Luis ru: ЛПТ – газовое пожаротушение | ЛУИС+

Содержание

«ЛУИС+» — Экскон

400081, Волгоград, ул. Бурейская, 7, 2-ой этаж, правое крыло
Тел.: (8442) 43-97-98  
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=244

620100, Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 12, строение 6, вход 1
Тел.: (343) 298-20-28 
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=246

420064, Казань, Оренбургский тракт, 128
Тел.: (843) 204-22-33
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=248

350051, Краснодар, ул. Дальняя, д. 2
Тел.: (861) 273-99-03
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=243

660021, Красноярск, ул. Дубровинского, д. 112
Тел.: (391) 216-50-20
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=1422

603086, Нижний Новгород, ул. Мануфактурная, дом 14, пом 1
Тел.

(831) 214-71-17
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=245

630007, Новосибирск, ул.Фабричная, д.10, корп.3
Тел.: (383) 285-33-77
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=249

614064, Пермь, ул.Чкалова, д.7а, корп.1
Тел.: (342) 206-07-47
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=284

344029, Ростов-на-Дону, ул.Менжинского д.4А
Тел.: (863) 261-82-10 
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=242

443029, Самара, ул.Солнечная, д.53
Тел.: (846) 231-10-11
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=22789

445044, Тольятти, ул.Автостроителей, д.2, оф. 9
Тел.: (8482) 50-59-71
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=23397

625048, 

Тюмень, ул. Эрвье, д. 9 
Тел.:  (3452) 638-183, 489-535
http://luis. ru/contacts/?CITY_ID=250

450054, Уфа, ул.Комсомольская, д.139
Тел.: (347) 246-51-76
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=10927

454090, Челябинск, проспект Ленина, д. 35
Тел.: (351) 220-00-72
http://luis.ru/contacts/?CITY_ID=247

Luis | Учебный центр

Шрифт: A A A

Цвет сайта: Б Ч С

Изображения: Выкл Вкл

Обычная версия

Ваш город: Москва

Да Нет

Выбрать городВладивостокВолгоградВоронежЕкатеринбургКазаньКраснодарКрасноярскМоскваНижний НовгородИркутскБарнаулНовосибирскПермьРостов-на-ДонуСамараСанкт-ПетербургТольяттиТюменьУфаЧелябинскСтавропольНабережные ЧелныНовокузнецк

Ваш город: Москва

Да Нет

Выбрать городВладивостокВолгоградВоронежЕкатеринбургКазаньКраснодарКрасноярскМоскваНижний НовгородИркутскБарнаулНовосибирскПермьРостов-на-ДонуСамараСанкт-ПетербургТольяттиТюменьУфаЧелябинскСтавропольНабережные ЧелныНовокузнецк +7 (495) 637 63 17

Подпишись и узнай первым!

Расширенный поиск

Ближайшие курсы

Подпишись и узнай первым!


Ваша заявка успешно отправлена
в ближайшее время мы с вами свяжемся

запросы обрабатываются с 9 до 18
по московскому времени ok

Обратный звонок

Подписка подтверждена

Спасибо, что подписались на нашу рассылку!

Вы отказались от подписки.

Ваш адрес был успешно отписан.

Уведомить о ближайшей дате

Не нашли нужный семинар? Оставьте заявку.

Данный сайт использует Cookies с целью улучшения функционирования и персонализации Вашего пребывания на сайте. Используя данный сайт Вы соглашаетесь с использованием Cookies. Подробнее о cookies

Информация о сайте luis.ru

Здесь вы сможете провести полный анализ сайта, начиная с наличия его в каталогах и заканчивая подсчетом скорости загрузки. Наберитесь немного терпения, анализ требует некоторого времени. Введите в форму ниже адрес сайта, который хотите проанализировать и нажмите «Анализ».

Идёт обработка запроса, подождите секундочку

Чаще всего проверяют:

Сайт Проверок
vk.com 94015
vkontakte.ru 43468
odnoklassniki. ru 34521
2ip.ru 17365
mail.ru 17014
yandex.ru 14514
pornolab.net 10096
youtube.com 9584
rutracker.org 9222
google.com 7261

Результаты анализа сайта «luis.ru»

Наименование Результат
Скрин сайта
Название ЛУИС+ Комплексные системы безопасности — Продажа оборудования для систем безопасности и видеонаблюдения
Описание Официальный сайт компании ЛУИС+. Комплексные системы безопасности. Поставка систем безопасности, техническая поддержка, проектирование систем безопасности, постгарантийное обслуживание. Каталог продукции, филиальная сеть, учебный центр
Ключевые слова
Alexa rank
Наличие в web.archive.org http://web.archive.org/web/*/luis.ru
IP сайта 95.46.10.30
Страна Неизвестно
Информация о домене Владелец: Luis+Holding Ltd
Creation Date: 2000-06-05 15:15:39
Expiration Date: 2022-06-04 21:00:00
Посетители из стран
Система управления сайтом  (CMS) узнать
Доступность сайта проверить
Расстояние до сайта узнать
Информация об IP адресе или домене получить
DNS данные домена узнать
Сайтов на сервере узнать
Наличие IP в спам базах проверить
Хостинг сайта узнать
Проверить на вирусы проверить
Веб-сервер nginx
Картинки 44
Время загрузки 0. 19 сек.
Скорость загрузки 1760.04 кб/сек.
Объем страницы
html 336405 bytes(97.24%)
images 7128 bytes(2.06%)
css 810 bytes(0.23%)
js 1620 bytes(0.47%)
всего> 345963 bytes  

Получить информер для форума

Если вы хотите показать результаты в каком либо форуме, просто скопируйте нижестоящий код и вставьте в ваше сообщение не изменяя.

[URL=https://2ip.ru/analizator/?url=luis.ru][IMG]https://2ip.ru/analizator/bar/luis.ru.gif[/IMG][/URL]

Луис+: отзывы сотрудников о работодателе

А

Абакан

Абу-Даби

Агидель

Агрыз

Адлер

Азов

Аксай

Актобе

Алапаевск

Алатырь

Алейск

Александров

Алексеевка (Белгородская область)

Алексин

Алматы

Алупка

Алушта

Альметьевск

Амстердам

Анапа

Ангарск

Анталья

Апатиты

Апрелевка

Аргаяш

Арзамас

Армавир

Арсеньев

Артём

Архангельск

Асбест

Асино

Астрахань

Атырау

Ачинск

Ашхабад

Б

Байконур

Баку

Балаково

Балахна

Балашиха

Балашов

Бали

Бангкок

Барнаул

Барыш

Батайск

Бахмут

Бахчисарай

Бежецк

Белгород

Белебей

Белогорск

Белорецк

Белореченск

Белоярский

Бердск

Березники

Берёзовский

Берлин

Берн

Бийск

Биробиджан

Бирск

Бишкек

Благовещенка

Благовещенск

Благодарный

Бобруйск

Богородск

Боготол

Бодайбо

Бологое

Болхов

Бор

Борисоглебск

Боровск

Братск

Брест

Бронницы

Брянск

Бугульма

Бугуруслан

Будапешт

Буденновск

Бузулук

Бургас

Бутурлиновка

Буффало

Бухара

В

Варна

Варшава

Вахруши

Великие Луки

Великий Новгород

Великий Устюг

Верхнеуральск

Верхний Тагил

Верхний Уфалей

Верхняя Пышма

Верхняя Салда

Веспрем

Видное

Вильнюс

Вилючинск

Винница

Витебск

Вичуга

Владивосток

Владикавказ

Владимир

Волгоград

Волгодонск

Волгореченск

Волжск

Волжский

Вологда

Володарск

Волоколамск

Волхов

Вольск

Воркута

Воронеж

Ворсма

Воскресенск

Воткинск

Всеволожск

Выборг

Выкса

Вытегра

Вышний Волочек

Вяземский

Вязники

Вязьма

Вятские Поляны

Г

Гагарин

Гамбург

Гатчина

Геленджик

Георгиевск

Гётеборг

Глазов

Гомель

Горки Ленинские

Горно-Алтайск

Городец

Гороховец

Горячий Ключ

Грайворон

Гродно

Грозный

Грязи

Губкин

Губкинский

Гуково

Гулькевичи

Гусев

Гусь-Хрустальный

Гянджа

Д

Дальнереченск

Данков

Дедовск

Дербент

Десногорск

Дзержинск

Диксон

Димитровград

Дмитров

Днепр (Днепропетровск)

