SCI Библиотека

Мониторинг популяций редких и охраняемых видов является важной задачей ведения федеральной и региональных красных книг, а также представляет полезную информацию для корректировки Красного списка МСОП. В статье приведены новые данные по биологии, экологии и хорологии 4 редких, преимущественно охраняемых в субъектах Юга России, видов (подвидов) жужелиц, Carabus scabrosus colchicus, C. clathratus, Carterus gilvipes и C. angustipennis lutschniki, полученные в 2011-2019 гг. в ходе собственных мониторинговых исследований и изучения нового материала из ряда доступных авторам коллекций. Вероятными причинами изменений биоэкологических и хорологических характеристик указанных видов может являться трансформация их жизненных циклов в ходе приспособления к изменяющимся условиям среды.

Приводятся данные по сезонной динамике активности и демографической структуре популяций жужелиц Carabus exaratus и C. cumanus в условиях лиманно-плавневого природного комплекса Северо-Западного Кавказа (Славянский район Краснодарского края). По результатам сбора имаго жужелиц почвенными ловушками Барбера-Гейдемана и изучения состояния их репродуктивной системы реконструированы сезонная динамика активности и жизненные циклы двух массовых видов жужелиц трибы Carabini. Проведено сравнение с данными возрастной структуры популяций C. exaratus и C. cumanus из других зон Краснодарского края. Установлено, что жизненный цикл у С. exaratus и C. cumanus является одногодичным. Для C. exaratus характерно летне-осеннее размножение с зимующими постгенеративными имаго, а для C. сumanus - весенне-летнее с зимующими в большей степени постгенеративными и имматурными особями. У C. exaratus на протяжении 2016-2017 гг. наблюдалось незначительное численное преобладание самок над самцами, у C. cumanus в 2016 г. с небольшим перевесом доминировали самки, а в следующем году - самцы.

Изучены биологические особенности пяти массовых видов «полевых» жужелиц в агроландшафтах лиманно-плавневого природного комплекса на территории Славянского района Краснодарского края. Установлены особенности сезонной динамики активности и возрастной структуры популяций Anchomenus dorsalis, Harpalus rufipes, Calathus melanocephalus, C. erratus и C. fuscipes. Реконструированы их жизненные циклы и кратко охарактеризовано хозяйственное значение. Жизненный цикл A. dorsalis можно охарактеризовать как однолетний моновольтинный весенний моноцикл, H. rufipes - факультативно двухгодичный позднелетний рецикл, C. melanocephalus - однолетний моновольтинный летний моноцикл, C. erratus и C. fuscipes - как однолетний моновольтинный летне-осенний моноцикл.

Приводятся данные по видовому составу жужелиц агроценозов ФГБНУ ВНИИБЗР в черте г. Краснодара. Исследовано 9 опытных участков, выявлено 12 преобладающих видов из 8 родов жужелиц. Основными критериями выбора агроценозов являлась пространственная близость участков, позволяющая проследить миграции жужелиц, разнообразие сельскохозяйственных культур и внесение в почву различных препаратов как химического, так и биологического происхождения. Описывается сезонная динамика активности карабидокомплекса. Проанализирован материал, собранный почвенными ловушками Барбера в 2016 году. Определено, что наибольшее видовое разнообразие отмечается в летний период. Преобладающими видами в весенний период являются Carabus exaratus, Carabus planus, Harpalus rufipes, Harpalus cupreus и Brachinus brevicollis, в летний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes, Anchomenus dorsalis и Brachinus brevicollis, а в осенний период - Carabus planus, Carabus exaratus, Harpalus cupreus, Harpalus rufipes и Brachinus brevicollis. Для установления основного вектора перемещения жужелиц в агроландшафтах проведена обработка данных по динамике численности и обилию видов жужелиц. Установлены направления миграций массовых видов. Полученные данные имеют определенное значение для конкретизации представлений о фауне жужелиц агроценозов города Краснодара и могут быть использованы при составлении кадастров животного мира этого муниципального образования.

Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы - активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) - универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример.

Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой - либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов - это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже - на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej. kubagro. ru/2016/05/pdf/01. pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария - системы «Эйдос».

