토 및 편집은 거의 기록되지 않았습니다. 가축을 보여주는 : 박트리아 낙타를 보여주는 23, 4 말, 2 가축과 1 염소. 어떤 이미지 (포장 TT 또는 OT 도로 이외의) 사람, 목자 캠프, 또는 차량을 보여주지 않았다. 이미지는 KS가 결정하기위한 코딩 계획에 따라 KS에 의해 손으로 코딩되었습니다 : 쿨란의 수, 새끼의 존재, 다른 쿨란과의 긴밀한 연관성, 이미지에 보이는 동물의 행동, 머리 위치에 대한 프록시로 이미지의 수평선 기울기, 목자 캠프, 가축 및 인프라, 서식지 유형 및 날씨 (마지막 두 가지의 경우, 물의 가용성에 특별한 관심 있음) 코딩 구성표 및 코딩 예제는 S2 File을 참조하십시오. 역할 개념화, 데이터 큐레이션, 공식 분석, 자금 조달 취득, 방법론, 프로젝트 관리, 감독, 시각화, 쓰기 – 원래 초안, 쓰기 – 검토 및 편집 카메라의 측면 방향은 칼라 쿨란이 머리를 들어 올리거나 내리면 이미지의 기울어진 수평 („수평 기울기”)을 초래하고 수평에 가까웠습니다(2) 수평에 가까웠습니다.