Долгопрудный

Домодедово

Донецк

Донской

Дубна

Дудинка

Душанбе

Дюртюли

Е

Евпатория

Егорьевск

Ейск

Екатеринбург

Елабуга

Елец

Еманжелинск

Енакиево

Ереван

Ессентуки

Ефремов

Ж

Железногорск

Железнодорожный

Жигулевск

Житомир

Жодино

Жуковский

З

Забайкальск

Заволжье

Закаменск

Заозерск

Западная Двина

Заполярный

Запорожье

Зарайск

Заречный

Звенигород

Зеленоград

Зеленодольск

Зеленокумск

Златоуст

Знаменск

Зубова Поляна

И

Ивангород

Ивано-Франковск

Иваново

Ивантеевка

Ижевск

Иланский

Инза

Иннополис

Инта

Иркутск

Исилькуль

Искитим

Истра

Ишим

Ишимбай

Й

Йошкар-Ола

К

Кавалерово (Посёлок городского типа)

Казань

Калачинск

Калининград

Калиновка

Калтан

Калуга

Каменск-Уральский

Каменск-Шахтинский

Каменское

Камень-на-Оби

Камышин

Кандалакша

Канск

Караганда

Карпинск

Карши

Касимов

Каспийск

Качканар

Кашира

Кемерово

Керчь

Киев

Кимры

Кингисепп

Кинель-Черкассы

Кинешма

Кириши

Киров

Кировск (Ленинградская область)

Киселёвск

Кисловодск

Кишинев

Клайпеда

Климовск

Клин

Клинцы

Кобрин

Ковров

Ковылкино

Когалым

Коломна

Колпино

Кольчугино

Коммунар

Комсомольск-на-Амуре

Конаково

Кондопога

Кондрово

Константиновск

Копейск

Кореновск

Коркино

Королёв

Коряжма

Костомукша

Кострома

Котельники

Котлас

Краков

Краматорск

Краслава

Красногорск

Краснодар

Красное Село

Краснозаводск

Краснослободск

Красноуральск

Красноуфимск

Красноярск

Красный Бор

Красный Сулин

Кривой Рог

Кропивницкий

Кропоткин

Крымск

Кстово

Кубинка

Кудымкар

Кузнецк

Кулебаки

Кумертау

Курган

Курганинск

Курск

Кушва

Кызыл

Кыштым

Кяхта

Л

Лабинск

Лангепас

Лениногорск

Ленинск-Кузнецкий

Ленск

Лепель

Лермонтов

Лесной

Ливорно

Ликино-Дулёво

Лимасол

Липецк

Лиски

Лихославль

Лобня

Лодейное Поле

Лондон

Лосино-Петровский

Луга

Луганск

Луховицы

Лыткарино

Львов

Любек

Люберцы

Любляна

Людиново

Люксембург

Лянтор

М

Магадан

Магас

Магнитогорск

Майкоп

Малаховка

Малоярославец

Мамадыш

Мариинск

Мариуполь

Маркс

Махачкала

Мегион

Межвежьегорск

Междуреченск

Мелитополь

Мерсин

Миасс

Миллерово

Минеральные Воды

Минск

Минусинск

Мирный

Михайловка

Мичуринск

Могилёв

Мозырь

Молодечно

Монино

Монреаль

Мончегорск

Москва

Московская Область

Муезерский

Муравленко

Мурманск

Муром

Мытищи

Мюнхен

Н

Набережные Челны

Навашино

Надым

Назарово

Нальчик

Наро-Фоминск

Нахабино

Находка

Невельск

Невинномысск

Немиров

Нерюнгри

Нефтекамск

Нефтекумск

Нефтеюганск

Нижневартовск

Нижнекамск

Нижний Новгород

Нижний Тагил

нижняя тура

Николаев

Никосия

Новоалександровск

Нововоронеж

Новокузнецк

Новокуйбышевск

Новомичуринск

Новомосковск

Новополоцк

Новороссийск

Новосибирск

Новотроицк

Новочебоксарск

Новочеркасск

Новый Оскол

Новый Уренгой

Ногинск

Норильск

Ноябрьск

Нур-Султан

Нурлат

Нью-Йорк

Нюрнберг

Нягань

Нязепетровск

О

Обнинск

Обухово

Одесса

Одинцово

Озёрный

Озерск

Октябрьский

Омск

Онега

Опочка

Орел

Оренбург

Орехово-Зуево

Орск

Орша

Островец

Отрадный

Оха

П

Павлово

Павловск

Павловский Посад

Певек

Пенза

Первоуральск

Переславль-Залесский

Пермь

Петрозаводск

Петропавловск

Петропавловск-Камчатский

Печора

Печоры

Питкяранта

Пласт

Подольск

Подпорожье

Покачи

Покров

Полысаево

Полярный

Поронайск

Посёлок Афипский

Посёлок Ахтырский

Поселок Грибановка

Поселок Запрудня

Поселок Любучаны

Поселок Правдинский (Пушкинский район)

Поселок Раевский

Поселок Сабетта

Поселок Таксимо

Похвистнево

Приозерск

Прокопьевск

Промышленная (Посёлок городского типа)

Протвино

Прохладный

Псков

Пугачев

Пушкин

Пушкино

Пущино

Пыть-Ях

Пятигорск

Р

Райчихинск

Раменское

Рассказово

Ревда

Реутов

Речица

Ржев

Рига

Родники

Родос

Роскилле-фьорд

Рославль

Россия

Россошь

Ростов-на-Дону

Ртищево

Рубцовск

Рудный

Руза

Рыбинск

Рыбница

Рязань

С

Салават

Салехард

Сальск

Самара

Самарканд

Санкт-Петербург

Саранск

Сарапул

Саратов

Саров

Саяногорск

Светловодск

Светлогорск

Светлоград

Свободный

Севастополь

Северобайкальск

Северодвинск

Северодонецк

Североуральск

Северск

Сегежа

Село Дубовское (Ростовская область)

Село Кожевниково (Томская область)

Село Шипуново

Селятино

Семёнов

Серафимович

Сергач

Сергиев Посад

Серов

Серпухов

Сибай

Симферополь

Скопин

Славгород

Славянск-на-Кубани

Сланцы

Слуцк

Смоленск

Сморгонь

Снежинск

Советск

Советская Гавань

Соликамск

Солнечногорск

Сосновый Бор

Сочи

Среднеуральск

Ставрополь

Станица Брюховецкая

Станица Гиагинская

Станица Динская

Станица Ильская

Станица Ленинградская

Станица Северская

Станица Холмская

Староминская

Старый Оскол

Стерлитамак

Стокгольм

Стрежевой

Струнино

Ступино

Суджа

Суздаль

Сумы

Сургут

Сызрань

Сыктывкар

Сысерть

Т

Таганрог

Талдом

Таллин

Тамань

Тамбов

Ташкент

Таштагол

Тбилиси

Тверская область

Тверь

Темрюк

Тикси

Тимашевск

Тирасполь

Тихвин

Тихорецк

Тобольск

Тольятти

Томилино

Томск

Топки

Торонто

Тосно

Тотьма

Троицк

Туапсе

Туймазы

Тула

Тучково

Тында

Тюмень

У

Ува (поселок)

Удомля

Узловая

Украина

Улан-Удэ

Ульяновск

Урай

Уральск

Уренгой

Урюпинск

Усинск

Уссурийск

Усть-Илимск

Усть-Кут

Усть-Лабинск

Уфа

Ухта

Учалы

Ф

Фалькензе

Фано

Феодосия

Фрязино

Фряново

Фурманов

Х

Хабаровск

Ханты-Мансийск

Харцызск

Харьков

Хасавюрт

Хельсинки

Херсон

Химки

Хмельницкий

Хотьково

Ц

Цюрих

Ч

Чайковский

Чапаевск

Чебоксары

Челябинск

Череповец

Черкассы

Черкесск

Чернигов

Черновцы

Черноголовка

Черногорск

Чернушка

Чехов

Чистополь

Чита

Чкаловск

Чугуев

Ш

Шадринск

Шанхай

Шарыпово

Шатура

Шахты

Шексна

Шимановск

Шимкент

Шлиссельбург

Шпангенберг

Шумерля

Шуя

Шяуляй

Щ

Щекино

Щелково

Щербинка

Э

Электросталь

Электроугли

Элиста

Энгельс

Ю

Югорск

Югра

Южно-Сахалинск

Южноуральск

Юрга

Юрьевец

Я

Якутск

Ялта

Ялуторовск

Янаул

Ярославль

Ярцево

Ясногорск

Яхрома

ЛУИС+ ООО — Москва и Московская область

125040, Москва, Ямского Поля 1-я ул., д. 28 (ближайшее метро — Белорусская ~730 м)
Телефон:
  • +7 (495) 7771217

  • Факс:
  • +7 (495) 4247397

  • Сайт:
    http://www.luis.ru
    Описание:
    LUIS+ Комплексные системы безопасности: системы видеонаблюдения, охранно-пожарной сигнализации, тушение пожаров и пожарное оповещение, контроль доступа и защиты периметра, интегрированные системы безопасности и структурированные кабельные системы, электро

    Рубрики:

    Ближайшие станции метро

    Сводные данные ЛУИС+

    В телефонном справочнике Moscowpage. ru компания луис+ расположена в разделе «Безопасность», в рубриках «Охранные системы» и «Пожарная безопасность – материалы, оборудование» под номером 25714.