В настоящей статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос», для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом и создания обобщенных образов родов жужелиц на основе изображений входящих в них видов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений жужелиц, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос» для обработки изображений, их обобщения, сравнения конкретных изображений с обобщенными, сравнения обобщенных изображений друг с другом

В статье рассматривается система управления денежными потоками как ключевого фактора обеспечения финансовой устойчивости предприятия в условиях экономической нестабильности. Актуальность исследования обусловлена высокой волатильностью финансовых рынков, усилением конкуренции и необходимостью адаптации бизнеса к изменяющимся внешним условиям. Авторы проводят комплексный анализ теоретических основ и практических инструментов управления денежными потоками, уделяя особое внимание стратегиям оптимизации ликвидности, минимизации кассовых разрывов и повышения эффективности использования финансовых ресурсов. В работе систематизированы классификации денежных потоков, методы их анализа (прямой, косвенный, коэффициентный) и инструменты оптимизации, включая сокращение финансового цикла, синхронизацию поступлений и выплат, факторинг, бюджетирование и управление валютными рисками. Особое внимание уделено цифровизации процессов финансового менеджмента, внедрению ERP-систем и автоматизации казначейских операций.

Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по внедрению системы управления денежными потоками, основанной на принципах сбалансированности, ликвидности и эффективности. Авторы обосновывают применение концепции управления стоимостью (Value-Based Management) с фокусом на свободный денежный поток (FCF) как ключевой показатель финансового здоровья компании. Результаты исследования могут быть использованы предприятиями для повышения платежеспособности, снижения финансовых рисков и обеспечения долгосрочной устойчивости в условиях рыночной турбулентности.

Восемнадцатого февраля 2025 года в Музейном центре Российского государственного гуманитарного университета в Москве открылась выставка «瓷烤炉. О необычном заказе Петра I в Китай». Проект приурочен к 300-летию завершения эпохи правления Петра I (1672–1725) и посвящён малоизученному эпизоду истории – заказу государем фарфоровых изразцовых печей в Китае в 1715 году.

Идентификация-трансформационный процесс внутри социокультурных групп, результатом которого становится их идентичность - матрица или схема с узлами культурного кода. Векторы идентификации разнообразны. Один из них - лингвокультурный, в контексте которого осуществляется дифференциация и интеграция культурных и языковых компонентов. Признаки исключительности языковых сообществ находятся в разных слоях языка. Один из них - пласт топонимов, индивидуальных именований места. Имена геообъектов образуют систему и предстают не только как имена собственные, но и как апеллятивы, употребляющиеся в качестве названий ландшафта. В топонимике используются не только языковые данные. Базой топонимики служит информация, которую дает история, объясняющая культурное освоение пространства, и география, изучающая различные формы ландшафта, как культурные, так и природные. Бразильская топонимия развивается достаточно интенсивно. Это обусловлено динамикой и историей бразильского общества, в формирование которого вовлечены неоднородные этнические, конфессиональные, профессиональные группы населения, имеющие собственную языковую и культурную идентичность. Кразнообразным функциям топонимов относятся: номинативная, с помощью которой передается информация не только о том или ином месте, но и определяется его географический, административный и этноконфессиональный статус; с геоиндикационной точки зрения топоним укажет на точку (или линию) в пространстве, с которой он связан; прагмалингвистическая функция топонима направлена на то, чтобы дать эмоциональную, рациональную или эстетическую оценку тому геообъекту, который получил топонимическую идентификацию. Семиотически релевантными являются такие группы топонимов, как природные и антропогенные; среди природных - зоотопонимы, фитотопонимы, гидронимы (названия океанов, морей, рек, озер, колодцев, болот, водохранилищ, водопадов, каналов), литотопонимы, оронимы (наземные названия рельефа), космонимы (названия планет и космических светил), дримонимы (названия лесов). Природа Бразилии величественна и разнообразна, а население гетерогенно по своему составу и происхождению. В связи с топонимической деятельностью разных этносов, использующих родные языки (официальным языком Бразилии является португальский), географическим объектам присваиваются наименования из разных языков. Большую часть составляют португальские топонимы, следующее по численности место занимают топонимы автохтонного (индейского) населения. Исторически обусловлены топонимы из африканских языков ква и банту. Топономинации создают и иммигранты из европейских и азиатских стран. В ряду антропогенных топонимов, с предметно-номинативной точки зрения, выделяются ойконимы - названия населенных пунктов. В класс ойконимов входят астионимы и комонимы. Курбанонимам относятся наименования внутригородских объектов (годонимы и агоронимы). Особую группу составляют экклезионимы.