    Общество с ограниченной ответственностью ЛУИС+ находится в городе Москва по адресу Ямского Поля 1-я ул., д. 28. Ближайшие станции метро: Белорусская — 730 м, Менделеевская — 840 м, Савёловская — 1.08 км. Почтовый индекс: 125040.

    Вы можете связаться с представителем организации по телефону +7(495) 777-12-17 или отправить факс на номер +7(495) 424-73-97. Для более подробной информации, посетите официальный сайт ЛУИС+ ООО, расположенный по адресу http://www.luis.ru.

    Режим работы ЛУИС+ ООО рекомендуем уточнить по телефону +74957771217.

    Если вы заметили неточность в представленных данных о компании ЛУИС+, сообщите нам об этом, указав при обращении ее номер — № 25714.

    Cтраница организации просмотрена: 273 раза

    О компании:
    Редактировать описание

    Отзывы о компании ЛУИС+

    Не опубликовано ни одного отзыва. Добавьте свой отзыв о компании!

    В рубрике «Охранные системы» также находятся следующие организации:
    CITYPORT
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1616
    ВИДЕОКО МАГАЗИН
    Адрес: Зеленоград г., Панфилова ул., д. 28Б, ТЦ «Центурион», м-н «Видеоко»
    ВЭСК ООО
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 4, стр. 1
    ГРАНИТ-ТТЦ
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1205
    ДЕЦИМА ООО
    Адрес: Зеленоград г., 4922-й пр., д. 4, стр. 1
    ЗОДЧИЙ ПСП ООО
    Адрес: Зеленоград г., Панфилова ул., д. 28Б
    КОНТИНЕНТ ЭЛЕКТРОНИКС
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 4, стр. 2
    МАРШАЛ-1 ООО
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1559, н. п.-III
    МИПРОТЕХ ЗАО
    Адрес: Зеленоград г. , корп. 1206А
    РАДИО КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ
    Адрес: 124489, Зеленоград, корп. 601а, а/я 35
    СЕБОКС
    Адрес: 124460, Зеленоград, Пр. 4806-й, д. 6, НИИ Физпроблем
    СЕБОКС — ТСБ ООО
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 6
    СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ООО
    Адрес: Зеленоград г., Панфиловский просп., д. 10, стр. 1
    СМП
    Адрес: 103489, Зеленоград, Проектируемый 4807-й пр., д. 3, стр. 8, ВКЗ
    СОЮЗСПЕЦАВТОМАТИКА
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1015, оф. 602
    ЭЛЕКТРОТЕСТ ООО
    Адрес: Зеленоград г., Панфиловский просп., д. 10
    В рубрике «Пожарная безопасность – материалы, оборудование» также находятся следующие организации:
    CITYPORT
    Адрес: Зеленоград г. , корп. 1616
    FORRO LLC
    Адрес: Зеленоград г., Савелкинский пр., д. 4
    ВИВАТ XXI ВЕК УПК ООО
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 4, стр. 1
    ДЕЛЬТА-С ООО
    Адрес: Зеленоград г., корп. 602
    КНЦ-СЕНСОР ООО
    Адрес: Зеленоград г., Панфиловский просп., д. 4, стр. 1, Северная Промзона
    КОНТИНЕНТ ЭЛЕКТРОНИКС
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 4, стр. 2
    ПКС (ПРИБОРЫ. КОМПЬЮТЕРЫ. СИСТЕМЫ) ООО
    Адрес: Зеленоград г., НИИМВ
    ПОЛЕТ ФИРМА
    Адрес: 124460, Зеленоград, Западный 3-й пр., д. 8, стр. 1
    РАДИО КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ
    Адрес: 124489, Зеленоград, корп. 601а, а/я 35
    СЕБОКС
    Адрес: 124460, Зеленоград, Пр. 4806-й, д. 6, НИИ Физпроблем
    СИТИИНЖИНИРИНГ
    Адрес: Зеленоград г., Савелкинский пр., д. 4
    СОЮЗСПЕЦАВТОМАТИКА
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1015, оф. 602
    ЭЛИПС ОАО
    Адрес: Зеленоград г., 4806-й пр., д. 4, стр. 2, НИИМВ
    ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЕ ГО МОО ВДПО
    Адрес: Железнодорожный г., Пролетарская ул., д. 49
    ЭЛВИРА ПФ ЗАО
    Адрес: Железнодорожный г., Заводская ул., д. 10
    г. СЕРПУХОВА ДОБРОВОЛЬНОЕ ПОЖАРНОЕ ОБЩЕСТВО РОО
    Адрес: Серпухов г., Авангардная ул., д. 39
    В рубрике «Безопасность – средства защиты и наблюдения» также находятся следующие организации:
    CITYPORT
    Адрес: Зеленоград г., корп. 1616
    АПИК ТЕХНОЛОДЖИ
    Адрес: Зеленоград г. , 4806-й пр., д. 5, стр. 9
    ВИДЕОКО МАГАЗИН
    Адрес: Зеленоград г., Панфилова ул., д. 28Б, ТЦ «Центурион», м-н «Видеоко»
    СЕБОКС
    Адрес: 124460, Зеленоград, Пр. 4806-й, д. 6, НИИ Физпроблем
    СЕТЬ НТЦ
    Адрес: 124182, Зеленоград, корп. 160, оф. 193, 194
    СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ООО
    Адрес: Зеленоград г., Панфиловский просп., д. 10, стр. 1
    СМП
    Адрес: 103489, Зеленоград, Проектируемый 4807-й пр., д. 3, стр. 8, ВКЗ
    СПЕКТР ГРУППА КОМПАНИЙ
    Адрес: Зеленоград г., Яблоневая аллея, корп. 313Б
    ЭЛВИРА ПФ ЗАО
    Адрес: Железнодорожный г., Заводская ул., д. 10
    ФРАКТАЛЬ — СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ НПП
    Адрес: 142205, Серпухов, Физкультурная ул., д. 6
    БЕЗОПАСНОСТЬ И КОМФОРТ (Б И К) ООО
    Адрес: Королев г. , Пионерская ул., д. 41А, стр. 1
    БОЛИД
    Адрес: 141070, Королев, Пионерская ул., д. 4
    ПРОМКОМПЛЕКС ООО
    Адрес: Королев г., Дзержинского ул., д. 4
    ТЕХКОМ ФИРМА
    Адрес: 141074, Королев, Пионерская ул., д. 8а, корп. 1
    АТЛАНТ ЗАО
    Адрес: Люберцы г., Новорязанское ш., д. 3А
    ДИКОМ
    Адрес: 140002, Люберцы, Октябрьский просп., д. 53

    Популярная компания из рубрики Охранные системы:

    CENMAX Москва

    Трансферы футбола, зима 2022: Усик дебютирует в футболе, Луис Адриано перешел в Антальяспор — 4 февраля 2022

    Что в России

    «Урал» объявил об уходе Ибрахимая

    Вингер Илльдрен Ибрахимай покинул «Урал». Контракт расторгнут по обоюдному согласию сторон, сообщает пресс-служба клуба. В екатеринбургскую команду 26-летний косовар перешел в январе 2021 года и провел 12 официальных матчей.

    До этого Ибрахимай всю карьеру провел в Норвегии, где он родился.

    «Химкам» запретили регистрировать новых игроков

    Российский футбольный союз (РФС) удовлетворил заявление футболиста «Химок» Михаила Тихонова по взысканию долгов с клуба. Как сообщается на сайте РФС, в качестве обеспечительной меры клубу запретят регистрацию новых футболистов.

    «Обязать «Химки» выплатить футболисту Михаилу Тихонову задолженность согласно соглашению о расторжении трудового договора. Также обязать «Химки» выплатить футболисту Михаилу Тихонову проценты за задержку выплат задолженностей по соглашению о расторжении трудового договора согласно статье трудового кодекса РФ. Применить к «Химкам» запрет на регистрацию новых футболистов в качестве обеспечительной меры. Данный запрет может быть снят палатой РФС по разрешению споров по заявлению «Химок» в случае исполнения обязательств перед футболистом-профессионалом Михаилом Тихоновым, установленных настоящим решением», — говорится в заявлении РФС.

    Что в Европе

    Луис Адриано перешел в «Антальяспор»

    Бразильский нападающий Луис Адриано, ранее выступавший за московский «Спартак», подписал контракт с турецким «Антальяспором». Об этом сообщает пресс-служба клуба. Соглашение рассчитано на 1,5 года — до лета 2023-го.

    34-летний Адриано с лета 2019 года играл за «Палмейрас», дважды выиграв Кубок Либертадорес (2020 и 2021). В составе «Спартака» нападающий выступал с 2017 по 2019 год и успел выиграть РПЛ и Суперкубок России.

    «Ювентус» заинтересован в Лингарде

    Атакующий полузащитник «Манчестер Юнайтед» Джесси Лингард стал трансферной целью «Ювентуса». Об этом сообщает Calciomercato. По данным источника, главный тренер туринцев Массимилиано Аллегри попытается заполучить 29-летнего англичанина в свою команду летом. Пока что «Старая синьора» следит за ситуацией вокруг хавбека, контракт которого истекает в июне нынешнего года, а переговоры о продлении даже не начинались.

    В сезоне-2021/22 Лингард провел за «МЮ» 14 матчей во всех турнирах, преимущественно выходя на замену. Он суммарно отыграл 273 минуты, забил 2 гола и отдал 1 результативную передачу.

    Дуглас Коста продолжит карьеру в MLS

    Полузащитник «Ювентуса» Дуглас Коста продолжит карьеру в клубе MLS «Лос-Анджелес Гэлакси». Об этом сообщают в твиттере итальянские инсайдеры Фабрицио Романо и Николо Скира.

    По версии Романо, 31-летний бразилец будет арендован до лета 2022 года, после чего подпишет с американским клубом 2-летний контракт. Скира утверждает, что срок аренды рассчитан до конца 2022 года, также у «Гэлакси» будет опция продления соглашения еще на год.

    Боксер Александр Усик дебютирует в профессиональном футболе

    Чемпион мира по версиям WBA Super, WBO, IBF и IBO в тяжелом весе Александр Усик дебютирует в профессиональном футболе. Спортсмен находится на сборах в Турции вместе с клубом первой украинской лиги «Полесье». Об этом сообщает пресс-служба команды.

    В Турции пройдет выставочный турнир Winter Cup 2022, участие в котором примет и Усик. Отметим, что поддержать команду и Александра приехал другой боксер Александр Гвоздик. Первый матч «Полесье» проведет против «Вереса». Игра состоится 4 февраля.

    ⚡️ Быстрее всего рассказывают о главных новостях спорта ЗДЕСЬ

    Отказ «Зениту» и сравнения с Роналдиньо. Что известно о Луисе Диасе из «Порту», которым интересуется «Ливерпуль»

    Нападающий «Порту» и сборной Колумбии Луис Диас близок к переезду в АПЛ уже в январе – 25-летний футболист стал главной трансферной целью «Ливерпуля». Согласно информации The Sun, «красные» готовы заплатить за игрока 60 миллионов евро и намерены завершить трансфер уже в ближайшие выходные. Специально для этого представители «Ливерпуля» отправятся в Аргентину – в данный момент Диас находится в расположении сборной Колумбии и готовится к матчу квалификации ЧМ-2022.

    За 25-летним форвардом «Порту» долгое время охотился «Тоттенхэм», но все идет к тому, что Диас подпишет пятилетний контракт с командой Юргена Клоппа. Что известно о биографии футболиста, которому, по всей видимости, предстоит заменить в «Ливерпуле» Мохамеда Салаха?

    Луис Диас и Мохамед Салах в матче «Порту» – «Ливерпуль»

    Фото: Getty Images

    Чемпионат Англии

    «Ливерпуль» объявил о трансфере Луиса Диаса из «Порту»

    30/01/2022 В 12:15

    Бедное детство

    Луис Диас – представитель народа вайю, крупнейшей коренной этнической группы Колумбии, населяющей регион Ла-Гуахира. Ее численность на данный момент составляет 380 тысяч человек. Вайю проживают на засушливом полуострове Гуахира – недалеко от границы с Венесуэлой на побережье Карибского моря. Диас рос в небольшой деревне Барранкас, игра в футбол стала для него способом побега от нищей реальности.

    Жизнь в племени вайю имело свои подводные камни для начинающего футболиста: на протяжении многих лет проблемы народа игнорировались правительством Колумбии. Согласно статистике, с 2008 по 2016 годы около 4700 детей из племени вайю умерли от голода.

    В 17 лет Диас появился на футбольном турнире, на котором таланты из разных частей Колумбии заявляли о себе. Худощавый подросток по прозвищу «Лучо» стал главной звездой турнира – вингер даже удостоился похвалы от легендарного Карлоса Вальдеррамы, присутствовавшего на матче. Однако вес игрока вызывал беспокойство.

    «На мгновение мы подумали, что ему будет очень трудно играть, потому что у Лучо, похоже, проблемы с питанием. Он был очень худым и проигрывал дуэли с другими игроками. Но, несмотря на это, ему удалось выделиться среди 400 кандидатов и попасть в состав из 26 человек», – рассказал ВВС Джон «Посильо» Диас. Он был в числе тренеров, которые занимались просмотром юных футболистов.

    Луис Диас, «Порту»

    Фото: Getty Images

    Сравнения с Роналдиньо

    После просмотра в «Атлетико Джуниор» Диаса отдали в аренду колумбийской команде второго дивизиона «Барранкилья». Однако игрока пришлось посадить на специальную диету, чтобы он набрал вес после перенесенного недоедания.

    После набора физических кондиций форварда было не остановить: его сравнивали с Роналдиньо благодаря быстрым ногам и хитрости на поле. Луис также очаровывал окружающих скромностью и решимостью использовать каждую долю своих способностей.

    В аренде в «Барранкилье» Диас провел лишь один сезон. «Атлетико Жуниор» вернул футболиста, и в 2018 году он стал постоянным игроком основного состава – всего через три года после того, как его обнаружили на том самом детском турнире.

    Его стремительный взлет словно не знал границ: в марте 2019 года Диас дебютировал в составе сборной Колумбии, и всего через несколько месяцев он, наконец, осуществил свою мечту и переехал в Европу. Игрока принял «Порту», известный любовью к колумбийцам – в Португалии прокачивали таких будущих топов, как Хамеса Родригеса, Радамеля Фалькао, Фреди Гуарина и Джексона Мартинеса.

    Луис Диас, сборная Колумбии

    Фото: Getty Images

    Ради перехода в «Порту» Диас отказался от предложений «Кардифф Сити» и «Зенита». В атаке «драконов» Диас занял место на левом фланге, и в сезоне 2019/20 наколотил 14 голов. В следующем сезоне он забил 11 мячей.

    Но по-настоящему Луис заявил о себе летом 2021-го на Кубке Америки: Колумбия заняла третье место, а сам Диас разделил «Золотую бутсу» лучшего бомбардира турнира с Лионелем Месси. Особенно эффектным получился мяч в ворота Бразилии – его форвард забил ударом в падении через себя. Также Диас отличился важными голами в ворота Перу и Аргентины.

    Судя по всему, Мерсисайд – следующий пункт назначения в путешествии Диаса. И переезд в «Ливерпуль» игроку предстоит совершить не в одиночестве: в прошлом месяце он впервые стал папой. Девушка футболиста, 22-летняя Гера Понсе, подарила Луису дочку.

    Следите за новостями футбола на Eurosport.ruИсточник: The Sun

    Футбол

    1-й гол Рамоса за «ПСЖ», 1-й слив Конте в АПЛ, катеначчо-2022

    23/01/2022 В 22:42

    Чемпионат Англии

    Клопп вышел из автобуса «Ливерпуля», чтобы угостить фанатов пивком

    23/01/2022 В 20:46

    Луис+ Формат электронной почты | luis.

    ru Электронная почта

    Мы установили стандарт поиска электронных писем

    Нам доверяют более 10,4 миллиона пользователей и 95% участников S&P 500.


    Нам не с чего было начинать. Прочесывание сети в любое время ночи не поможет.RocketReach дал нам отличное место для старта. Наш рабочий процесс теперь имеет четкое направление — у нас есть процесс, который начинается с RocketReach и заканчивается огромным списком контактов для нашей команды продаж. Это, вероятно, экономит Feedtrail около 3 месяцев работы с точки зрения сбора потенциальных клиентов. Теперь мы можем отвлечь наше внимание на то, чтобы на самом деле преследовать клиента!

    Отлично подходит для создания списка лидов.Мне понравилась возможность определять личные электронные письма практически любого человека в Интернете с помощью RocketReach. Недавно мне поручили проект, который касался связей с общественностью, партнерства и информационно-разъяснительной работы, и RocketReach не только связал меня с потенциальными людьми, но и позволил оптимизировать мой подход к поиску на основе местоположения, набора навыков и ключевого слова.

    Брайан Рэй , Менеджер по продажам @ Google

    До RocketReach мы обращались к людям через профессиональные сетевые сайты, такие как Linkedln. Но нас раздражало то, что нам приходилось ждать, пока люди примут наши запросы на подключение (если они вообще их принимали), а отправка обходится слишком дорого. огромное количество контактов, которые мы смогли найти с помощью RocketReach, платформа, вероятно, сэкономила нам почти пять лет ожидания.

    Это лучшая и самая эффективная поисковая система электронной почты, которую я когда-либо использовал, и я пробовал несколько.Как по объему поиска, так и по количеству найденных электронных писем я считаю, что он превосходит другие. Мне также нравится макет, который удобен для глаз, более привлекателен и эффективен. Суть в том, что это был эффективный инструмент в моей работе как некоммерческой организации, направленной на руководство.

    До RocketReach процесс поиска адресов электронной почты состоял из поиска в Интернете, опроса общих друзей или поиска в LinkedIn. Больше всего разочаровывало то, сколько времени все это занимало. Впервые я воспользовался RocketReach, когда понял, что принял правильное решение. Поиск электронных писем для контактов превратился в разовый процесс, а не в недельный процесс.

    Поиск электронных писем для целевого охвата был ручным и отнимал очень много времени. Когда я попробовал RocketReach и нашел бизнес-информацию о ключевых людях за считанные секунды в простом и беспроблемном процессе, я попался на крючок! Инструмент сократил время установления контакта с новыми потенциальными клиентами почти на 90%.

    Безопасность | Стеклянная дверь

    Пожалуйста, подождите, пока мы проверим, что вы реальный человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, отправьте электронное письмо чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

    Veuillez терпеливейший кулон Que Nous vérifions Que Vous êtes une personne réelle. Votre contenu s’affichera bientôt. Si vous continuez à voir ce сообщение, связаться с нами по адресу Pour nous faire part du problème.

    Bitte warten Sie, während wir überprüfen, dass Sie wirklich ein Mensch sind. Ихр Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, Информировать Sie uns darüber bitte по электронной почте и .

    Эвен Гедульд А.У.Б. terwijl мы verifiëren u een человек согнуты. Uw содержание wordt бинненкорт вергегевен. Als u dit bericht blijft zien, stuur dan een электронная почта naar om ons te informeren по поводу ваших проблем.

    Espera mientras verificamos Que eres una persona real.Tu contenido se sostrará кратко. Si continúas recibiendo este mensaje, информация о проблемах enviando электронная коррекция .

    Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido aparecerá en краткий Si continúas viendo este mensaje, envía un correo electronico a пункт informarnos Que Tienes Problemas.

    Aguarde enquanto confirmamos que você é uma pessoa de verdade. Сеу контеудо será exibido em breve. Caso continue recebendo esta mensagem, envie um e-mail para Para Nos Informar Sobre O Problema.

    Attendi mentre verificiamo che sei una persona reale. Il tuo contenuto verra кратко визуализировать. Se continui a visualizzare questo message, invia удалить все сообщения по электронной почте indirizzo для информирования о проблеме.

    Пожалуйста, включите Cookies и перезагрузите страницу.

    Этот процесс выполняется автоматически. Вскоре ваш браузер перенаправит вас на запрошенный вами контент.

    Пожалуйста, подождите 5 секунд…

    Перенаправление…

    Код: CF-102/6d8fcf456c51163a

    93.171.136.210 | Луис+Офис, ООО | ЗлоупотреблениеIPDB

    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93. 171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93. 171.136.210 на порт 2323 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93. 171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом
    ИрисЦветок

    Обнаружена попытка несанкционированного подключения с IP-адреса 93.171.136.210 на порт 23 [J]

    Сканирование портов Взлом

    AS25221 LTD Luis+Ural детали — IPinfo.io

     как блок: AS25164 - AS25249
    описание: Блок RIPE NCC ASN
    примечания: эти номера AS назначаются сетевым операторам в регионе обслуживания RIPE NCC. 
    автор: RIPE-NCC-HM-MNT
    создано: 2018-11-22T15:27:30Z
    последнее изменение: 2018-11-22T15:27:30Z
    источник: RIPE
    
    внутренний номер: AS25221
    as-name: ЛУИС-УРАЛ-АС
    орг: ORG-LA328-RIPE
    импорт: из AS9049 принимаем ЛЮБОЙ
    импорт: из AS20485 принимается ЛЮБОЙ
    импорт: из AS12389 принять ЛЮБОЙ
    экспорт: в AS9049 объявить AS25221
    экспорт: в AS20485 объявить AS25221
    экспорт: в AS12389 объявить AS25221
    администратор-c: TN2052-RIPE
    технология-c: TN2052-RIPE
    статус: НАЗНАЧЕН
    mnt-by: RIPE-NCC-END-MNT
    мнт-by: ЛУИС-УРАЛ-МНТ
    mnt-by: RIPE-DB-MNT
    создано: 2011-03-31T14:23:55Z
    последнее изменение: 2020-10-21T06:01:12Z
    источник: RIPE
    организация-спонсор: ORG-ATS13-RIPE
    электронная почта злоупотребления: [email protected]
    злоупотребление-c: AL12004-RIPE
    злоупотребление-орг: ORG-ATS13-RIPE
    
    организация: ORG-LA328-RIPE
    Название организации: ООО Луис+Урал
    тип организации: ДРУГОЕ
    электронная почта: [email protected]
    адрес: Российская Федерация, г. Екатеринбург
    телефон: +7-343-3442660
    администратор-c: TN2052-RIPE
    технология-c: TN2052-RIPE
    злоупотребление-c: AL12004-RIPE
    мнт-by: ЛУИС-УРАЛ-МНТ
    mnt-by: RIPE-DB-MNT
    mnt-ref: ЛУИС-УРАЛ-MNT
    mnt-ссылка: RIPE-DB-MNT
    сообщить: [email protected] ru
    создано: 2011-03-23T08:21:09Z
    последнее изменение: 2020-10-19T17:35:40Z
    источник: RIPE
    
    персона: Тушин Николай
    телефон: +74956611812
    адрес: 1-е Ямского поля, ул.28, Москва, Россия
    электронная почта: [email protected]
    mnt-by: RIPE-DB-MNT
    nic-hdl: TN2052-RIPE
    создано: 2012-10-22T15:23:57Z
    последнее изменение: 2019-05-31T12:27:37Z
    источник: RIPE 

    Наши партнеры | Официальный сайт Группы компаний «Пожтехника»

      ООО «ФАСТ»

    г. Москва, ул. Шереметьевского, д. 55

    Тел.: +7 (495) 782-12-15 Факс: +7 (495) 782-12-15

    www.fastcons.com
    [email protected]

    ООО «Корпорация Грумант»

    630123, г. Новосибирск, ул. Красногорская, 27а

    Телефон: / факс: +7 (383) 210-52-53

    www.grumant.ru
    [email protected]

     

    ЗАО «А. Рустель»

    101000, г. Москва, Милютинский пер., д. 9/3

    Тел.: +7 (495) 232-94-67

    www.arustel.ru
    [email protected]

     

    ООО «РИМИКО»

    г. Самара, ул. Радонежская, д. 9

    www.rimiko.ru

     

    «Группа ИМ»

    г. Новосибирск, ул. Мира., 54а, оф. 304-306

    Тел.: +7 (383) 310-65-09, +7 (499) 918-65-09

    imgcctv.ru
    [email protected]

     

    Группа компаний «ТРЕНД»

    127276, г. Москва, ул. Гончарова, д. 9а.

    Тел.: +7 (495) 212-1129

    www.fire-01.ru
    [email protected]

     

    ООО «Артикон»

    117335, г. Москва, ул. Архитектора Власова, д. 2, 21, корп. 3

    Тел. : +7 (495) 672-74-59 +7 (495) 672-74-60

    www.artikon.ru
    [email protected]

     

    Группа компаний «Гинт-М»

    127021, г. Москва, ул. Вятская, д. 27, стр. 27

    Тел.: +7 (495) 755-57-80 +7 (495) 967-94-90

    www.gint-m.ru
    [email protected]

     

    ЗАО «Эн-Системс»

    197374, г. Ул.Санкт-Петербург, ул. Оптиков, д. 4

    Тел.: +7 (812) 324-1835 Факс: +7 (812) 331-0536

    www.n-systems.ru
    [email protected]

     

    Группа компаний «АВЛ»

    123100, г. Москва, ул. Мантулинская, д. 7, стр. 1

    Тел.: +7 (495) 645-13-78

    www.avl-group.ru
    [email protected]

     

    ООО «Нонфэйр»

    129626, г. Москва, 3-я Мытищинская ул. ,16 стр.47 оф. 303

    Тел.: +7 (495) 968-99-28, +7 (495) 663-23-61

    www.nonfire.ru
    [email protected]

     

    ООО «Пожтехника-Дальний Восток»

    675000, Амурская область, г. Благовещенск, Игнатьевское шоссе, 24

    Тел.: +7 (914) 702-37-95, +7 (924) 142-13-16

     

    Группа компаний «Анте Крео»

    109472, г. Москва, Старые Кузьминки, дом 6, офис 14

    Телефон: +7 (499) 704-80-22

    www.gkantecreo.ru
    [email protected]

     

    ОО «Неотехнологии»

    3

    , г. Рязань, ул. Связи, 21

    Тел.: +7 (4912) 950-931

    www.neotechnology.ru

    [email protected]

     

    Группа компаний «Эпотос»

    г. Москва, Высоковольтный пр. 1, стр. 49, БЦ «ВОЛЬТ-ЦЕНТР», оф.221

    Тел.: +7 (495) 788-54-14, Факс: +7 (495) 788-39-41

    www.epotos.ru
    [email protected]

     

    ООО «Меркурий»

    123022 Москва ул. Красная Пресня, д. 24 БЦ Тропикано, 6 этаж

    Телефон: + 7 (495) 739 47 42, факс: +7 (495) 646 97 15

    www.mercuryeng.ru

    [email protected]ру

     

    ООО «Строительная группа «ПАРИТЕТ»

    662970, Красноярский край, г. Железногорск, ул. Матросова, д. 15, пл. 301

    Тел.: +7 (39197) 9-87-49

    ooosgporitet.narod.ru

    [email protected]

     

    ООО «СтройПозХадзор»

     

     

    ООО «Объединение специальной противопожарной защиты»

    662970, Красноярский край, г. Железногорск, ул. Матросова, д. 15, пл.301

    Тел.: +7 (39197) 9-87-49

     

    ГК «БУРА групп»

    Республика Казахстан, г. Алматы, 050040 пр. Аль-Фараби, 128/8,

    Тел.: 8-(727)-396-92-17 (доб.10-74) Моб.: 8-776-182-88-99

    www.buragroup.kz
    [email protected]

    ООО «Випакс+»

    614000, г. Пермь, ул. Краснова, 24

    Тел.: (342) 220-67-10, 220-67-60
    http://www.vipaks.ru

    ООО «Рука»

    420127, РТ, г. Казань, ул. Михаила Миля, 61

    Тел.: +7 (843) 239 28 98

    http://www.ханд.рф

    ООО «Аксилиум»

    614000, г. Пермь, ул. Краснова, 24 корпус 1

    Тел.: +7 (342) 220 31 80, Факс: +7 (342) 220 31 76

    www. [email protected]

    Контрастное воздействие лесов на облачный покров на основе спутниковых наблюдений

    Наборы данных об облачности и окружающей среде биты 0–1 диапазона «state_1 km»), включенного в продукт MODIS Surface Reflectance (MYD09GA.006, эстакада в 13:30 по местному времени) Aqua с 2002 по 2018 год с использованием функции reduceResolution с методом «среднего» агрегирования в Google Earth Engine (https://earthengine.google.com/). Маска облаков на 1 км была создана на основе продукта маски облаков MOD35_L2, который прошел всестороннюю проверку

    71,72 . Перед вычислением доли облачности флаг снега/льда (бит 12 полосы «state_1km») использовался для удаления пикселей снега или льда в записи облаков, поскольку высокая отражательная способность снега/льда снижает точность обнаружения облаков, особенно зимой. в северном полушарии.Следовательно, расчетный эффект облачности будет иметь большую неопределенность бореальной зимой, чем летом.

    В дополнение к анализу облачности на основе MODIS мы использовали данные почасовой доли облачности второго поколения (MSG) Meteosat за 2004–2013 гг. с пространственным разрешением 0,05°. Всемирное скоординированное время (UTC) необработанных почасовых данных об облачности MSG было преобразовано в местное время перед использованием для анализа.

    В этом анализе использовалась доля облачности из продукта данных Sentinel-5P Near Real Time (NRTI).Этот набор данных доступен с 05 июля 2018 г. с пространственным разрешением 0,01° и временем прохождения 13:30, аналогично MODIS. Данные об облачности Sentinel-5P, хотя и имеют короткий период в 2 года, позволяют разделить влияние облачности на различные типы облаков с помощью схемы классификации облаков, основанной на информации о давлении в верхней части облаков и оптической толщине облаков 30 .

    Переменные окружающей среды включают эвапотранспирацию (ET, MOD16A2 V6), температуру поверхности земли (LST, MYD11A1 V6) из MODIS и влажность почвы (SM) из набора данных TerraClimate. Все эти переменные окружающей среды были усреднены до среднемесячных значений с разрешением 0,05°.

    Данные о высоте получены из цифровых данных о высоте SRTM с разрешением 0,05°. Данные о земном покрове включают глобальные продукты земного покрова MODIS (MOD12C1) и Европейского космического агентства (ЕКА), которые были агрегированы с точностью до 0,05°.

    Определение изменения лесного покрова

    Для определения изменения лесного/нелесного и лесного покрова мы использовали продукт «Глобальный лесной покров» (GFC), который обеспечивает глобальный лесной покров за 2000 год (базовый уровень), ежегодную потерю леса с 2001 по 2018 год. , и прирост леса за 2000–2012 гг. при разрешении 30 м 53 .Данные GFC были агрегированы в доли по 0,05°. Чистое изменение лесного покрова рассчитывалось как сумма потерь и приростов, накопленных за период исследования. Пиксели с чистой долей изменения лесного покрова менее 0,05 считаются «неизмененными», а более 0,05 считаются «измененными». Неизмененные леса и неизмененные нелесные территории определялись как пиксели с базовой долей древесного покрова больше или меньше 0,5 и с чистым изменением леса <0,05. Для неизмененных нелесных объектов пиксели, классифицированные как вода, снег/лед или водно-болотные угодья, были исключены с использованием основного композита земного покрова MODIS с 2002 по 2005 год в соответствии со схемой классификации Международной геосферно-биосферной программы (IGBP).Для «измененных» пикселей леса потеря леса была определена как потеря леса с чистой потерей леса >0,15. Ожидается, что потеря лесов, определенная таким образом, создаст более сильный сигнал об облаках, чем потеря с более низким порогом, и, таким образом, улучшит обнаруживаемость воздействия облаков на фоне естественной изменчивости облачного покрова.

    Оценка потенциального и фактического воздействия утраты лесов на облачный покров

    Потенциальное влияние леса на облачность (ΔCloud) было количественно определено как средняя разница облачности между нетронутыми лесами и близлежащими нелесными территориями как:

    $$\Delta {{ {{{\rm{Облако}}}}}}={{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{{{\rm{лес}}}}}}}}- {{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{{{\rm{нелесные}}}}}}}}$$

    (1)

    , где Облако , лес и Облако , не лес , — это многолетние или среднегодовые доли облачности, усредненные по нетронутым пикселям леса и неизмененным нелесным пикселям соответственно. ΔОблачность, определенная таким образом, с обратным знаком, представляет собой потенциальное воздействие потери леса на облачный покров в данном месте. Методология предназначена для отделения влияния облачности на поверхность земли от воздействия метеорологических условий. Это относится к локальному влиянию облачности (вызванному условиями на поверхности земли), поскольку воздействие синоптических условий и крупномасштабных изменений циркуляции/изменений климата (метеорологических условий) является общим как для леса, так и для нелеса, и поэтому сводится к минимуму за счет вычитания.Если леса не влияют на облачный покров, результирующий ΔCloud будет показывать случайные закономерности со смешанными положительными и отрицательными значениями вместо систематической закономерности, что указывает на предпочтение облаков по сравнению с лесами или нелесом.

    Для реализации уравнения. 1, мы использовали метод скользящего окна для поиска сравнительных выборок между лесными и близлежащими нелесными пикселями в местах, которые претерпели «лесные изменения» (то есть чистое изменение лесов> 0,05) по всему миру 73 . Каждое движущееся окно имело размер 9 × 9 пикселей (0.45° × 0,45°), а два соседних окна перекрывались наполовину на расстоянии 5 пикселей (т. е. центры двух окон находились на расстоянии 5 пикселей по широте и долготе). Чтобы избежать эффектов подавления облаков от водоемов 74 , водные пиксели и их однопиксельная буферная зона были замаскированы в стратегии поиска окна для ΔCloud. Следовательно, ΔCloud можно рассчитать, используя неизмененные пиксели леса и нелеса в каждом движущемся окне. Эта стратегия поиска окна обеспечивает близость лесных и нелесных пикселей к пикселям, подвергшимся изменению леса, что делает предполагаемый потенциальный эффект более репрезентативным для фактического воздействия изменения леса.Чтобы проверить чувствительность ΔCloud к размеру окна и периоду времени, ΔCloud также оценивали с использованием альтернативных размеров окна: 11 × 11 (0,55° × 0,55°), 21 × 21 (1,05° × 1,05°), 51 × 51 (2,55°). × 2,55°) пикселей и разные периоды (2002–2007, 2008–2013 и 2014–2018 гг. ). Полученное ΔCloud было аналогично результатам с размером окна 9 × 9 (0,45° × 0,45°) и среди разделенных периодов времени (дополнительные рисунки 2, 3). В отличие от использования прямого сравнения облачного покрова (и других биофизических переменных) между лесом и нелесом, альтернативный метод заключается в использовании коэффициентов регрессии облачного покрова (зависимая переменная) к доле земного покрова (независимая переменная) и оценке эффектов облачности в предположении, что 100 % переустройства земель, как принято исх. 58 . Альтернативный подход, основанный на регрессии, математически более сложен, и его реализация включает нетривиальную постобработку по сравнению с нашим методом при получении качественно схожих результатов.

    Аналогичная стратегия поиска в окне была применена для оценки различий между лесами и нелесами в LST (ΔLST), ET (ΔET) и влажности почвы (ΔSM) (дополнительный рисунок 10).

    Воздействие облаков, оцениваемое как разница облаков между лесом и нелесом, может быть смешано их различиями в топографии, которая, как известно, является важным фактором образования облаков. Чтобы свести к минимуму топографическое влияние, мы рассчитали стандартное отклонение (sd) высоты в пределах каждого движущегося окна и удалили образцы с sd. >100 м от анализа. Эта фильтрация эффективно исключала сравнительные образцы со сложной местностью, такой как горные районы, так что сохраненные образцы были взяты из относительно плоских областей.

    Фактическое влияние потери леса на облачность (ΔОблако потеря ) было количественно определено как разница облачного покрова между потерей леса (Облако потеря ) и соседними неизмененными пикселями леса (Облако лес ) с использованием той же стратегии поиска окна, что и потенциальный эффект (уравнение2).

    $$\Delta {{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{{{\rm{потеря}}}}}}}}={{{{{{\rm{{\rm}}}}}}}}}={{{{{{\rm{{\rm}}}}}}}}} {Облако}}}}}}}_{{{{{{\rm{потеря}}}}}}}}-{{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{ {{\rm{лес}}}}}}}$$

    (2)

    , где ΔОблачность потеря — это фактическое влияние потери леса на облачный покров, Облако потеря и Облако лес — это многолетняя или среднегодовая облачность, усредненная по потерям леса и неизмененным пикселям леса, соответственно. {{{{{\rm{год}}}}}}\left({{{\mbox{ Потеря деревьев}}}}_{{{\mbox{потеря}}}}\,{{{-}}}\,{{{\mbox{Потеря деревьев}}}}_{{{\mbox{лес}}} }\справа)$$

    (3)

    где ΔTree year — разница в древесном покрове между потерями леса и неизмененными пикселями леса в данный год.Это сумма разницы в древесном покрове в базовом 2000 году (Tree2000 потеря  − Tree2000 лес ) и накопленной разности годовой потери леса с 2001 года до данного года (сигма-член уравнения 3).

    Сравнительные образцы, полученные с помощью стратегии поиска окна для потенциального и фактического воздействия, были объединены до 0,5° для отображения и дальнейшего анализа.

    Воздействие облачности на леса, разделенные на разные типы облаков

    Используя давление на верхней границе облаков и оптическую толщину облаков из ежедневных данных Sentinel-5P NRTI, девять типов облаков были классифицированы в соответствии со схемой классификации облаков ISCCP (Международный проект спутниковой климатологии облаков). 30 .Типы классифицированных облаков: 1-перисто-слоистые, 2-перисто-слоистые, 3-глубокие конвекционные, 4-высококучевые, 5-высокослоистые, 6-слоисто-дождевые, 7-кучевые, 8-слоисто-кучевые и 9-слоистые. Типы облаков 1–3, 4–6 и 7–9 соответствовали низкой, средней и высокой облачности соответственно. Типы облаков 3, 7 и 8 были конвективными облаками, а последние два типа — неглубокими конвективными облаками. Средняя многолетняя общая доля облачности JJA и доля каждого типа облаков рассчитывались в течение доступного периода времени и сводились к 0.05° от исходного разрешения 0,01°. Затем мы применили тот же метод скользящего окна для оценки влияния облачности лесов на общую облачность, а также на различные типы облаков. Суммарное влияние облачности каждого типа равнялось общему воздействию облачности. Мы ожидали, что на конвективные типы облаков (типы 3, 7 и 8) будут влиять леса, в то время как на другие неконвективные типы облаков этого не произойдет, поэтому их ΔCloud будет иметь более случайный характер. Доминирующий тип облаков для облачных эффектов лесов определялся типом облаков, чья ΔCloud имела тот же знак, что и общий эффект облачности, и имела наибольшую величину (дополнительный рис.7).

    Мы отметили, что существуют региональные различия в эффектах облачности, оцененных с помощью Sentinel-5P, и величина эффекта также была меньше, чем в двух других наборах данных. Например, на юго-востоке США в MODIS преобладало отрицательное ΔCloud (64,67%), тогда как в Sentinel-5P оно показывало более положительное ΔCloud (57,09%) (дополнительный рисунок 13). Большой пространственный охват положительного ΔCloud в Европе в MODIS и MSG был немного уменьшен с помощью Sentinel-5P. Эти региональные различия могут быть связаны с потенциальной погрешностью в облачных фракциях Sentinel-5P, потому что мы обнаружили, что облачные фракции Sentinel-5P были систематически ниже, чем у MODIS и MSG.Тем не менее, облачные эффекты Sentinel-5P в Амазонке соответствовали MODIS (80,95%) с точки зрения охвата, демонстрируя преобладающее подавление облачности (81,45%) (дополнительный рисунок 13). Подавление облачности в Центральной Африке с пространственным охватом 51,84% немного больше соответствовало широко распространенному отрицательному ΔCloud в MSG (67,56%), чем в MODIS (36,40%).

    Учитывая эти различия в эффектах облаков между наборами данных, результаты Sentinel-5P по-прежнему убедительно подтверждают, что конвективные облака преобладают над эффектами облаков лесов как в глобальном, так и в региональном масштабе (дополнительный рис.7).

    Атрибуция влияния облачности на леса

    Поскольку влияние облачности на леса может быть результатом вклада как свойств растительности, так и орографии, мы использовали древесный покров и высоту над уровнем моря в качестве индикаторов для представления каждого из их воздействий. В качестве индикатора орографического подъемного механизма была выбрана высота. Мы признаем, что реальность намного сложнее, чем это сильно упрощенное представление эффекта орографического облака. Однако для анализа в глобальном масштабе высота по-прежнему может обеспечивать первое приближение орографического эффекта.

    Чтобы разложить потенциальное влияние облачности лесов на вклады древесного покрова и высоты, мы сначала оценили чувствительность облачного покрова к древесному покрову и высоте соответственно, следуя модели линейной регрессии, определенной в уравнении. 4.

    $${{{{{\rm{Облако}}}}}}={{{{{{\rm{S}}}}}}}}_{{{{{{\rm{{\rm{дерево} }}}}}}}\times {{{{{\rm{tree}}}}}}}+{{{{{{\rm{S}}}}}}}}_{{{{{{\rm{S}}}}}}}}_{{{{{{\ rm{ele}}}}}}}\times {{{{{\rm{высота}}}}}}+{{{{{\rm{c}}}}}}}$$

    (4)

    , где S дерево и S эле были чувствительностью облачного покрова к древесному покрову и высоте соответственно, а точка пересечения c не использовалась в этом исследовании.Параметры чувствительности оценивались для каждого движущегося окна отдельно, если оно имело ненулевой древесный покров. Предполагаемый наклон облачного покрова к высоте (S ele ) был положительным в большинстве стран мира (дополнительный рисунок 6d), что позволяет предположить, что более высокая высота действительно способствует образованию облаков. Затем мы рассчитали разницу в древесном покрове (ΔTree) и разницу высот (ΔEle) между нетронутыми лесами и нелесными пикселями аналогично ΔCloud. Тогда различия в облачности, вызванные древесным покровом (ΔОблако дерево ) и высотой над уровнем моря (ΔОблако эле ), могут быть получены путем умножения их чувствительности на соответствующие различия в уравнениях.5 и 6. Параметры чувствительности и различий были усреднены до разрешения 0,5° перед использованием в уравнениях. 5 и 6 (дополнительный рис. 6).

    $$\Delta {{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{{{\rm{tree}}}}}}}}={{{{{{\rm{{\rm}}}}}}}}}={{{{{{\rm{{\rm} {S}}}}}}}_{{{{{{\rm{tree}}}}}}}}\times \varDelta {{{{{\rm{Tree}}}}}}$$

    (5)

    $$\Delta {{{{{{\rm{Облако}}}}}}}}_{{{{{{\rm{ele}}}}}}}}={{{{{{\rm{{\rm{ele}}}}}}}}={{{{{{\rm {S}}}}}}}_{{{{{{\rm{ele}}}}}}}}\times \varDelta {{{{{\rm{Ele}}}}}}}$$

    (6)

    Реконструированное ΔОблако, полученное суммой ΔОблака дерева и ΔОблака ele , объясняет около 70% исходного ΔОблака.

    Чтобы приписать ΔОблака древесному покрову и изменениям облачности, вызванным высотой, мы сравнили знак и величину исходного ΔОблака, ΔОблака дерева и ΔОблака ele . Если ΔОблако дерево и ΔОблако ele имели тот же знак, что и ΔОблако, то фактор с большей величиной классифицировался как доминирующий фактор. Если только один из ΔОблака дерева и ΔОблака ele имел тот же знак, что и ΔОблако, фактор с таким же знаком классифицировался как доминирующий фактор.Если ни ΔОблако дерево , ни ΔОблако ele не имели того же знака, что и ΔОблако, доминирующий фактор классифицировали как другие. В результате потенциальные эффекты облачности можно отнести к пяти классам: увеличение облачности, вызванное древесным покровом (Дерево+) и уменьшение (Дерево-), увеличение облачности, вызванное орографией (Орография+), и уменьшение (Орография-) и другие.

    Связь эффекта облачности с потоком явного тепла

    Данные о явном тепле были получены из трех независимых источников: спутниковая оценка 4 , моделирование версии 5 Модели земель Сообщества 75 и 30 парных участков лесных и нелесных потоков 35 .

    Спутниковые оценки показывают изменения в комбинированных потоках явного тепла и подземного тепла (H+G) при различных преобразованиях земного покрова с пространственным разрешением 1° на основе данных MODIS (всего 45 пар преобразований земной поверхности для «HG_IGBPdet»). Комбинированные потоки H+G оценивались как остаточные компоненты поверхностной энергии, как описано в работе. 4 . Из-за небольшого вклада G в H+G мы обозначали «H+G» как «H» для простоты в последующем тексте и в основном тексте.Чтобы получить разницу в ощутимом тепле между лесом и нелесом (ΔH), которая совместима с ΔCloud, мы извлекли преобладающий тип земного покрова для неизмененного леса (например, вечнозеленых широколиственных) и нелесных пикселей (например, сельскохозяйственных культур) в каждом скользящем окне. из продукта растительного покрова ЕКА. Преобладающие типы земного покрова для лесов и нелеса были увеличены до разрешения 1 ° с помощью «основного» метода (рисунок не показан для 1 °, но аналогичный для 0,5 ° показан на дополнительном рисунке  9). Для каждого одноградусного поля сетки с преобладающим типом леса (например,например, вечнозеленые широколиственные) и нелесные типы (например, сельскохозяйственные культуры), ΔH можно извлечь из соответствующего значения изменения явного тепла, которое соответствует конкретному преобразованию земель (например, вечнозеленые широколиственные растения в сельскохозяйственные культуры) в том же ячейке сетки из 45 пар преобразований земного покрова, определенных в наборе данных «HG_IGBPdet».

    CLM5 — наземный компонент современной модели системы Земли Community Earth System Model 2 (Ref. 34 ). Моделирование CLM5 проводилось с пространственным разрешением 0.5 ° с 1997 по 2010 год, основанный на пересмотренной климатологии GSWP3 в качестве атмосферного воздействия (http://hydro.iis.utokyo.ac.jp/GSWP3/), с фенологией растений, полученной по спутниковым продуктам, земной покров 2000 г. , а конфигурация столбцов сепарированного грунта 76,77 . Период с 1997 по 2001 год был периодом раскрутки и был исключен из анализа (см. подробное описание в ссылке 75 ). В CLM различные типы растительности в ячейке сетки представлены в виде отдельных плиток различных функциональных типов растений (PFT).Мы использовали выходные данные модели на уровне подсетки PFT для расчета различий в явном тепле между различными типами земного покрова в одной и той же сетке модели. Плитки подсетки в ячейке сетки модели имеют одинаковое атмосферное воздействие, таким образом повторяя предположение о сходных метеорологических условиях пространственно-временного подхода 12 . Чтобы соответствовать разрешению модели CLM5, преобладающие типы земного покрова для лесов и нелеса в каждом скользящем окне были увеличены до 0,5 ° с использованием данных о земном покрове ЕКА (дополнительный рис.9). Поскольку CLM приняла другую схему классификации земель, мы создали справочную таблицу для преобразования земного покрова CLM в схему классификации IGBP (дополнительная таблица 3). Различия в потоке явного тепла (ΔH) между конкретным лесом и нелесным типом могут быть извлечены из значений явного тепла соответствующих PFT.

    В этом исследовании было использовано в общей сложности 30 парных точек переноса для расчета разницы явного тепла между лесом и нелесом (ΔH). Двадцать восемь пар сайтов были обработаны исх. 35 с использованием данных FLUXNET, а две дополнительные пары сайтов Amazon были взяты из архива ORNL 78 (дополнительная таблица 1). ΔH рассчитывали как среднюю разность потоков явного тепла между парным лесным и нелесным участком в дневное время (с 8:00 до 16:00). ΔОблако для каждой пары сайтов было извлечено из центрального положения линии, соединяющей два сайта. В отличие от ΔCloud, используемого в основном анализе, который был агрегирован до 0,5°, здесь мы использовали ΔCloud, агрегированный до 1° без высоты s.д. критерии и удаление водного буфера на один пиксель для увеличения доступного значения ΔCloud для каждой пары сайтов. При анализе взаимосвязи между ΔH и ΔCloud две пары потоков были исключены из-за отсутствия согласованного ΔCloud (пара 29) и выброса в ΔH (пара 22 с ΔH > 200 Вт/м 2 ).

    Масштабная зависимость потенциального влияния облачности леса

    Чтобы исследовать, как потенциальное влияние облачности изменяется в зависимости от пространственного масштаба, мы повторно обработали данные облачного покрова MODIS и данные GFC в различных пространственных разрешениях, чтобы эмулировать изменение масштаба (используя «среднее» для облачности покров и «основной» метод лесного покрова).В частности, облачность 0,05° и данные GFC, использованные в основном анализе, были агрегированы с более грубыми разрешениями (0,1°, 0,25°, 0,5° и 1°), а ΔCloud была переоценена с использованием стратегии поиска в окне немного отличающихся конфигураций, чтобы учесть изменение разрешения (дополнительный рис. 12). Конкретные параметры стратегии поиска окна при разных разрешениях представлены в дополнительной таблице 2, включая разрешение необработанных данных, размер окна, расстояние до окна и разрешение экрана.Для данного разрешения ΔCloud оценивалось с помощью комбинации двух параметров, чтобы обеспечить надежность результатов.

    Луис Рамиро | Науки По Центр европейских исследований

    Луис Рамиро (бакалавр политических наук, Мадридский университет Комплутенсе; магистр методов социальных исследований, Университет Суррея; доктор социальных и политических наук, Институт Европейского университета, Флоренция) является штатным доцентом кафедры политологии Национального дистанционного университета. Учебный университет Испании (UNED) с 2017 года.Он занимал преподавательские и исследовательские должности в Мадридском университете имени Карлоса III, Университете Мурсии и Университете Лестера. Он был приглашенным исследователем в CEACS-Fundación Juan March (Мадрид), Университете Эссекса, Чикагском университете, Университете Солфорда, Манчестерском университете и в PACTE-Sciences Po Grenoble.

    Научные интересы

    В сферу его компетенции входит анализ политического поведения, политических организаций и политических взглядов.Его исследования были опубликованы, среди прочего, в журналах West European Politics, Party Politics, Political Studies и European Policy Science Review.

    Исследовательский проект, которым вы занимались в Центральной и Восточной Европе

    Во время своего пребывания в Центральной и Восточной Европе Луис Рамиро разработает три основных проекта своей исследовательской программы:
    В настоящее время он пишет книгу, которая будет завершена в ближайшие несколько месяцев по детерминантам электоральной поддержки радикальных левых партий в Западной Европе.

    В продолжение этого интереса к политике раскола и к анализу социальных основ поддержки политических партий он работает над несколькими документами, касающимися политики рабочего класса и связи между условиями труда и политическими предпочтениями. Вместе с рядом коллег в Великобритании и Франции он разработал и провел опрос населения трудоспособного возраста во Франции, Германии, Греции и Испании после выборов в Европейский парламент в 2019 году, и во время своего исследовательского пребывания в ЦВЕ он начнет анализировать данные.

    Наконец, в дополнение к его исследовательской программе по политике раскола и голосованию, он также в настоящее время является ведущим исследовательского проекта по изучению отношения общественности к экспертным знаниям и участию экспертов в принятии политических решений, финансируемом Министерством науки Испании.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *