Рыбалка киров 2020: Страница не найдена — Наблюдатель.online

Кировская область, Киров. ПРОГНОЗ КЛЕВА РЫБЫ

Прогноз клева рыбы в  г. Киров, Кировская область, районы: Арбажский, Афанасьевский, Белохолуницкий, Богородский, Верхнекамский, Верхошижемский, Вятско-Полянский, Даровский, Зуевский, Кикнурский, Кильмезский, Кирово-Чепецкий, Котельничский, Кумёнский, Лебяжский, Лузский, Малмыжский, Мурашинский, Нагорский,  Немский, Нолинский, Омутнинский, Опаринский, Оричевский, Орловский, Пижанский, Подосиновский, Санчурский, Свечинский, Слободской, Советский, Сунский, Тужинский, Унинский, Уржумский, Фалёнский, Шабалинский, Юрьянский, Яранский.

Прогноз погоды и клева рыбы на сегодня, завтра, обновляется каждые шесть часов, поэтому рекомендовано посетить данную страницу непосредственно перед выездом на рыбалку.

Прогноз клева рыбы в Кирове, Кировская область

Киров, с 16-01-2022 по 18-01-2022
ВC				ПН				ВТ
Ночь	Утро	День	Вечер	Ночь	Утро	День	Вечер	Ночь	Утро	День	Вечер
Пасмурно	Пасмурно	Небольшой снег	Пасмурно	Пасмурно	Пасмурно	Небольшой снег	Пасмурно	Небольшой снег	Небольшой снег	Небольшой снег	Небольшой снег
-16	-15	-14	-11	-17	-14	-10	-8	-8	-7	-6	-2
739	741	744	747	750	749	746	744	743	744	746	747
Ветер северо-западный	Ветер северо-западный	Ветер северо-западный	Ветер северо-западный	Ветер западный	Ветер юго-западный	Ветер южный	Ветер южный	Ветер южный	Ветер южный	Ветер южный	Ветер южный
2 м/с	3 м/с	3 м/с	3 м/с	2 м/с	3 м/с	5 м/с	6 м/с	6 м/с	6 м/с	5 м/с	4 м/с
По прогнозу клюет на: мотыль Карась	0%	30%	40%	30%	0%	30%	40%	30%	0%	30%	40%	30%
По прогнозу клюет на: мотыль Карп	0%	20%	20%	20%	0%	20%	20%	20%	0%	20%	20%	20%
По прогнозу не клюет Белый амур	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
По прогнозу не клюет Толстолобик	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
По прогнозу не клюет Сазан	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
По прогнозу клюет на: живца (жерлицы), зимнюю блнсну, балансиры Щука	20%	60%	60%	60%	20%	60%	60%	60%	20%	60%	60%	60%
По прогнозу клюет на: мотыль, зимнюю бленсну, балансир Окунь	0%	55%	55%	55%	0%	55%	55%	55%	0%	55%	55%	55%
По прогнозу клюет на: живец, зимняя блесна, балансир Судак	55%	65%	45%	55%	55%	65%	45%	55%	55%	65%	45%	55%
По прогнозу клюет на: мотыль, опариш, мелкие блесны Чехонь	0%	50%	50%	50%	0%	50%	50%	50%	0%	50%	50%	50%
По прогнозу клюет на: мотыль, опариш, короед, репейник Елец	35%	60%	50%	50%	35%	60%	50%	50%	35%	60%	50%	50%
По прогнозу клюет на: мотыль, опариш, короед, репейник Ёрш	35%	60%	50%	40%	35%	60%	50%	40%	35%	60%	50%	40%
По прогнозу клюет на: мотыль, блесна, балансир Форель	0%	60%	50%	40%	0%	60%	50%	40%	0%	60%	50%	40%
По прогнозу клюет на: мотыль, опариш, короед, репейник Голавль	20%	60%	50%	40%	20%	60%	50%	40%	20%	60%	50%	40%
По прогнозу клюет на: мотыль, опариш, блесна Хариус	0%	60%	40%	50%	0%	60%	40%	50%	0%	60%	40%	50%
Не клюет Жерех	0%	30%	10%	20%	0%	30%	10%	20%	0%	30%	10%	20%
По прогнозу клюет на: опариш, мотыль Красноперка	0%	50%	50%	40%	0%	50%	50%	40%	0%	50%	50%	40%
Наживка: опариш, мотыль Лещ	50%	50%	40%	40%	50%	50%	40%	40%	50%	50%	40%	40%
Наживка: нет Линь	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%
Наживка: червяк, живец, блесна Налим	90%	80%	50%	80%	90%	80%	50%	80%	90%	80%	50%	80%
Наживка: опариш, мотыль Плотва	0%	75%	65%	55%	0%	75%	65%	55%	0%	75%	65%	55%
Наживка: опариш, мотыль Уклейка	0%	50%	50%	40%	0%	50%	50%	40%	0%	50%	50%	40%
Наживка: опариш, мотыль, короед Язь	0%	40%	30%	30%	0%	40%	30%	30%	0%	40%	30%	30%
Наживка: нет Сом	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%	0%

 Значения символов и цветов таблицы прогноза клева

ПН   Понедельник	Клева рыбы нет
	Клев рыбы очень плохой
	Клев плохой
	Очень хороший
ВС   Воскресенье	%   Вероятность клева в % (от 0 до 100)

 

 Лунный календарь рыболова и прогноз клева на месяц ЯНВАРЬ 2022 года

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
					1	2
3	4	5	6	7	8	9
10	11	12	13	14	15	16
17	18	19	20	21	22	23
24	25	26	27	28	29	30
31

---

Прогноз активности рыбы по месяцам

активности рыбы нет	активность рыбы средняя
активность рыбы не высокая	активность рыбы высокая

---

Водоемы Кировской области где возможна рыбалка, и для которых действует прогноз клева

В Кирове и Кировской области находятся такие водоемы: река Белая Холуница, Большая Кокшага, Верхосунье, Ветлуга, Воя, Вятка, Головановка, Голодаиха, Зингинка, Кама, Кильмезь, Кокшага, Лаж, Лала, Малая Бебеха, Молома, Мостовица, Немда, Нерсма, Нея, Ошеть, Падериха, Полой, Поникшонок, Пыжманка, Средняя Бебеха, Староречье Агельдино, Суна, Чахловица, Чепца, Юг.

Рыба Кировской области: карп, карась,  окунь, щука,  сазан,  лещ, плотва, сом, жерех, голавль, уклейка, ерш, язь, налим,  елец.  И большинство этих рыб представлено в прогнозе клева.

киров погода | прогноз погоды в кирове | погода для кирова на 3 дня, на 15 дней | календарь рыболова

Период суток Осадки / облачность Температура воздуха, °С Скорость ветра, м/с Атм. давление, мм.рт.ст. Фаза луны / клёв по погоде

16 Января, Воскресенье НОЧЬ УТРО ДЕНЬ ВЕЧЕР -15° -15° -11° -17° 3 3 3 2 742 743 748 750 луна растет клёва нет

17 Января, Понедельник НОЧЬ УТРО ДЕНЬ ВЕЧЕР -14° -11° -8° -8° 3 5 6 6 749 747 744 743 луна растет клёва нет

18 Января, Вторник НОЧЬ УТРО ДЕНЬ ВЕЧЕР -7° -6° -2° -2° 6 5 4 4 744 745 747 750 луна полнолуние клёва нет

19 Января, Среда НОЧЬ УТРО ДЕНЬ ВЕЧЕР -6° -11° -12° -20° 4 4 2 2 754 755 758 761 луна убывает клёва нет

Рыбалка в Кировской области 2021 клев рыбы прогноз, календарь рыбака лунный 3, 5, 7, 10, зима, лето, Кирова

Зимняя, весенняя, летняя и осенняя рыбалка, когда рыба клюет?

Рыбаки Кировской области и Кирове в лунном календаре узнают, когда клюет рыба зимой, весной, летом и осенью 2021 года, о прогнозе рыбалки на 2, 3, 5, 7 и 10 дней, сегодня и завтра, в какие из них и когда, лучше всего отправляться к водоему за рыбой, на озерную, речную или иную рыбную ловлю, утреннюю, дневную или вечернюю рыбалку, а может и ночную.

Для завсегдатаев рек и озер, тех любителей и профессионалов порыбачить, кто любит проводить время на природе у какого-то водоема, мы и подготовили эту страницу, в которой рыболовы найдут множество ответов на свои вопросы и касающиеся будущего сезона рыбной ловли, начиная с зимы, продолжая весной и летом, оканчивая поздней осенью.

Здесь рыбаки Кировской области найдут благоприятные дни рыбалке, прогноз клева на сегодня и завтра по календарю рыболова зимы, весны, лета и осени 2021 года, что отражено в его таблицах на каждую неделю месяца, 2, 3, 5, 7 и 10 дней. 

Хорошие, благоприятные дни рыбалке, прогноз удачных, таблица

Здесь рыбаки Кировской области и Кирова узнают о благоприятных днях рыбалки на 2021 год, прогнозе хороших, удачных на 2, 3, 5, 7 и 10 дней, лучших из таблицы на неделю и месяц клева рыбы, что поможет рыбакам с рыбалкой, минимизировать им их риски. В нем они могут выбрать для похода за рыбой наиболее подходящий для них временной период или день, чтобы их усилия не оказались напрасными, а время на рыбалку не оказалось зря потраченным.

В нашей стране настолько много заядлых рыбаков и рыболовов всех мастей и на любую рыбу, что им впору регистрировать свою партию и начинать активно продвигать свои идеи в отечественное законодательство. Это конечно же шутка, а если всерьез, то интерес к рыбной ловле в нашей стране растет с каждым годом, причем не только ради итогового результата, но и для “простого”, как говорится “спортивного” интереса.

 

 

 

Предлагаем лунный календарь рыбалки на сегодня и завтра 2021 года, с таблицей клева рыбы на 3, 5, 7 и 10 дней в Кировской области и Кирове, прогнозом рыбной ловли на недели месяца, когда рыба будет активно клевать и можно рассчитывать на богатый улов, причем на каждый месяц и с учетом смены фаз Луны, благоприятных и неблагоприятных периодов для рыбной ловли, то есть удачных или неудачных клева рыбы, когда рекомендуется отправляться на рыбалку или же наоборот, не стоит попусту тратить свое драгоценное время, которое можно посвятить другим и более важным делам, а там как сами решите. ..

Когда будет лучший клев рыбы, рыбалка сегодня или завтра?

Лунный календарь рыбалки в Кировской области с таблицами и прогнозом на 2021 год, с благоприятными днями ловли рыбы на 2, 3, 5, 7 и 10 дней, поможет рыбакам узнать когда рыба будет клевать, о чем они узнают из таблиц о днях лучшего клёва, или же его отсутствия, в любом случае ему можно доверять и на него полагаться, что проверено практикой.

Каждый из нас кто отправляется на рыбалку, должен представлять себе о своих перспективах, в чем и поможет данный календарь, который как раз и составлен таким образом, чтобы повысить наши шансы на приличный улов.

 

 

Лунный календарь рыбалки на 2, 3, 5, 7 и 10 дней, благоприятного по прогнозу клева рыбы в Кировской области и Кирове на зиму, весну, лето и осень 2021 года, будет полезен рыбакам с определением наилучших для рыбной ловли, а значит и шансы у рыбаков вернуться с рыбалки с богатым уловом на порядок повышаются, конечно же если мы выберем для похода на рыбалку именно тот указанный в календаре день, когда рыба будет клевать наиболее охотно и активно.

Если взять и сосчитать в нашей стране тех, кто в той или иной мере увлечен рыбалкой, не важно какой – зимней или летней, пресной озерной или морской, на удочку или спиннинг, на жерлицу или резинку, то наверняка наберется количество людей на среднее государство с количеством как минимум в пару десятков миллионов населения.

Рыбалка как известно бывает самая разная, она может быть открытая и закрытая, речная, морская и озерная, зимняя, весенняя, летняя и осенняя, как и рыбаки у нас с самыми разными предпочтениями рыбной ловли. Кто-то из рыбаков предпочитает ловить рыбу спиннингом или жерлицей, кому-то больше по душе удочка или резинка, не важно чем ее в конечном итоге удить, для многих сам процесс рыбной ловли это уже большое удовольствие.

 

 

 

Рыбалка в Кировской области зимняя, летняя, весенняя, осенняя

Заядлые рыбаки Кировской области, даже не взирая на прогноз лунного календаря 2021 года о неблагоприятных днях рыбалки, все же отправятся к водоему, чтобы побыть в одиночестве наедине с природой и не важно, что в итоге улов окажется минимальным или его вообще не будет, главное для них это получить удовольствие от времяпровождения.

Рыбаки это специфические и конечно же азартные люди, ведь как без азарта ловить рыбку – каждый из них ставит перед собой высокие задачи и стремится достичь их, тем более если друг также рыболов и с которым идет негласное соревнование, кто выловит больше рыбки.

Ниже опытные рыбаки и начинающие рыболовы Кировской области узнают о благоприятных и неблагоприятных периодах рыбалки сегодня и завтра 2021 года, а также тех лунных днях, в которые клев будет на среднем уровне или же вообще стоит перенести поход за рыбой в виду бесполезности такого времяпровождения…

Для того, чтобы можно было рассчитывать на улов рыбы, каждому рыбаку Кировской области нужен лунный календарь рыболова, клева рыбы на 2021 год, в котором рыбаки узнают о самых благоприятных (удачных и не совсем удачных) днях для рыбной ловли, а также тех, в которые они только зря потратят свое время у водоема (озера или речки), в надежде поймать рыбу и вернуться домой с приличным уловом, которого хватит как минимум на богатую уху.

 

Общий гороскоп 2021 года, астрологический прогноз

Любовный гороскоп на 2021 год, женской любви, встреч

Гороскоп здоровья 2021 на сегодня, завтра, женщин и мужчин

 

В любом деле нужно учитывать все нюансы, ведь если не все, то очень многое взаимосвязано и в том числе влияние на все живое нашего ночного светила. Для опытного рыбака и любителя рыболова Кировской области, мы подготовили лунный календарь клева и рыбалки на 2021 год, сегодня и завтра, в самые благоприятные дни – в нем вы узнаете о всех наиболее удачных, неудачных, а также нейтральных периодах каждого месяца, а также недели и даже дня.

 

 

Подготовлен лунный календарь удачной рыбалки в Кировской области и Кирова, с прогнозом на сегодня и завтра, когда хорошо будет клевать, на 2, 3, 5, 7 и 10 дней 2021 года с таблицей, каждого благоприятного дня – специалистами рыбаками, с учетом благоприятных и неблагоприятных дней, а какие именно из них наиболее удачные и перспективные для похода на рыбалку, нейтральные и неудачные, вы сможете узнаете из таблиц каждого месяца, недели и дня, которые расположены ниже.

 

 

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы январь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки январь 2021
Отличный клев – 3-5, 14, 15, 31	Средний клев – 1, 6-8, 11-13, 21-23, 29
Хороший клев – 2, 15, 16-20, 30	Дни без клева – 9-14, 24-28

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы февраль 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки февраль 2021
Отличный клев – 1-3, 13, 14, 19-21	Средний клев – 5, 6, 17, 20 и 23
Хороший клев – 4, 7, 15, 16, 22 и 28	Дни без клева – 8-12, 24-27

 

Лунный календарь красоты 2021, благоприятные дни ухода за красотой

Календарь неблагоприятных метеочувствительных дней 2021, лунный

Православный календарь на каждый день 2021, даты на сегодня и завтра

Календарь свадеб 2021 год, благоприятные дни, лучшие свадебные даты

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы март 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки март 2021
Отличный клев – 2-5, 15, 21, 22	Средний клев – 6-8, 14, 23, 24, 30, 31
Хороший клев – 1, 16-20	Дни без клева – 13, 9-13, 25-29

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы апрель 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки апрель 2021
Отличный клев – 2-5, 19-21	Средний клев – 6, 7, 13, 22, 28, 29
Хороший клев – 1, 14-18, 30	Дни без клева – 8-12, 23-27

 

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы май 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки май 2021
Отличный клев – 1-3, 13, 19-21, 30	Средний клев – 5-7, 27-29
Хороший клев – 4, 14-18, 22, 31	Дни без клева – 8-13, 23-26

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы июнь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки июнь 2021
Отличный клев – 1, 2, 12, 18-20	Средний клев – 4-6, 21, 26-28
Хороший клев – 3, 13-17, 29, 30	Дни без клева – 7-11, 22-25

 

Косметический календарь 2021, процедур, операций, омоложения

Метеозависимые дни 2021, самочувствие у метеозависимых людей

Неблагоприятные дни 2021, лунный календарь состояния здоровья

Календарь дат и событий 2021, памятные, знаменательные, юбилеи

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы июль 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки июль 2021
Отличный клев – 1, 2, 18-20, 30, 31	Средний клев – 3-6, 21, 27
Хороший клев – 13-17, 28, 29	Дни без клева – 7-12, 22-26

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы август 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки август 2021
Отличный клев – 1, 10, 11, 17, 18, 27-29	Средний клев – 3-5, 19, 25, 30, 31
Хороший клев – 12-16 и 26	Дни без клева – 6-9, 20-24

 

 

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы сентябрь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки сентябрь 2021
Отличный клев – 8, 9, 14-16, 26-28	Средний клев – 1-3, 17, 23, 24, 29, 30
Хороший клев – 10-13, 25	Дни без клева – 4-7, 18-22

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы октябрь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки октябрь 2021
Отличный клев – 8, 9, 15, 16, 26-28	Средний клев – 1, 2, 17, 22-24, 29-31
Хороший клев – 10-14 и 25	Дни без клева – 3-7, 18-21

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы ноябрь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки ноябрь 2021
Отличный клев – 7, 12-14, 24-26	Средний клев – 1, 6, 12, 15, 21, 22, 27-29
Хороший клев – 8-11, 23	Дни без клева – 2-5, 16-20, 30

 

Лучшие дни рыбаку, рыбной ловли, удачный клёв рыбы декабрь 2021	Неудачные дни рыбакам, рыбной ловли, клева, рыбалки декабрь 2021
Отличный клев – 7, 12-14, 24-26	Средний клев – 6, 15, 21, 22, 27-29
Хороший клев – 8-11 и 23	Дни без клева – 1-5, 16-20, 30, 31

 

Рыбакам о лунном календаре клева рыбы 2021 года

Мы уже давно привыкли пользоваться советами лунного календаря благоприятных и неблагоприятных дней, причем не только рыбаки, но и многие другие, среди них – садоводы и огородники (дачники), те кто готовится стать отцом и матерью (лунный календарь зачатия), идет лечить зубы или скоро будет проводить хирургическую операцию и так далее.

 

 

 

Обращаемся мы к советам и рекомендациям лунного календаря и в том случае, когда намечаем инвестировать свои средства или намереваемся начать новый проект, желаем изменить прическу или думаем сделать крупное приобретение, наметили себе отправиться в дальнее путешествие, а также просить прибавки к окладу, вести переговоры и многое другое.

 

Родительские Субботы 2021, Дни поминовения усопших, особые дни

Церковные праздники 2021, сегодня по календарю, праздничные дни

Лунный календарь хирургических операций 2021, благоприятные дни

 

Рыбаку профессионалу или любителю рыболову, очень важен и полезен лунный календарь клева, рыбалки и рыбной ловли, он поможет им в 2021 году с уловом, подскажет о наиболее благоприятных днях и удачных периодах, когда они вправе рассчитывать на достойный улов, с которым не стыдно будет идти домой, показать его своим конкурентам.

 

 

 

Чтобы вы в дальнейшем могли сами разобраться в хитросплетениях рыбной ловли, лунного календаря рыбака и рыболова, клева и рыбалки 2021 года, мы подскажем вам о благоприятных и неблагоприятных днях, как самостоятельно определить о таких периодах, так вот…

    – Наиболее удачные для рыбалки дни, это – 3-8 и 18-20 лунные сутки;

    – Хорошие дни для рыбалки следующие – 2, 9, 10, 21-23 лунные сутки;

    – Нейтральные (средние) дни для рыбалки – 11, 17, 23-25 лунные сутки;

    – Бесполезные (неудачные) дни для рыбалки – 1, 12-16, 26-29 лунные сутки.

Вот и познакомили мы рыбаков с лунным календарем благоприятных дней клева и рыбной ловли на 2021 год – удачной рыбакам рыбалки в любом из месяцев, будь она зимняя или летняя, весенняя или осенняя, на удочку или спиннинг, у озера, реки или на море, любом другом месте.

 

Лунный календарь здоровья 2021, благоприятные дни самочувствию

Благоприятные дни бракосочетания 2021, лучшие даты, самые удачные

Календарь лечения, удаления зубов 2021 протезирования, имплантации

 

Главное чего хотелось бы пожелать всем отечественным рыбакам, как профессионалам, так и начинающим любителям – получить огромное удовольствие от рыбалки у любимого водоема, этого прекрасного времяпровождения на лоне природы, у озера или реки, на берегу моря или океана!

 

 

 

Ниже вы найдете таблицу рыбной ловли по отдельным и самым популярным видам рыб в нашей стране, когда и в какой месяц каждая из них лучше всего ловится – таблица составлена по 5-ти бальной шкале, где:

4 и 5 это хорошие месяцы для ловли определенной рыбы

3 – средний (умеренный) клев, когда многое зависит от самого рыбака

2 – малоперспективный период с низкими шансами на успех

1 – нет клева или он очень слабый.

Надеемся вы разберетесь с таблицей клева рыбы, что совсем несложно – удачи всем рыбакам и рыболовам, как опытным, так и новичкам в 2021 году, успехов в рыбной ловле и в любое время, зимой и весной, летом и осенью, удочкой или спиннингом, жерлицей, фидером или же резинкой и так далее …

 

 

Месяц/ Рыба	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	Июнь	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь
Белый амур	1	1	3	4	4	5	5	5	5	4	2	1
Щука	2	3	4	5	5	5	4	5	5	5	4	3
Карп-Сазан	1	1	2	3	5	5	5	5	5	4	3	1
Карась	1	1	3	4	5	5	5	5	4	3	2	1
Судак	2	2	3	4	5	5	4	4	5	5	3	2
Лещ	2	2	3	4	5	5	5	5	5	3	2	1
Линь	1	1	2	3	4	5	5	5	4	3	1	1
Окунь	2	3	4	5	5	4	4	4	4	4	3	2
Густера	2	2	3	4	5	5	5	5	4	3	2	1
Красноперка	2	3	4	5	5	5	5	5	5	4	3	2
Ёрш	4	4	4	5	5	5	4	4	4	4	4	4
Пескарь	2	2	3	4	5	5	5	5	4	3	3	2
Жерех	1	3	4	4	5	5	5	4	4	3	1	1
Уклейка	2	3	4	4	5	5	5	5	5	5	4	2
Голавль	1	1	3	5	5	5	4	4	4	4	3	1
Толстолобик	3	3	3	4	4	5	5	5	4	4	3	3
Сом	1	1	2	3	4	5	5	5	5	3	1	1
Плотва	3	3	3	4	5	5	4	5	5	4	3	3
Язь	3	3	4	4	5	5	4	4	5	5	4	3
Чехонь	2	2	4	5	5	5	5	5	5	3	2	2
Рак удочкой	1	1	1	2	4	5	5	4	5	4	2	1

 

 

 

Инвестиции 2021, когда лучше инвестировать, выгодно вкладывать

Стильный маникюр 2021, новинки, модный короткий и длинный

Тренды маникюра 2021, модные ногти весны, лета, осени и зимы

Стрижки после 30 и за 35 лет 2021, короткие и средние прически

Стрижки после 40 и за 45 лет 2021, короткие и средние прически

Стрижки женщинам за 50 и 55 лет 2021, короткие и средние прически

Снуд спицами 2021, схемы и описание, как связать женские

Кардиганы 2021, модные вязаные спицами, женские, описание

Модели вязания 2021, описание, мода зимы, весны, лета и осени

Женские свитера спицами 2021, схемы и описание вязания, фото

Вязание шапок спицами 2021 для женщин с описанием, модные

Интерьер спальни 2021 с фото, стили современного дизайна

Интерьер квартиры 2021 с фото, современный стиль и дизайн

Интерьер залы 2021, современный дизайн 18, 20 кв. м, хрущевке

Интерьер кухни 2021 фото, стиль и дизайн, для квартиры и дома

Интерьер гостиной 2021, стиль и дизайн 18-20 кв.м, кухня-гостиная

 

 

 

Россия Валовая добавленная стоимость: VR: Кировская область: Рыболовство и рыбоводство | Экономические показатели

Валовая добавленная стоимость на душу населения: ДВ: Амурская область (руб.)	521 060,100 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовое накопление основного капитала: ИП: Сахалинская область (млн руб.)	248 542.300 2015	ежегодно	1998 – 2015 гг.
Валовая добавленная стоимость на душу населения: ДВ: Магаданская область (руб.)	1 518 066 700 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовое накопление основного капитала: ИП: Еврейская автономная область (млн руб.)	11 075.800 2015	ежегодно	1998 – 2015 гг.
Валовая добавленная стоимость на душу населения: ДВ: Сахалинская область (руб.)	2 400 858 100 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовое накопление основного капитала: ИП: Чукотский район (млн руб. )	15 494.900 2015	ежегодно	1998 – 2015 гг.
Валовая добавленная стоимость на душу населения: ДВ: Еврейская автономная область (руб.)	355 545 700 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовая добавленная стоимость на душу населения: FE: Чукотка (руб.)	1 898 634 человека.800 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовая добавленная стоимость в России: сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство (млн руб. )	3 534 663 314 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: рыболовство и рыбоводные хозяйства (млн руб.)	227 173.353 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: горнодобывающая промышленность (млн руб.)	7 532 230 671 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: производство (млн руб. )	11 916 292.765 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: производство электроэнергии, газа и воды (млн руб.)	2 678 857,524 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Россия Валовая добавленная стоимость: строительство (млн руб.)	4 364 874.313 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: оптовая и розничная торговля, торговля автомобилями и товарами личного пользования (млн руб. )	11 711 782 485 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: гостиницы и рестораны (млн руб.)	750 476.234 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: транспорт и связь (млн руб.)	6 591 292,304 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: финансовое посредничество (млн руб. )	362 620.837 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: недвижимость, аренда и коммерческая деятельность (млн руб.)	10 145 067,661 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Россия Валовая добавленная стоимость: государственное управление и оборона, социальное обеспечение (млн руб.)	3 425 751.115 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Россия Валовая добавленная стоимость: образование (млн руб. )	2 091 625,725 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Россия Валовая добавленная стоимость: здравоохранение и социальные услуги (млн руб.)	2 774 384.369 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: прочие общественные, социальные и персональные услуги (млн руб.)	1 147 005,264 2016	ежегодно	2004 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость в России: деятельность домашних хозяйств (млн руб. )	36.407 2016	ежегодно	2008 – 2016 гг.
Валовая добавленная стоимость: Северо-Западный федеральный округ (СЗ) (млн руб.)	10 522 568 900 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовая добавленная стоимость: ЮФО с 2010 г. (СФ) (млн руб.)	6 598 672.000 2019	ежегодно	1998 – 2019
Валовая добавленная стоимость: Северо-Кавказский федеральный округ (СК) (млн руб. )	2 296 658 700 2019	ежегодно	1998 – 2019
Валовая добавленная стоимость: Приволжский федеральный округ (ВР) (млн руб.)	14 097 809.700 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовая добавленная стоимость: Уральский федеральный округ (УФ) (млн руб.)	13 227 689 200 2019	ежегодно	1994 – 2019
Валовая добавленная стоимость: Сибирский федеральный округ (СБ) (млн руб. )	9 178 539.800 2019	ежегодно	1994 – 2019
Консолидированные государственные доходы России: с начала года (млрд руб.)	33 914 175 сен 2021	ежеквартальный	март 1993 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: налог на прибыль органов… (млрд руб.)	4 261 092 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: подоходный налог (млрд руб. )	3 335 852 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: налоги и взносы f… (млрд руб.)	6 467 819 сен 2021	ежеквартальный	июнь 2006 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: в т.ч. Налог на добавленную стоимость: в … (млрд руб.)	4 030 519 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы: С начала года: ow Налог на добавленную стоимость: на импорт товаров… (млрд руб.)	2 686 677 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы: с начала года: ow Акцизный налог: на произведенные товары … (млрд руб.)	675,287 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы: с начала года: ow Акцизный налог: на импортируемые товары … (млрд руб. )	95.202 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: налог на совокупный доход… (млрд руб.)	602.185 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: налог на имущество (млрд руб.)	925.129 сен 2021	ежеквартальный	март 1997 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: налог на природопользование. .. (млрд руб.)	5 759 947 сен 2021	ежеквартальный	декабрь 2000 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: задолженность по отмененным налогам… (млрд руб.)	0,186 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: задолженность по отмененным налогам… (млрд руб.)	0,099 июнь 2021 г.	ежеквартальный	март 2010 г. – июнь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: внешняя торговля (млрд руб.)	2225.310 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: доходы государственных и муниципальных… (млрд руб.)	1 029 012 сен 2021	ежеквартальный	март 1997 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: платежи за пользование… (млрд руб.)	502. 414 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: прямые пожертвования (млрд руб.)	397,377 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Консолидированные государственные доходы России: с начала года: Предпринимательская деятельность… (млрд руб.)	0,000 декабрь 2017 г.	ежеквартальный	март 2005 г. – декабрь 2017 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года (млрд руб. )	31 308 872 сен 2021	ежеквартальный	март 1993 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: вл. Государственные расходы (млрд руб.)	1897.269 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow Государственное обслуживание … (млрд руб.)	853,349 сен 2021	ежеквартальный	март 1997 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: расходы на национальную оборону (млрд руб.)	2060.908 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: расходы на национальную безопасность и… (млрд руб.)	1 633 766 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: текущая национальная экономика (Н… (млрд руб.)	4 139 761 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: вл. NE: вл. Топливо и энер… (млрд руб.)	39.189 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow NE: ow Сельское хозяйство … (млрд руб.)	277,321 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow NE: ow Транспорт (млрд руб.)	761,531 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow NE: ow Road Mainten… (млрд руб.)	1 473 003 сен 2021	ежеквартальный	март 2008 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow NE: ow Коммуник… (млрд руб.)	116,944 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow NE: ow Research and… (млрд руб.)	179,934 сен 2021	ежеквартальный	март 2002 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: вл. NE: вл. Прочие (млрд руб.)	1 105 261 сен 2021	ежеквартальный	март 2005 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: ow Жилищно-коммунальное хозяйство… (млрд руб.)	1 263 109 сен 2021	ежеквартальный	декабрь 2001 г. – сентябрь 2021 г.
Сводные государственные расходы России: с начала года: расходы на социальные и культурные… (млрд руб.)	19 142 320 сен 2021	ежеквартальный	Сентябрь 1995 г. – Сентябрь 2021 г.
Консолидированный профицит или дефицит государственного бюджета России: с начала года (млрд руб.)	2605.303 сен 2021	ежеквартальный	март 1993 г. – сентябрь 2021 г.
Валовая добавленная стоимость: Дальневосточный федеральный округ (ДФО) (млн руб.)	5 971 487 700 2019	ежегодно	1994 – 2019
Реальный ВВП России: индекс физического объема: PY=100 (предыдущий год=100)	97.317 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: индекс объема: PY=100: конечное потребление (предыдущий год=100)	95. 100 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100 (предыдущий год=100)	100.608 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: конечное потребление (предыдущий год=100)	104.700 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: конечное потребление: домохозяйства (предыдущий год=100)	104.100 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: конечное потребление: правительство (предыдущий год=100)	106. 300 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: конечное потребление: обслуживание некоммерческих организаций … (предыдущий год=100)	105.800 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: валовое накопление капитала (предыдущий год=100)	105.400 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: валовое накопление капитала: формат валового основного капитала… (предыдущий год=100)	105. 600 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: Чистый экспорт: Экспорт (предыдущий год=100)	91.700 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: PY=100: Чистый экспорт: Импорт (предыдущий год=100)	109.400 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: индекс объема: PY=100: конечное потребление: домохозяйства (предыдущий год=100)	92. 700 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: индекс объема: PY=100: конечное потребление: правительство (предыдущий год=100)	101.900 2020	ежегодно	2012 – 2020
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY = 100 (тот же Qtr PY = 100)	117,939 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY=100: конечное потребление (тот же Qtr PY=100)	108. 200 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY=100: конечное потребление: домохозяйства (тот же Qtr PY=100)	109.100 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: Тот же квартал PY=100: Конечное потребление: Правительство (тот же Qtr PY=100)	106.000 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY=100: конечное потребление: некоммерческие организации. .. (тот же Qtr PY=100)	111.000 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY = 100: валовое накопление (то же Qtr PY = 100)	113.000 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: Тот же квартал PY=100: Валовое накопление: Валовой основной капитал… (то же Qtr PY=100)	105.700 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: тот же квартал PY=100: экспорт (тот же Qtr PY=100)	152.800 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Дефлятор ВВП России: Тот же квартал PY=100: Импорт (тот же Qtr PY=100)	110.900 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: PY=100: конечное потребление: некоммерческое учреждение… (предыдущий год=100)	96.500 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: индекс объема: PY=100: валовое накопление капитала (предыдущий год=100)	96. 200 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: Индекс физического объема: PY=100: Валовое накопление капитала: Валовой фиксированный капитал… (предыдущий год=100)	95.600 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: Индекс физического объема: PY=100: Чистый экспорт: Экспорт (предыдущий год=100)	95.900 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: Индекс физического объема: PY=100: Чистый экспорт: Импорт (предыдущий год=100)	87. 900 2020	ежегодно	2012 – 2020
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: конечное потребление (тот же Qtr PY=100)	107.300 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: конечное потребление: домохозяйства (тот же Qtr PY=100)	110.300 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: конечное потребление: правительство (тот же Qtr PY=100)	100. 000 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: Индекс физического объема: Тот же Qtr PY=100: Конечное потребление: Некоммерческий In… (тот же Qtr PY=100)	99.400 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: валовое накопление капитала (тот же Qtr PY=100)	104.800 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал в годовом исчислении = 100: валовое накопление капитала: валовое F. .. (тот же Qtr PY=100)	107.700 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: экспорт (тот же Qtr PY=100)	107.400 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.
Реальный ВВП России: индекс физического объема: тот же квартал PY=100: импорт (тот же Qtr PY=100)	118.800 сен 2021	ежеквартальный	март 2012 г. – сентябрь 2021 г.

Киров — Global wiki. Wargaming.net

Позиция в дереве технологий

Боевые уровни

12345678910

Позиция в дереве технологий

Боевые уровни

12345678910

V

промо

Киров — советский промо премиум крейсер V уровня.

Один из первых крупных боевых кораблей, спроектированных и построенных в США.ССР (Проект 26). Несмотря на небольшое водоизмещение, он оснащен мощными дальнобойными орудиями и имеет хорошую скорость. В отличие от большинства своих современников, Киров имеет слабое бронирование.

Киров можно купить в Адмиралтействе за 43 000 ед. угля.

Модули

Совместимые обновления

Мнение игрока

Производительность

Киров сильно отличается от Светланы IV уровня .В то время как Светлана по сути представляет собой крупногабаритный эсминец с лучшей броней и большим количеством орудий, Киров имеет больше общего со своим японским аналогом Фурутака . Там, где «Светлана» полагается исключительно на объем огня своих скорострельных 130-мм орудий, «Киров» имеет гораздо более мощные 180-мм орудия, способные серьезно повредить даже линкоры на близких дистанциях, и с максимальной дальностью, сравнимой с немецкой. Кенигсберг . 180-мм орудия также имеют неплохую баллистику, что облегчает поражение целей на дальних дистанциях. Киров тоже способен развивать большие скорости, и достаточно хорошо разгоняется.

Однако за эти качества приходится платить. Во-первых, Киров — это очень даже стеклянная пушка, с плохим бронированием даже для крейсера V уровня. Он может получить урон по цитадели практически под любым углом даже от других крейсеров. Кроме того, это большой корабль с исключительно плохой маскировкой, сравнимой с линкорами, и он будет одним из первых обнаруженных кораблей, особенно когда в игре участвует авиация. Самым серьезным недостатком Киров является ее недостаточная маневренность. У него радиус поворота хуже, чем у некоторых линкоров, усугубляемый средним временем перекладки рулей. Это может вызвать значительные трудности при преодолении областей с большим количеством островов и препятствий на скорости, а также затрудняет уклонение от снарядов и особенно торпед.

Настоятельно рекомендуется использовать навык Бдительность с Киров , но даже этого может быть недостаточно при столкновении с воздушными торпедами с самолетов-носителей. Однако Киров имеет неплохой зенитный комплекс, который несколько компенсирует это.Он также использует те же торпеды, что и эсминцы проекта «Гневный» класса . Малый радиус действия и высокая скорость делают их в лучшем случае ситуативным оружием.

Сочетание высокой скорости, плохой маневренности, плохой брони и отличных орудий с большой дальностью стрельбы означает, что Киров лучше всего работает на дальних дистанциях. Очень рискованно играть Киров на близких дистанциях, особенно против врагов с торпедами.

Примечание: Начиная с обновления 9.5, «Киров» теперь является премиум кораблем, характеристики корпуса которого представляют собой объединение того, что раньше было стандартным (A) и исследуемым (B) корпусом.Он сочетает в себе авиационные средства и зенитный комплекс корпуса (A) со всеми другими характеристиками, полученными от корпуса (B), а также предоставляет доступ как к катапультному самолету, так и к гидроакустическому поиску одновременно.

Плюсы:

• Отличные 180-мм орудия: мощные, дальнобойные, с высокой скоростью, с приемлемой скорострельностью.
• Высокая скорость и хорошее ускорение.
• Респектабельный зенитный комплекс, дополненный опциональным истребителем-катапультой ().
• Неплохая скорость поворота башни.
• Теперь можно установить гидроакустический поиск () и катапульту одновременно.

Минусы:

• Плохая маневренность.
• Плохая броня, но все же лучше, чем ее замена, Котовский .
• Исключительно плохая маскировка даже с камуфляжем.
• Большой силуэт и цитадель.
• Суицидально малый радиус действия торпед сводит на нет их высокую скорость и урон.

Исследования

Являясь премиум кораблем, Киров не имеет улучшений для исследования.

Оптимальная конфигурация

Обновления

Рекомендуемые обновления для Киров :

Навыки командира

Рекомендуемые навыки командира
Стоимость (баллов)	Атака				Защита
1	★★★		★	★★★	★★★
2	★★★		★		★
3	★★★		★★★	★	★★	★★★
4	★★				★★★
Ключ: ★★★ – Чрезвычайно полезно      ★★ – Часто полезно      ★ – Время от времени полезно      Нет звездочек – Бесполезно8

Расходные материалы

Киров может комплектоваться следующими расходными материалами:

Камуфляж

Премиум-корабль в обновлении 9. 5, Киров теперь имеет стандартный камуфляж Type 9.

Сигналы

Рекомендуемые флаги сигналов
Боевой
★		★★★		★★★
★★	★★★			★	★
Экономический
		★★★	★★★
Специальный
	★★	★★
Ключ: ★★★ – Очень полезно       ★★ – Часто полезно       ★ – Иногда полезно       Нет звездочек – Нет звездочек – Нет звездочек

Примечание. Использование сигнала Джульетты Чарли делает детонацию невозможной.

Галерея

• Самолет-корректировщик помогает Киров достигать более дальних врагов.

Каталожные номера

1. Советский крейсер Киров – Википедия
2. Киров крейсер класса – Википедия
3. Squall Line: Киров – Новости – World of Warships

Водная война: Российский линейный крейсер «Киров» vs.Скрытный Zumwalt Америки (Кто победит?)

В битве между двумя кораблями, кто победит? Допустим, разместить два корабля в открытом море на максимальной дальности противокорабельных средств любой из сторон: 300 миль, дальность кировских ракет «Гранит». В отличие от предыдущих сценариев, мы не будем предполагать, что каждый корабль знает, где находится другой, но в конечном итоге один найдет другой. На Киров работает спутниковая система «Легенда», но «Легенда» — это радиолокационный спутник, а «Зумвальт» — это малозаметный эсминец с радиолокационной сигнатурой небольшой рыбацкой лодки.

Оба корабля яростно ищут друг друга, садятся вертолеты, сканирующие океан за горизонтом. В этой ситуации эсминец-невидимка имеет явное преимущество перед величественным, но незаметным линейным крейсером. Вертолеты Zumwalt сначала обнаруживают Киров, отправляя данные о местоположении обратно на свой базовый корабль. Киров обнаруживает вертолеты, но не знает о фактическом местонахождении Зумвальта.

Недавний спад в отношениях между Россией и Западом поставил корабль-против.Корабельная война снова на столе. После более чем десятилетия поддержки сухопутных войн на Ближнем Востоке и в Центральной Азии ВМС США вновь инвестируют в основную миссию потопления кораблей. ВМС США расширяют эти возможности, но в то же время представляют новый класс кораблей, эсминец с управляемыми ракетами USS Zumwalt , предназначенный в первую очередь для поддержки боевых действий на суше.

Тем временем в России Москва все еще пытается выжать жизнь из своих линейных крейсеров типа “Киров”. Гигантские надводные корабли, которым почти тридцать лет, имеют устаревшее, но в целом эффективное вооружение и все еще способны выполнять свою основную задачу: атаковать очень крупные корабли противника, особенно авианосцы.

Что, если два корабля сойдутся в бою один на один?

Класс Zumwalt — новейший класс эсминцев с управляемыми ракетами ВМС США. Три корабля: Admiral Elmo Zumwalt , Michael Mansoor и Lyndon B. Johnson оптимизированы для артиллерийской поддержки с моря. Эти корабли являются первыми настоящими кораблями-невидимками на вооружении ВМФ, с уплощенными угловатыми элементами, предназначенными для уменьшения их радиолокационной заметности.

Zumwalts водоизмещением четырнадцать тысяч тонн, что делает их крупнейшим U.Эсминцы ВМФ С. когда-либо. Их размер и вес в значительной степени зависят от малозаметности корабля, которая требует, чтобы практически все было скрыто под внешним видом, подавляющим радары. 610-футовый Zumwalt якобы имеет радиолокационную сигнатуру, эквивалентную небольшому рыболовному судну, и максимальную скорость в тридцать узлов.

Еще одним фактором, влияющим на вес, является набор оружия и сенсоров. Многофункциональный радар AN/SPY-3 обеспечивает превосходные характеристики поиска на средних и больших высотах по сравнению с предыдущими радарами и может наводить стандартные ракеты SM-2 класса “земля-воздух”.Класс Zumwalt имеет восемьдесят вертикальных пусковых установок для запуска ракет SM-2 и усовершенствованных ракет Sea Sparrow, ракет Tomahawk для наземных атак и противолодочных ракет ASROC.

Хотя Zumwalt может и не быть способным к ПВО (хотя изначально были некоторые сомнения, похоже, что он действительно будет оснащен SM-2), он будет более чем способен защитить себя. ВМС разместили заказ на восемнадцать ракет SM-2AUR, вероятно, для первого корабля этого класса. Он также может вместить четыре ракеты Evolved Sea Sparrow меньшей дальности в каждой ракетной шахте, что дает теоретическую 91 499 91 500 максимальную боевую нагрузку в 320 ESSM.

Учитывая атрофию противолодочных возможностей ВМФ и сухопутные войны начала двадцать первого века, неудивительно, что Zumwalt испытывает недостаток в противокорабельных задачах. На эсминцах-невидимках нет ракет Harpoon, которые не помещаются в ракетные шахты и должны размещаться на наклонных трубчатых пусковых установках, обычно расположенных на главной палубе.

Две 155-миллиметровые усовершенствованные артиллерийские системы корабля, которые имеют дальность до восьмидесяти трех миль и скорострельность десять выстрелов в минуту, обладают противобортными возможностями и могут нанести огромный урон легкобронированным надводным кораблям. сегодня.

Противник Zumwalt , линейный крейсер Киров , является реликтом из другой эпохи. Построенные в конце 1980-х годов для быстрой нейтрализации американских авианосцев, корабли предназначены для выполнения наступательных задач. В то же время они обладают огромными противовоздушными возможностями.

Киров были крупнейшими неавианосными боевыми кораблями, построенными любым послевоенным флотом. Каждый из них был 826 футов в длину — почти такой же длины, как линкоры Второй мировой войны Bismarck и Iowa , — но весил всего 24000 тонн.Во многом это произошло из-за того, что они использовали ядерную энергию для движения вместо котлов и турбин, что дало Киров и ее сестрам максимальную скорость до тридцати двух узлов.

Другая причина: Киров обменял тяжелые орудия (девять 16-дюймовых орудий линкора Айова вместе весили 1075 тонн, не считая башни, брони и боезапаса) на ракеты. Из наступательного вооружения Киров имеет двадцать гигантских противокорабельных ракет П-700 Гранит . Каждый «Гранит» имеет длину около тридцати трех футов и весит более пятнадцати тысяч фунтов, что делает их практически беспилотными самолетами.

Гранит имел дальность полета 300 миль при скорости 2,5 Маха и боеголовку массой 1653 фунта. Первоначальную информацию о целеуказании может предоставить другая платформа, например, сам «Киров», вертолет «Киров» или наземный патрульный самолет, например Ту-95 «Медведь». Его может обеспечить даже система спутникового целеуказания «Легенда», которая была специально создана для подачи данных о целях на комбинацию «Киров» и «Гранит».

Киров также был разработан с учетом противовоздушной обороны, каждый из которых был вооружен щедрым арсеналом оборонительных ракет, чтобы поддерживать его жизнь — по крайней мере, до тех пор, пока ее Гранит не были израсходованы.Внешнюю ПВО формировали 96 ракет дальнего действия С-300Ф, 192 ЗРК 3К95 и 40 ЗУР 4К33 ближнего радиуса действия создавали эшелон внутри нее, и в крайнем случае корабли располагали шестью АК-630 в ближнем бою. -в системах вооружения, оснащенных тридцатимиллиметровыми пушками Гатлинга.

В битве между двумя кораблями, кто победит? Допустим, разместить два корабля в открытом море на максимальной дальности противокорабельных средств любой из сторон: 300 миль, дальность кировских ракет «Гранит».В отличие от предыдущих сценариев, мы не будем предполагать, что каждый корабль знает, где находится другой, но в конечном итоге один найдет другой. На Киров работает спутниковая система Legenda , но Legenda — это радиолокационный спутник, а Zumwalt — малозаметный эсминец с радиолокационной заметностью небольшого рыболовного судна.

Оба корабля яростно ищут друг друга, садятся вертолеты, сканирующие океан за горизонтом. В этой ситуации эсминец-невидимка имеет явное преимущество перед величественным, но не малозаметным линейным крейсером.Вертолеты Zumwalt первыми обнаруживают Кирова, отправляя данные о местоположении на свой базовый корабль. Киров обнаруживает вертолеты, но не знает о фактическом местонахождении Зумвальта.

Если скрытность Zumwalt может выдержать, теоретически он может приблизиться к Кирову на расстояние стрельбы. Российский линейный крейсер, с другой стороны, захочет отступить и нанести удар по Zumwalt издалека. К сожалению для российской стороны, все, что касается систем Кирова, от его спутникового целеуказания до систем наведения его ракет «Гранит », управляется с помощью радиолокатора. Киров может запустить свои ракеты в направлении, в котором, как она подозревает, находится Zumwalt, активные радары самонаведения «Гранит » все равно должны быть в состоянии уловить крошечную радиолокационную сигнатуру американского эсминца.

Даже если Granit s может захватить Zumwalt, у последнего есть противовоздушная оборона, чтобы справиться с этим. Оснащенный не менее чем восемнадцатью ракетами ПВО средней дальности SM-2 и несколькими десятками ракет ПВО малой дальности Evolved Sea Sparrow, Zumwalt, вероятно, мог бы сбить большинство Гранитов.

Может ли Zumwalt вести огонь из своих орудий? По-разному. На максимальной дальности в восемьдесят три мили снаряду дальнего действия, выпущенному из усовершенствованной артиллерийской системы, потребуется 161,89 секунды, чтобы достичь цели. Даже если бы Цумвальт точно знал, где находится Киров, снаряды летели бы слишком медленно, чтобы попасть в движущийся линейный крейсер. GPS-наведение AGS также не сильно помогло бы, если бы Zumwalt не мог наблюдать за тем, как Киров движется с постоянной скоростью и азимутом, добавляя небольшой ветер Кентукки. Это может быть хорошо для первого заграждения, но как только Киров начнет зигзагообразно двигаться, поймать мушку будет невозможно.

Конечный результат этого сценария: ничья. Ни одна из сторон не может точно нацелиться на другую. В будущем новое оружие, такое как противокорабельная ракета большой дальности, даст Zumwalt реальное преимущество. В качестве альтернативы был бы полезен 155-миллиметровый снаряд, способный получать конечное наведение от беспилотного летательного аппарата.

Zumwalt, неспособный подобраться достаточно близко к цели из артиллерийских орудий, и Kirov, неспособный использовать свое оружие с радиолокационным наведением, оба прерываются, чтобы сражаться в другой день.

Кайл Мизоками — писатель из Сан-Франциско, специализирующийся на вопросах обороны и национальной безопасности. Он появлялся в журналах  Diplomat, Foreign Policy, War is Boring  и  Daily Beast. В 2009 году он стал соучредителем блога по вопросам обороны и безопасности Japan Security Watch. Вы можете следить за ним в Твиттере: @KyleMizokami .

Изображение: Creative Commons/Flickr.

Это впервые появилось в июле 2016 года и переиздается в связи с интересом читателей.

Письмо-ответ на статью от 16.03.2020 «Балетная школа снова наняла растратчика: потом пропали 1,5 млн долларов»

Кому: New York Times – Письмо редактору и Ребекке Дж. Ритцель, журналисту по искусству

От кого: Памела Гонсалес де Кордова, исполнительный директор

Дата: 17 марта 2020 г.

Уважаемый редактор и вспомогательный редактор Ребекка Ритцель:

Это прямой ответ на упомянутую выше статью.Некоторые неточности, а также последствия, не основанные на реальных фактах, должны быть исправлены путем публикации этого письма.

Я рассмотрю эти неточности пункт за пунктом:

1. Пункт 35: Под руководством президента Татьяны Мун и при поддержке ее руководящей команды она «воскресила эту школу» от почти закрытой до недавнего завоевания 15 наград на Гран-при молодежи Америки («YAGP»). Неправильно приписывать это мне одному; я никогда не заявлял, что я один ответственен за эту победу, завоевав 15 наград на YAGP, в том числе за самую выдающуюся школу и за самого выдающегося хореографа.Я никогда не претендовал на то, чтобы полностью присвоить себе это, хотя мы оба хотим «снова сделать Киров великим». Татьяна Мун явно делает это, создавая невероятную Музыкальную Программу, обновляя Балетную Программу, назначая г-на Рункио Ду новым Художественным руководителем и приглашая светил из мира Танца и Музыки быть частью многих программ в Кировском театре. академии, поэтому в этом абзаце не отдается должное ее заслугам. Я не беру на себя ответственность за вклад, который приписывается Президенту Татьяне Мун и Правлению, и не говорил этого.
2. Пункт 11 : насколько я понимаю, «золотым стандартом» Нью-Йорк Таймс является не использовать уничижительный термин «муни»;
3. Пункт 25 : Ссылка на «Ms. Мун» следует четко указать, что речь идет о «Юлии Мун», а не о «Татьяне Мун», нынешнем президенте и председателе правления;
4. Пункт 29 : Вы утверждаете, что г-жа Мун, то есть Татьяна Мун, «отказалась от интервью», что не соответствует действительности. Когда вы задали некоторые вопросы, на которые я не смог ответить, я сказал, что откладываю эти вопросы на усмотрение миссис Уайт.Татьяна Мун напрямую, но вы с ней не связывались, поэтому она не «отказалась от ответа».
5. Пункты 30, 31 и 33 : Этот пункт немного вводит в заблуждение. Через месяц пребывания г-жи Татьяны Мун на посту президента она заставила г-жу Софию Ким признаться в хищении. Г-жа Татьяна Мун немедленно сообщила об этом Правлению, а также немедленно сообщила об этом в ФБР, Налоговое управление США и в отдел по борьбе с финансовыми преступлениями столичной полиции округа Колумбия. Она также быстро потребовала, чтобы внешняя аудиторская фирма провела судебную экспертизу.Эти решения имеют решающее значение для профессионального проведения этого расследования и показывают, что она провела его с полным профессионализмом и прозрачностью;
6. Пункт 33:  Обратите внимание, что г-жа Памела Гонсалес де Кордова подчиняется непосредственно президенту Татьяне Мун, и под руководством президента Муна «Кирову» удается двигаться вперед;
7. Пункт 33 : Здание, расположенное по адресу 4301 Harewood Road, Вашингтон, округ Колумбия, недавно было возвращено его первоначальному владельцу, Universal Cultural Foundation, Inc. , еще одна некоммерческая освобожденная организация 501 (c) (3). Его перевели обратно; не продано UBF, Inc.;
8. Исправление последствий:   Смысл статьи вводит в заблуждение. Огромные усилия г-жи Татьяны Мун по восстановлению Академии дают результаты, которые статья неохотно признает только в предпоследнем абзаце. И художественный руководитель г-н Жунцяо Ду, и я, и другие члены руководящего состава Кировской академии поддерживают ее усилия, вложения которых окупаются.Ее родители щедро жертвовали на поддержку искусства и самой Кировской академии. Ее и наша миссия состоит в том, чтобы сделать Кировскую академию финансово независимой и продолжать предлагать лучшее балетное и музыкальное образование кировским студентам, и это успешно достигается.

Буду признателен за публикацию этого письма, чтобы разъяснения отображали полную картину и не вводили в заблуждение читателей вашей публикации.

С уважением,

---

---

Балетная школа снова наняла казнокрада. Затем исчезли 1,5 миллиона долларов.

Бывшему сотруднику теперь вменяется в вину получение денег из Кировской академии, созданной преподобным Сон Мён Муном, основателем Церкви Объединения

Артисты Кировской академии балета выступают на сольном концерте в 2019 году. Джош Чон / Кировская академия балета

Ребекка Дж. Ритцель

16 марта 2020 г. Обновлено 10:52 по восточному времени

ВАШИНГТОН. Летом 2017 года, когда одна из ведущих танцевальных школ страны искала контролера, так уж вышло, что человек с опытом работы в этой должности искал работу.

Софья Ким была казначеем Кировской академии балета двумя десятилетиями ранее, когда школа была присоединена к Церкви Объединения преподобного Сон Мён Муна.

Но г-жа Ким также увлекалась азартными играми и недавно провела почти два года в тюрьме за хищение 800 000 долларов из другой некоммерческой организации, связанной с церковью.

Так что было более чем удивительно, когда Кировская академия по причинам, которые до сих пор остаются крайне непрозрачными, наняла г-жуКим вернулся, поручил ей бухгалтерию, дал ей дебетовую карту Branch Banking & Trust и доступ к школьным счетам.

«Я задавался вопросом: «Зачем им повторно нанимать ее?», — сказал Майкл Бирд, бывший исполнительный директор школы, который вышел на пенсию в 2012 году. — Я был совершенно потрясен».

Последствия этого решения стали яснее в начале этого месяца, когда г-жа Ким предстала перед судом, чтобы предъявить обвинения в том, что вскоре после того, как она снова начала работать в академии, она незаконно присвоила 1 доллар.5 миллионов из своей казны.

Согласно письменным показаниям Федерального бюро расследований, в течение девяти месяцев в 2018 году г-жа Ким выписывала себе чеки и использовала свою банковскую карту академии 120 раз для снятия наличных и погашения убытков в казино MGM Grand Casino в соседнем Мэриленде.

«Эти потери действительно сильно навредили нам», — сказала Памела Гонсалес де Кордова, исполнительный директор академии, которая сказала, что школа оказалась на грани банкротства.

София Ким, бывший контролер Кировской академии, после слушаний в прошлом месяце в Вашингтоне по ее уголовному делу. Эрин Скотт для The New York Times

Говоря по телефону ранее в этом месяце, г-жа Ким сказала, что никогда не сделает ничего, что навредило бы академии, но сказала, что не может обсуждать это дело по совету своего адвоката. «Есть еще много чего, чего нет, — сказала она, — но, к сожалению, сейчас неподходящее время».

Сегодня школа сообщает, что она независима от Церкви Объединения, хотя ее по-прежнему возглавляет одна из дочерей преподобного Муна, которая является президентом совета. И он все еще восстанавливается после одного из самых крупных скандалов с хищениями в истории балета, который демонстрирует, насколько сложными и загадочными остаются дела, связанные с огромной империей Муна, даже через восемь лет после его смерти.

Кировская академия в Вашингтоне. Федеральная прокуратура заявляет, что г-жа Ким незаконно присвоила 1,5 миллиона долларов со школьных счетов. Эрин Скотт для The New York Times

Хотя, возможно, более известная своими массовыми свадьбами, деловыми предприятиями от недвижимости до средств массовой информации и коммерческого рыболовства, консервативной политикой и насмешливым термином, связанным с ее членами — мунистами, — церковь также долгое время финансировала ряд некоммерческих организаций, некоторые из которых продвигают танец.

«Это поистине небесная форма искусства», — преп.Однажды Луна сказала. «Балет использует все тело как инструмент для выражения устремления человека к Богу. В этом смысле это высшее выражение художественной красоты».

Его танцевальные предприятия включали детский ансамбль «Маленькие ангелы», базирующийся в Сеуле Universal Ballet и, в Вашингтоне, Кировскую академию, названную в честь элитной петербургской труппы, ныне известной как Мариинский театр. (Российская компания и школа дружны, и когда-то у них был общий художественный руководитель, но официально они не связаны.)

Интерес преподобного Муна к балету отчасти вырос из его отношений с Джулией Мун, балериной, которую один критик однажды назвал «элегантной танцовщицей со скромным взглядом и изящной техникой».

Джулия Мун во время выступления с Universal Ballet в Чикаго в 2000 году. Aynsley Floyd/Associated Press

Мисс Мун, тогда известная как Хун Сук Пак, была в туре с Washington Ballet в 1984 году, готовясь к главной роли в «Жизели», когда 17-летний сын преподобного Муна, Хын Джин, сбил свою машину с дороги. Поскольку он умер холостым, он не имел права попасть на небеса согласно церковным учениям, поэтому г-жа Мун согласилась выйти замуж за дух умершего подростка на пышной церемонии, на которой она несла его портрет.

Позже в том же году преподобный Мун создал труппу Universal Ballet, где г-жа Мун, взявшая фамилию, стала солисткой. Шесть лет спустя он открыл Кировскую академию, превратив бывший монастырь возле Католического университета в Вашингтоне в балетный рай с театром, общежитиями, классами и студиями.

Среди первых руководителей школы был корифеем балета Олег Виноградов, тогда директор Кировского балета в России. На пике своего развития более десяти лет назад школа выпускала около дюжины выпускников средней школы в год. Почти все они попали в ведущие труппы, такие как American Ballet Theater и New York City Ballet.

Первоначально Церковь Объединения финансировала почти весь бюджет Кирова, и г-жа Ким была нанята в качестве казначея.

Г-жа Ким, также известная как Сукён Ким Себолд, присоединилась к Церкви Объединения в возрасте 19 лет в Южной Корее, заявила она суду во время своего первого судебного разбирательства. Сейчас ей 59 лет, она приехала в Соединенные Штаты в 1983 году и вышла замуж за американца, который служил церковным адвокатом.

После работы в Кирове она позже была нанята Корейским фондом культуры и свободы, некоммерческой организацией, связанной с церковью, которая в основном служила для направления денег и других пожертвований Кирову, Маленьким ангелам и Universal Ballet.

Но в период с 2001 по 2005 год, когда она работала в фонде, г-жа Ким часто ездила в Атлантик-Сити, чтобы сыграть в блэкджек на его деньги, по словам федеральных прокуроров Вирджинии, которые обвинили ее в подаче ложной налоговой декларации и уклонении от уплаты налогов.Правительство заявило, что расследование началось из-за несоответствия между суммой денег, проходящей через ее личные счета, и тем, что она указала в своих налоговых декларациях.

Адвокаты г-жи Ким заявили, что ее усилия не были направлены на то, чтобы принести пользу ей лично. Скорее, они утверждали, что г-жа Ким, преданный член церкви и разведенная мать троих детей, играла в азартные игры и дневную торговлю, чтобы компенсировать плохие инвестиции, сделанные отцом г-жи Мун, Бо Хи Паком, церковным лидером, который руководил некоммерческой организацией. был главным помощником преп.Луна.

«Она думала, что у нее будет шанс получить дополнительный доход», — сказал на суде ее адвокат Кевин Брем.

Но присяжные признали ее виновной и в 2013 году приговорили к двум годам лишения свободы.

Лидеры Церкви Объединения не выглядели возмущенными поведением г-жи Ким. Г-н Пак, руководивший фондом, из которого г-жа Ким взяла деньги, сказал, что, по его мнению, она действовала в его интересах. Он и его дочь, г-жа Мун, генеральный директор Universal Ballet, которая полагалась на финансирование от некоммерческой организации, обратились в суд с просьбой о снисхождении.

«Это было неправильное суждение, — написала г-жа Мун в своем письме, — но я не считаю ее преступницей».

К моменту освобождения г-жи Ким в январе 2015 года положение Церкви Объединения и Кировской академии изменилось. После смерти преподобного Муна в 2012 году его жена, дети и другие члены церкви спорили о том, кто должен стать его преемником, разногласия, которые продолжаются и по сей день. Пожертвования церкви Кирову уменьшились, и академия все больше и больше полагалась на плату за обучение, чтобы поддерживать текущий бюджет, составляющий почти 4 миллиона долларов.

Но члены церкви сохранили свою роль в деятельности академии. Например, в 2017 году, когда г-жа Ким была повторно принята на работу, Джулия Мун была президентом, председателем и художественным руководителем школы. Один из ее братьев был исполнительным директором. Среди остальных пяти членов правления были ее отец и специалист по коммуникациям Церкви Объединения.

Академия отказалась объяснить, почему она рискнула повторно нанять г-жу Ким, несмотря на ее прошлое. Г-жа де Кордова, нынешний исполнительный директор, перенаправила вопросы о г-жеКим нынешнему президенту академии Татьяне Мун, дочери преподобного Муна. Татьяна Мун отказалась от интервью. С Джулией Мун, которая живет в Южной Корее и остается членом консультативного совета школы, не удалось связаться для получения комментариев

.

Преподобный Мун и его жена председательствуют на массовой свадебной церемонии в Мэдисон Сквер Гарден в июле 1982 года. Bettmann/Getty Images

говорит, что г-жа Ким перекачивала деньги со школьных счетов в 2018 году, расхождения были обнаружены, когда Татьяна Мун была добавлена ​​​​к школьным банковским счетам.До этого, по словам г-жи де Кордова, г-жа Ким представляла правлению фальшивые книги. Анализ, проведенный сторонней бухгалтерской фирмой, позже показал, что она «неправомерно присвоила около 1 501 283,13 долларов США со счетов BB & T и SunTrust Bank посредством несанкционированных операций с чеками, дебетовыми и кредитными картами».

Когда г-жа де Кордова, юрист, исполнявшая обязанности исполнительного директора школы, узнала о пропаже денег, она сказала совету директоров, что об этом необходимо сообщить властям.С их согласия она обратилась в ФБР. сама.

Г-жа Ким, которая еще не выступила со своей стороны, была арестована в ноябре в казино MGM. Она была освобождена 20 ноября после обещания держаться подальше от игорных заведений. Но на самом деле, как заявило правительство в судебных документах, после освобождения она много раз возвращалась в казино.

Сейчас “Киров” пытается двигаться вперед. Г-жа де Кордова, которая не является членом Церкви Объединения, сказала, что церковь по-прежнему предоставляет некоторое финансирование через аффилированную некоммерческую организацию Universal Cultural Foundation.Академия собирает пожертвования корпораций, отчасти для возмещения потерянных денег. В прошлом году г-жа Кордова предприняла успешную попытку выкупить школьную собственность стоимостью 10 миллионов долларов у Универсального культурного фонда.

Г-жа де Кордова сказала, что признаки прогресса академии очевидны в ее успехах на завершении Гран-при Молодежной Америки в Нью-Йорке в прошлом месяце. Академия и ее ученики получили 15 наград, в том числе за лучшую школу и лучшую хореографию, от нового художественного руководителя Рункиао Ду.

«Я возродила эту школу из состояния, близкого к банкротству, до получения 15 наград, — сказала г-жа де Кордова. «Ненавижу использовать эту фразу, но я хочу снова сделать Киров великим».

Джошуа Буурсма предоставил репортаж из Вашингтона.

---

Исправление: 17 марта 2020 г.

Более ранняя версия этой статьи не полностью перефразировала некоторые замечания г-жи де Кордовы о команде руководителей, которая решает проблемы в балетной академии.Г-жа де Кордова сказала, что Татьяна Мун, президент совета академии, и художественный руководитель школы Рункиао Ду также сыграли решающую роль.  

Геномная основа селекции, связанной с промыслом, меняется в зависимости от плотности популяции

Значение

Отбор, связанный с промыслом, признан одним из сильнейших потенциальных человеческих факторов современной эволюции природных популяций. Результаты этого исследования показывают, что, хотя смоделированные методы коммерческого рыболовства постоянно удаляют рыбу с признаками, связанными с ростом, метаболизмом и социальным поведением, конкретные гены при выборе рыболова различаются в зависимости от плотности целевой популяции. Это открытие предполагает, что разные популяции рыб разного размера будут по-разному реагировать на промысловый отбор на генетическом уровне. Кроме того, по мере того, как популяция вылавливается с течением времени, отбираемые гены могут меняться по мере уменьшения популяции. Это может иметь последствия для устойчивости населения. Это исследование подчеркивает важность отбора, а также влияния окружающей среды и плотности на популяции выловленных рыб.

Abstract

Рыболовство оказывает одно из самых сильных антропогенных селективных воздействий на естественные популяции, но генетические последствия рыболовства остаются неясными.Что особенно важно, нам не хватает знаний о том, как отбор, связанный с отловом, и его взаимодействие с сокращением плотности популяции, вызванным рыболовством, могут потенциально изменить то, какие гены подвергаются отбору. Используя экспериментальную рыбу, выращенную при двух плотностях и многократно выловленную с помощью имитации траления, мы показываем последовательный фенотипический отбор по росту, метаболизму и социальному поведению независимо от плотности. Однако специфические гены, подлежащие отбору, в основном связанные с функцией мозга и нейрогенезом, менялись в зависимости от плотности популяции.Это взаимодействие между прямым промысловым отбором и плотностью может коренным образом изменить реакцию генома на промысел. Таким образом, эволюционные последствия рыболовства, вероятно, зависят от контекста и, возможно, меняются по мере сокращения эксплуатируемых популяций. Эти результаты подчеркивают необходимость учитывать факторы окружающей среды при прогнозировании эффектов антропогенного отбора и эволюции.

Селективный отлов животных людьми является одним из наиболее важных современных факторов давления на естественные популяции (1, 2).Было продемонстрировано, что интенсивный коммерческий промысел изменяет признаки жизненного цикла (например, уменьшение размера тела и/или возраста и размера при созревании) у экологически и экономически важных популяций (3⇓⇓⇓–7). Тем не менее, сохраняется главный вопрос о том, связаны ли наблюдаемые изменения с дарвиновской эволюцией посредством отбора по фенотипическим признакам и связанным с ними генотипам или являются результатом вызванных человеком изменений окружающей среды, порождающих фенотипическую пластичность (8⇓⇓–11). Кроме того, фенотипическая пластичность, связанная с урожаем, может взаимодействовать с промысловым отбором генотипов (взаимодействие генов с окружающей средой, GxE), чтобы изменить результаты эволюции, но эта возможность упускается из виду.

Для осуществления отбора путем рыболовства должны существовать фенотипические различия среди особей в отношении их уязвимости к поимке. Уязвимость, вероятно, состоит из набора жизненного цикла, морфологических, физиологических и поведенческих признаков, которые взаимодействуют, чтобы определить, убежит ли рыба в конечном итоге или будет поймана рыболовными снастями. Хотя хорошо известно, что промысел отбирает размер и созревание (12, 13), новые данные показывают, что промысел может также управлять отбором по признакам, связанным с биоэнергетикой или социальным поведением, которые также сильно различаются в пределах вида (14⇓–16).Это особенно вероятно, учитывая, что коммерческие методы рыболовства, такие как траление, напрямую используют аспекты кормодобывания, стайного поведения и побега рыбы для облегчения поимки (14). Если признаки при промысловом отборе имеют генетическую основу, промысел может привести к прямой эволюции (8, 17). Недавние исследования показывают, что рыболовство может вызывать сдвиг в геномных вариантах целевых популяций (18⇓–20). В то время как для анализа диких популяций потребуются более подробные временные ряды и геномные данные, чтобы надежно сделать вывод о реакции генома на промысел (11), в предыдущих экспериментальных работах в основном изучалась реакция на отбор по размеру без попытки определить, является ли уязвимость к отлову фактором риска. интегрированный признак действительно может отбирать определенные генотипы и лежащие в их основе геномные варианты.Такая геномная информация потенциально полезна для прогнозирования последствий селективного сбора урожая для целевых популяций с целью понимания того, какие молекулярные изменения могут быть задействованы и стимулировать эволюцию.

Пластичность, связанная с промыслом, также может возникать в ответ на воздействие окружающей среды, поскольку рыболовство вызывает другие смешанные изменения окружающей среды, которые могут влиять на фенотипическое выражение (9, 21), например, снижение плотности популяции с течением времени. Действительно, интенсивный сбор урожая может удалить из окружающей среды столько биомассы, что изменится плотность оставшейся популяции.Уменьшение плотности населения может снизить конкуренцию между людьми и, соответственно, увеличить доступность ресурсов или изменить индивидуальные различия в приобретении ресурсов (22). Такие условия могут не только изменять средний фенотип оставшейся популяции и уменьшать фенотипическую изменчивость внутри популяции (23) из-за более однородного распределения пищи среди особей, но также влиять на то, какие особи имеют избирательное преимущество в этом новом контексте. Таким образом, различные фенотипы и генотипы могут быть выбраны в результате промыслового давления в зависимости от плотности популяции, создавая эффекты G × E для создания новых селективных ландшафтов и эволюционных траекторий для оставшейся популяции.Предыдущие исследования по моделированию (24, 25) подчеркивали важность учета вклада плотности популяции в эволюцию, вызванную промыслом, но до сих пор отсутствуют эмпирические исследования, изучающие, как уменьшение плотности популяции может повлиять на отбор и эволюционный потенциал в контексте рыболовства. Расширение знаний о независимой и интерактивной роли прямого отбора при промысле и эффектов, зависящих от плотности, имеет решающее значение для понимания комплексных возможных эволюционных последствий рыболовства для естественных популяций и для разработки хорошо информированных и устойчивых стратегий управления промыслом.

Результаты

Экспериментальная селекция по фенотипам.

Чтобы решить эти проблемы, которые неразрешимы в диких популяциях, мы использовали экспериментальный подход с использованием уменьшенных шестерен и суррогатных видов при различной плотности популяции. Использование суррогатных видов уже отстаивалось несколькими авторами (17, 26). Рыбки данио ( Danio rerio ) имеют такое же поведение (например, разведка, общительность и стайка), что и более крупные виды рыб, являющиеся объектами рыболовства, легко размножаются в неволе и, таким образом, являются подходящим суррогатным видом для экспериментальных исследований эволюции, вызванной рыболовством (26). ).Мы создали 36 семейств полудиких рыбок данио, при этом каждое семейство поровну разделили при вылуплении либо на популяцию базовой плотности [т. е. плотность, рекомендуемую для выращивания рыбок данио (27)], либо на популяцию пониженной плотности (половина от исходной). Через 6 месяцев для создания наших экспериментальных популяций (360 особей на плотность) использовали по 10 рыб на семью на плотность, при этом рыбы исходной плотности содержались в двух 55-литровых аквариумах, а рыбы с уменьшенной плотностью размещались в четырех 55-литровых аквариумах. .Каждый резервуар был дополнительно разделен на четыре секции с помощью прозрачных перегородок. Затем каждую рыбу проверяли на ряд жизненных, физиологических и поведенческих фенотипических признаков, включая размер, скорость роста, скорость аэробного метаболизма, агрессию и общительность. Затем рыбу неоднократно подвергали симуляции тралового лова в уменьшенном масштабе в течение шести промысловых испытаний, которые включали в общей сложности 75 отдельных случаев промысла, чтобы имитировать коммерческий промысел, который постепенно вылавливает рыбу с течением времени ( Приложение SI , рис. С1). Ключевым достижением нашего исследования является то, что мы количественно оцениваем уязвимость к отлову как интегрированный признак, в отличие от предыдущей работы, которая в основном отбирала только размер тела во время экспериментальной добычи (18, 19). 20 % наиболее уязвимой рыбы (исходя из кратчайшего времени вылова при первом тралении, т. е. пойманной рыбы) и 20 % наименее уязвимой рыбы (ускользнувшей при последнем траловом тралении и ни разу не пойманной в ходе траления, сбежавшие рыбы) были идентифицированы в конце имитации траления ( n = 72 особи на уязвимость и плотность популяции).

Мы заметили, что при моделировании траления выбраны сходные фенотипические различия между пойманной и ускользнувшей рыбой независимо от плотности популяции (рис. 1). Многомерный анализ общей линейной модели (GLM), включающий всю историю жизни, физиологические и поведенческие признаки, выявил значительную разницу между пойманной и сбежавшей рыбой (многомерная GLM: F4,238 = 9,09, P <0,0001). Фенотипические различия между пойманной и сбежавшей рыбой были одинаковыми в зависимости от плотности популяции; нет взаимодействия между уязвимостью и плотностью (многомерный GLM: F4,238 = 0.91, P = 0,46), и никаких основных эффектов плотности не наблюдалось (многомерная GLM: F4,238 = 1,60, P = 0,17). Дальнейший анализ различий по индивидуальным признакам показал, что у сбежавших рыб была более высокая удельная скорость роста (на ∼150 % более быстрый рост, GLM: F1,285 = 10,31, P = 0,001, рис. 1 A ), более высокая аэробная метаболический охват (примерно на 16% выше, GLM: F1,286 = 7,55, P = 0,006, рис. 1 B ), более низкая агрессия (примерно на 37% меньше укусов в сторону зеркального отражения, GLM: F1,262 = 4.57, P = 0,034, рис. 1 C ), и более низкая общительность (~21% дальше от сородичей в анализе общительности, GLM: F1,263 = 3,94, P = 0,048, рис. 1 D ), чем пойманная рыба, независимо от плотности.

Рис. 1.

Физиологический и поведенческий фенотипический отбор в популяциях двух плотностей. Распределение удельной скорости роста ( А ), аэробного размаха (с поправкой на среднюю массу рыбы, т.е. 0,30 г) ( В ), уровня агрессивности ( С ) и общительности ( D ) пойманной (темно-серый) и ускользнувшей рыбы (светло-серый) после серии имитации траления, выращенной либо при исходном уровне, либо при пониженной плотности ( n = 75 на группу).Различные буквы указывают на значительную разницу между условиями (GLM: P <0,05).

Экспериментальная селекция по геному.

Чтобы определить потенциальные эволюционные эффекты этой селекции, вызванной промыслом, на фенотип и исследовать широкий спектр признаков, которые могут подвергаться селекции, мы провели скрининг дифференциального отбора генетических вариантов с использованием низкого охвата (∼2x охвата на особь), полногеномное секвенирование. Мы секвенировали 24 рыбы (братья и сестры из одного и того же семейства по группам) с высокой и низкой уязвимостью к поимке в исходных популяциях и популяциях с пониженной плотностью (всего n = 4 × 24 = 96). Мы изучили частоту дифференциальных аллелей геномных вариантов, используя вероятность генотипа (28).

Наш анализ более 5,67 миллионов однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) с картированием эталонного генома показал, что моделирование траления оказывает избирательный эффект на геномном уровне, который был одинаковым для семей в каждой плотности. Мы наблюдали ожидаемую гетерозиготность (H _e ) 0,25 для всех объединенных образцов, что находится в диапазоне естественных популяций рыбок данио (29).Использование ограничительного порога, основанного на случайной перестановке (верхний и нижний глобальные квантили 0,5% [z-преобразованные различия в частотах аллелей, т. е. zdAF, = 4,65 и -4,77, соответственно] из 0,05% скорректированных Бонферрони z-преобразованных различий частот аллелей от каждый SNP), мы обнаружили выбросы SNP с частотами аллелей, которые значительно различались между отловленными и ускользнувшими рыбами в семьях в каждой плотности популяции (рис. 2 A ). Мы идентифицировали 239 аннотированных SNP в 220 генах или в некодирующих областях и 241 неаннотированный SNP, которые значительно различались между отловленными и сбежавшими рыбами по базовой плотности.При пониженной плотности 268 аннотированных SNP в 239 генах или в некодирующих областях и 249 неаннотированных SNP значительно различались между отловленными и сбежавшими рыбами. Ориентируясь на несколько сотен генов, этот индуцированный промыслом отбор следует классическому количественному генетическому предсказанию отбора по сложным признакам (30). Идентифицированные гены-выбросы были в основном вовлечены в функцию мозга и нейрогенез (Gene Ontology [GO]; Fig. 3 и SI, Приложение , Table S1). Точно так же анализ обогащения набора генов, основанный на различиях частоты z-трансформированных аллелей всех SNP (не только выбросов), также показал тенденции обогащения для процессов нервной системы ( SI Приложение , рис.С2). Таким образом, имитация траления, по-видимому, вызывает дополнительный отбор неврологических функций рыбы.

Рис. 2.

Геномная изменчивость и отбор в популяциях двух плотностей. ( A ) Распределение разницы частот аллелей между пойманной и ускользнувшей рыбой после серии симуляций траления с полным набором SNP (5 666 304 SNP) и выпадающими SNP (480 и 517 SNP в базовой линии и с уменьшенной плотностью) соответственно) у рыб, выращенных при базовой (темно-синий) или пониженной (светло-синий) плотности.Темная линия представляет порог выброса, основанный на квантилях 0,5% zdAF с поправкой Бонферрони (4,65 и -4,77, верхнее и нижнее отсечение соответственно). ( B ) Распределение геномного балла PC выпадающих значений пойманной (темно-серый) и сбежавшей рыбы (светло-серый) после серии имитации траления, выращенных либо при исходном уровне, либо при пониженной плотности ( n = 24 на группу ). Различные буквы указывают на значительную разницу между условиями (GLM: P < 0.05).

Рис. 3.

Выпадающие термины GO из генов, выбранных с помощью моделирования рыбной ловли в двух популяциях плотности. Значимость и кратное обогащение 15 наиболее значимых терминов GO представлены в выбросах рыбы, выращенной при исходной ( A ) или пониженной ( B ) плотности. Числа, показанные в скобках, представляют собой идентификаторы GO каждого биологического процесса и термина GO. Темно-синие термины GO представляют термины GO, присутствующие только в популяции с базовой плотностью, в то время как ярко-синие термины GO представляют термины GO, присутствующие только в популяции с пониженной плотностью.Оранжевые термины GO представляют собой термины GO, присутствующие в двух популяциях. Термины GO со звездочками — это термины GO со значительным обогащением (FDR <0,05). Полный список выпадающих терминов GO из каждой совокупности доступен в SI, Приложение , Таблица S1.

Примечательно, однако, что гены и конкретные биологические функции, потенциально выбранные при моделировании тралового промысла, различались в зависимости от плотности популяции (рис. 3 и Приложение SI , таблица S1). Из исключительных SNP, идентифицированных как разные между отловленной и ускользнувшей рыбой в каждой плотности популяции (480 при базовой плотности и 517 при уменьшенной плотности), только два перекрываются между исходной и уменьшенной плотностью популяций (одна аннотированная и одна неаннотированная, SI). Приложение , таблица S2), что значительно меньше, чем ожидалось случайно (точный критерий Фишера, P < 0.0001). Из генов, идентифицированных с выбросами SNP каждой плотности популяции, только восемь (в основном участвующих в развитии мозга и глаз) были общими для исходной и сниженной плотности ( SI, Приложение , Таблица S2), что похоже на то, что ожидалось случайно. (точный критерий Фишера, P = 0,10), и только один из этих генов включал перекрывающийся SNP. Дальнейшее подтверждение влияния плотности на геномный ответ, основанное на репликации и повторном анализе в экспериментальных группах, также показало, что различия между плотностями были больше, чем различия внутри плотности ( SI Приложение , Таблицы S3 и S4) как по количеству генов-выбросов и в функциях генов. Доля различных геномных вариантов (например, миссенс-вариант, синонимичный вариант и т. д.), представленных в выбросах каждой плотности популяции, была одинаковой по всей плотности ( SI Приложение , Таблица S5). Всего девять терминов GO перекрывались между исходным уровнем и популяциями с уменьшенной плотностью, и только шесть из 15 наиболее значимых терминов GO (рис. 3 и Приложение SI, таблица S1). Кроме того, только шесть терминов GO в приведенной плотности были значительно обогащены аллелями, различающимися между отловленными и ускользнувшими рыбами (исправлена ​​ложная частота обнаружения [FDR]: развитие нервной системы, развитие нейронов, процесс многоклеточного организма, развитие многоклеточного организма, ограниченный плазматической мембраной организация клеточных проекций и организация клеточных проекций), в то время как ни один из них не был значительно обогащен базовой плотностью (рис.4). Эти результаты являются убедительным свидетельством взаимодействия между плотностью популяции и отбором аллелей, вызванным моделированием траления.

Рис. 4.

Резюме фенотипического и геномного отбора с помощью моделирования промысла в соответствии с плотностью популяции. Показаны различия пойманной рыбы по сравнению с теми, которые никогда не были пойманы, что иллюстрирует отбор путем промысла по фенотипам (физиологические и поведенческие признаки) и геномам (выбросы SNP, аннотированные гены, термины GO и расширенные термины GO) рыбы, выращенной в базовая (темно-синий) или пониженная (светло-синий) плотность.Перекрывающаяся секция представляет выбор, который является общим для базовой линии и уменьшенной плотности. Полный список терминов GO из каждой совокупности доступен в SI, Приложение , Таблица S1.

Геномный многофакторный анализ выявил сильную дифференциальную селекцию путем траления на уровне генома, которая различалась в зависимости от плотности популяции. Используя разницу частот аллелей всех выпадающих SNP из двух плотностей популяции, мы провели многофакторный анализ (анализ основных компонентов [PCA]), отделив сбежавших от захваченных особей (31% объясненной дисперсии) и извлекли оценку основного компонента генома (PC). для каждой рыбы.Затем для представления общего генома каждого человека использовали геномную оценку ПК. Значительное взаимодействие между уязвимостью и плотностью наблюдалось по полученной геномной оценке PC (GLM: F1,88 = 241,8, P <0,0001). Разница в геномном балле PC между отловленными и сбежавшими рыбами была более резкой при исходной плотности, в то время как у сбежавших рыб был более низкий геномный балл PC в условиях обеих плотностей (рис. 2 B ). Кроме того, геномный показатель PC у сбежавшей рыбы при базовой плотности был значительно ниже, чем геномный показатель PC у рыбы, ускользнувшей от пониженной плотности (рис.2 В ). Дополнительный анализ, проведенный с повторением в пределах плотности ( Приложение SI ), также показал, что не наблюдалось различий между группами с одинаковой плотностью ( Приложение SI , рис. S3 и S4). Эти результаты еще раз указывают на вывод о том, что индуцированный тралением отбор на геномном уровне различается в зависимости от преобладающей плотности популяции. Анализ также выявил более сильное сходство внутри каждой группы плотности/уязвимости, чем между ними. В каждой группе были представлены одни и те же семьи, что свидетельствует о более сильном влиянии уязвимости и плотности по сравнению с семьей на наличие выпадающих геномных вариантов, а это означает, что траловый отбор геномных вариантов также был одинаковым для разных семейств.

Ассоциация генотип-фенотип.

Оценка геномного ПК коррелировала с некоторыми измеренными фенотипическими признаками (таблица 1 и рис. 5), выявляя ассоциации генотип-фенотип. Значимые корреляции наблюдались между показателем геномного PC и массой тела (корреляция Пирсона: исходная плотность r = -0,59, n = 48; сниженная плотность r = -0,56, n = 48; P < 0,001 для обоих), удельная скорость роста (корреляция Пирсона: исходная плотность r = -0.47, н = 48; приведенная плотность r = -0,54, n = 48; P < 0,001 для обоих) и агрессии (корреляция Пирсона: суммарные плотности r = 0,26, n = 96, P = 0,015). Несмотря на то, что наблюдался значительный эффект плотности на корреляцию между показателем геномного ПК и массой или удельной скоростью роста (таблица 1), направление и сила корреляции были одинаковыми между плотностью. Эти корреляции позволяют предположить, что эти фенотипические признаки, которые находятся в процессе промыслового отбора, имеют геномную основу также при отборе в процессе промысла.Таким образом, можно ожидать эволюции этих признаков в ответ на сбор урожая.

Таблица 1.

Корреляции между геномной и фенотипической дисперсией

Рис. 5.

Значимые корреляции между геномной и фенотипической дисперсией. Корреляция между геномной оценкой PC для выбросов и массой ( A ), удельной скоростью роста ( B ) и агрессивностью ( C ) пойманных (круглая форма) и сбежавших (треугольная форма) рыб после серии имитаций мелкомасштабного траления, выращиваемых либо при исходной (темно-синий), либо при пониженной (светло-синий) плотности ( n = 24 на группу). Черная линия в C представляет собой основной эффект геномной оценки PC (не было взаимодействия с плотностью). Заштрихованные области вокруг линий соответствуют 95% интервалам.

Обсуждение

Наши результаты показывают возможность важного, но до сих пор упускаемого из виду взаимодействия между отбором, связанным с урожаем, и воздействием, связанным с урожаем, окружающей средой, измеряемым здесь как снижение плотности популяции, на отбор генотипов. В частности, несмотря на то, что отбор на фенотипическом уровне, вызванный тралением, был сходным в условиях двух плотностей, отбор на геномном уровне действовал на разные базовые гены в зависимости от плотности популяции (рис.4). Таким образом, сокращение плотности популяции, связанное со сбором урожая, может коренным образом изменить траекторию эволюции целевых популяций на геномном уровне. Поэтому крайне важно учитывать, что добыча диких особей может не только изменить фенотипы и генотипы, присутствующие в популяции, посредством прямого отбора, но и за счет связанных с плотностью зависимых эффектов на лежащие в основе отбора гены. Эта комбинация эффектов может еще больше ограничить нашу способность предсказывать эволюционные последствия рыболовства, особенно потому, что плотность целевых популяций будет иметь тенденцию к уменьшению с течением времени, что может привести к регулярному смещению отбора на имеющиеся геномные варианты, даже если отбор по фенотипам останется постоянным.

Рыба с более низкой удельной скоростью роста была более уязвима для смоделированного отлова. Предсказанная реакция промыслового отбора на скорость роста сложна и зависит от ряда факторов, включая любые пороговые значения для отбора по размеру (например, пределы длины, при которых рыба может быть сохранена из-за ограничений размера, основанных на управлении) и инвестиции энергии до по сравнению с периодом после погашения (3, 5, 19, 24). Важно отметить, что наше исследование не содержало априорного предположения об избирательности, основанной на размере, и вместо этого рассматривало уязвимость к отлову как интегративную черту саму по себе. Таким образом, более быстро растущая рыба могла лучше ускользнуть от трала из-за повышенной плавательной выносливости или более высокой абсолютной скорости плавания. Это говорит о том, что траление может вызывать отбор по скорости роста, возможно, из-за корреляции между скоростью роста и компонентами двигательной способности и биоэнергетики, которые могут быть отделены от селективного давления на рост, возникающего из-за смертности, зависящей от размера.

Наша экспериментальная имитация траления отбирала не только черты жизненного цикла (удельная скорость роста), но и физиологические (скорость аэробного метаболизма) и поведенческие (агрессивность и общительность) черты одинаково в обоих условиях плотности.Это открытие является еще одним свидетельством того, что важные физиологические и поведенческие черты, помимо размера тела, могут напрямую влиять на промысел и могут определять способность человека быть пойманным с помощью определенных рыболовных снастей или методов (14, 16, 31, 32). Например, более высокий аэробный метаболический объем, вероятно, позволяет рыбе развивать более высокую скорость плавания или иметь большую плавательную выносливость, что позволяет ей плавать лучше трала (14). Точно так же более общительные рыбы могут с большей вероятностью следовать за сородичами в сеть, когда товарищи по группе устают и попадают в ловушку, а не покидают группу, чтобы найти способ убежать (14).Таким образом, отбор по определенным фенотипам может привести к изменению фенотипического состава оставшейся популяции. Тем более, что ряд этих фенотипических признаков, по-видимому, также обладает некоторой наследственностью, это может привести к дифференциальной эволюции целевой популяции (8).

С точки зрения генома, наши симуляции траления затронули сотни генов, в основном связанных с функционированием мозга и нейрогенезом, в условиях обеих плотностей. Таким образом, любые признаки или другие важные биологические функции, связанные с этими генами, также могут быть объектом промыслового процесса таким образом, который зависит не только от отбора с помощью рыболовных снастей, но и от плотности выловленной популяции. Таким образом, наш анализ SNP подчеркивает, что следует уделять больше внимания участию структуры мозга или индивидуального познания в способности рыбы ускользать от рыболовных снастей. Тем не менее, рыболовство может вызвать изменение генома путем отбора конкретных SNP, что в конечном итоге может привести к эволюции популяции. Однако наши эксперименты не позволяют сделать выводы о том, как может измениться траектория отбора в последующих поколениях.

Несмотря на то, что при моделировании рыбной ловли были выбраны сходные функции и фенотипические признаки в обоих условиях плотности, определенные гены и геномные области были выбраны по-разному в разных условиях.Таким образом, возможные эволюционные последствия рыбной ловли нельзя предсказать только на основе фенотипических наблюдений (18), поскольку изменения некоторых фенотипических признаков, например связанных с неврологическими функциями, и их экологические и эволюционные последствия могут быть трудно оценены. Низкая геномная повторяемость между популяциями разной плотности и незначительные сдвиги частоты аллелей многих локусов также подчеркивают высокую генетическую избыточность и полигенную основу ускользнувшего фенотипа (33), предполагая, что множество различных комбинаций генетических изменений могут привести к более высокой вероятности побег (34, 35). Эти результаты согласуются с анализом Пински и соавт. (11), которые не обнаружили сильных сигналов геномного следа, селективного для рыболовства, в популяциях трески, подвергшихся чрезмерному вылову. Они объяснили, что эти результаты были получены либо из-за фенотипической пластичности, зависящей от плотности, либо из-за полигенного отбора с небольшими изменениями частоты аллелей, которые, как мы показываем, действительно имеют большое значение для отбора, вызванного рыболовством. Плотность популяции может влиять на то, как рыбы испытывают внутривидовую конкуренцию и другие взаимодействия между особями (22), потенциально влияя на уровень и качество внешних сенсорных стимулов, получаемых каждой особью, и, следовательно, на развитие их мозга (36).Следовательно, в зависимости от плотности целевой популяции, различные геномные пути могут быть выбраны путем промысла, что потенциально может привести к расхождению эволюционных траекторий с течением времени. Поскольку интенсивный промысел может сопровождаться выраженным снижением плотности популяции, взаимодействие между геномным отбором, связанным с промыслом, и зависящими от плотности эффектами окружающей среды (G×E), вероятно, будет иметь место в целевых популяциях и потенциально изменить эволюционный результат процесса рыболовства. .Таким образом, присутствие G×E может ограничивать силу промыслового отбора во времени, выбирая различные области генома при снижении плотности популяции, потенциально сохраняя генетическое разнообразие, как сообщалось ранее (11). В качестве альтернативы, такой GxE может также угрожать устойчивости популяций к дальнейшему давлению промысла или экологическим проблемам из-за отбора потенциально неадекватных геномных вариантов или неожиданных коррелированных изменений других фенотипических признаков, которые изначально считались не связанными с рыболовством.Чем больше снижение плотности в целевой популяции, тем выше вероятность зависимых от плотности взаимодействий GxE. При низкой плотности популяции также подвержены повышенному риску возникновения эффектов Олли, которые возникают, когда скорость роста популяции на душу населения (и средняя приспособленность особей в популяции) снижается по мере уменьшения численности (37, 38). Такие эффекты Allee могут дополнительно ограничивать скорость восстановления целевых популяций и иметь нелинейные последствия, которые трудно предсказать (25, 37).

Отобранные гены, участвующие в функционировании мозга и познании, могут лежать в основе наблюдаемых различий в росте и агрессии пойманных и сбежавших рыб. Например, улучшение познавательных способностей может привести к улучшению поиска пищи, кормодобывания и конкурентоспособности (5, 39), что, в свою очередь, может привести к более быстрому росту. Отсутствие корреляции между геномной оценкой PC и аэробным метаболическим охватом или общительностью, несмотря на то, что эти фенотипические признаки находятся в процессе селекции при моделировании тралового лова, предполагает, что эти признаки могут не иметь четкой геномной основы, на которую мог бы ориентироваться промысловый отбор, или, наоборот, являются высокополигенными с эффектами приспособленности, распространяющимися на большое количество геномных вариантов.Другие факторы (вероятно, скорее экологические, чем генотипические, такие как присутствие сородичей в сети или воздействие тренировки на аэробную способность) также могли повлиять на вклад этих признаков в уязвимость рыбы к поимке и также могут играть роль в рыболовстве в целом.

Важно учитывать сходства и различия между нашей экспериментальной установкой и реальным выбором трала. Плавучие лотки ранее использовались в качестве инструмента для изучения уязвимости рыбы к тралению (40, 41) и имитации тенденции рыбы оставаться на месте в устье приближающейся траловой сети (42).Заметным отличием является то, что настоящие тралы могут одновременно ловить сотни или тысячи рыб, в то время как мы были ограничены количеством рыбы, которую мы могли протестировать в рамках данного испытания. Увеличение числа людей может повысить важность социальных взаимодействий для захвата уязвимости. Рыба в настоящих тралах может иметь дополнительные возможности для спасения либо над сетью, либо вокруг нее, либо под донным оборудованием. Хотя мы смоделировали эти пути отхода, возможно, что различия в механике отхода могут повлиять на отборные черты в дополнение к характеристикам, связанным с плавательными способностями.Примечательно, однако, что рыба в нашем моделировании траления использовала пути отхода таким же образом, как и при реальном тралении (43). Наконец, текущее исследование было сосредоточено на решающем заключительном этапе, когда рыба столкнулась со снастью и пытается убежать. Фактический отбор, вызванный промыслом, может включать в себя различные дополнительные шаги, которые будут определять общую уязвимость особи при отлове (14), включая использование среды обитания отдельными рыбами и частоту встречаемости снастей (14, 44). Требуется дополнительная работа, чтобы понять, как различные этапы процесса захвата могут дополнительно влиять на то, какие признаки и гены находятся в процессе отбора.

Заключение

Настоящие результаты показывают, что универсальный эволюционный подход не подходит для управления дикими популяциями, которые подвергаются вылову людьми (7). Вместо этого необходим более комплексный подход, учитывающий как прямой антропогенный отбор, так и другие экологические эффекты, такие как плотность популяции. Крайне важно учитывать как геномные, так и экологические факторы, чтобы полностью понять и предсказать последствия антропогенного отбора для устойчивости природных популяций. Это связано с тем, что результат отбора в одной среде, скорее всего, не будет репрезентативным для результата отбора в другом контексте окружающей среды (45). Наши результаты также имеют большое значение для изучения взаимодействия генетических и экологических факторов при определении возможных результатов эволюции в более широком экологическом контексте, например, в случае хищничества или взаимодействия между половым отбором и колебаниями популяции.

Материалы и методы

Экспериментальная популяция.

В 2017 году популяция полудиких рыбок данио ( Danio rerio ) из прудов для выращивания в Малайзии (JMC Aquatics) была передана Университету Глазго. В общей сложности 24 взрослых особи были использованы для получения 36 семей в контролируемой факторной (Северная Каролина II) схеме разведения, где четыре группы из трех самцов были реципрокно скрещены с тремя самками. После вылупления (через 4 дня после оплодотворения) каждую семью поровну делили на две плотности: исходную плотность (60 личинок/л) и пониженную плотность (30 личинок/л). Затем семьи были перемещены и содержались раздельно в 2-литровых резервуарах с фотопериодом 13 часов света: 11 часов темноты и снабжены рециркулирующей дехлорированной фильтрованной пресной водой с температурой 28 °C. Личинок кормили четыре раза в день комбинацией коммерческих кормов (TetraMin baby, ZM fry food, Zebrafeed, Novo Tom) и живых науплий артемии . Через 2 месяца мы оценили около 10% смертности внутри семей для обоих условий плотности и скорректировали плотность численности рыбы (базовая плотность 40 мальков/л и пониженная плотность 20 мальков/л).Когда рыбе исполнилось 6 месяцев, в аквариумах случайным образом отобрали по 10 рыб на семейство и плотность (т. е. 360 рыб на плотность) и пометили с помощью эластомера для визуальных имплантатов (Northwest Marine Technology) с уникальным кодовым идентификатором из четырех цветов на спинной стороне. области (46). Затем семьи смешали и переместили в 55-литровые резервуары, разделенные на четыре секции одинакового размера (каждая примерно по 13,5 л), снабженные рециркулирующей дехлорированной фильтрованной пресной водой, поддерживаемой при температуре 28 °C ( SI Приложение , рис. С1). Затем условия плотности были скорректированы до 6 рыб/л [базовая плотность (27)] и 3 рыб/л (пониженная плотность). Рыб кормили два раза в день комбинацией коммерческого корма (TetraMin Tropical Flakes, ZM small granula) и живых науплий артемии . В течение этого периода выращивания для обеих плотностей в семьях и резервуарах наблюдалась смертность менее 1%. Таким образом, условия выращивания вряд ли представляли собой первоначальный источник геномной селекции. Перед каждой манипуляцией рыб голодали в течение 24 ч.

Фенотипическая характеристика.

Рост.

Во время мечения (в возрасте 6 месяцев) и в возрасте 9 месяцев у рыб ( n = 360 на плотность) измеряли массу тела (с точностью до миллиграмма) и длину вилки (с точностью до 0,01 мм), и определили их пол. Удельную скорость роста (СГР) каждой рыбы рассчитывали по формуле СГР = Ln (m _f – m _i )/T, где m _f – масса (г) рыбы в 9 mo, m _i — масса (г) рыбы в возрасте 6 месяцев, а T — время в днях между двумя измерениями.

Респирометрия.

Индивидуальное потребление кислорода рыбой (MO ₂ ) измеряли с помощью респирометрии с прерывистым потоком, как описано ранее (47, 48). Вкратце, установка была погружена в 40-литровый резервуар, заполненный полностью аэрированной пресной водой с терморегулируемой температурой 28 °C и защищенный от окружающих помех. Установка состояла из 16 стеклянных камер (22 мл), соединенных с держателями кислородных зондов в замкнутом контуре рециркуляции с помощью перистальтического насоса. Замкнутый контур обеспечивал хорошее перемешивание воды и позволял контролировать уровень кислорода в камерах с помощью оптических измерителей кислорода FirestingO2 и зондовых датчиков (PyroScience GmbH), ежедневно калиброванных в держателях зондов.Погружные насосы (Eheim GmbH) подавали свежую полностью аэрированную воду в камеры в течение 2 мин каждые 10 мин, создавая измерительные циклы.

Отдельных рыб помещали в 30-литровый плавательный туннель (Loligo Systems) и заставляли плавать до изнеможения (т. е. когда они больше не могли плыть против течения) в течение 2 мин. Затем рыб быстро помещали в респирометрическую камеру для измерения их максимальной скорости метаболизма (MMR) после тренировки. Рыб выдерживали в камерах в течение ночи (т. е. около 15 ч) для оценки их стандартной скорости метаболизма (SMR).Затем рыб извлекали из их камер, измеряли их массу и длину и возвращали в резервуары для выращивания. Холостое потребление кислорода измеряли в пустых камерах до и после измерений у рыб для оценки бактериального дыхания.

Fish MO ₂ (мг ⋅ O ₂ ⋅ ч ⁻¹ ) рассчитывали, используя наклон снижения содержания кислорода в камерах, измеренный в LabChart, умноженный на объем камер минус объем рыбы и корректируется фоновым бактериальным дыханием.SMR рыбы определяли как квантиль 0,2 измерений MO ₂ (49). MMR рыб определяли как максимальную MO ₂ , полученную в течение 30 минут после плавательного упражнения. Аэробный объем (AS) определяли как разницу между MMR и SMR.

Агрессивность.

Агрессивность каждой рыбы измеряли с помощью зеркального анализа. Установка состояла из 16 отдельных квадратных резервуаров (17 × 17 см), заполненных на глубину 5 см аэрированной пресной водой, терморегулируемой на уровне 28 °С и экранированных от окружающих возмущений.Рыба акклиматизировалась в пустых аквариумах в течение 10 мин. Затем с одной стороны аквариума помещали зеркало (8,5 × 30 см) и регистрировали поведение рыб в течение 10 мин с помощью четырех веб-камер (Logitech HD Pro C920) и программного обеспечения iSpy (iSpyConnect). Затем видео были проанализированы с помощью Ethovision XT 11 (Noldus, 2001), а общее количество поклевок против зеркала было определено количественно и использовалось в качестве косвенного показателя агрессивности рыбы.

Общительность.

Общительность каждой рыбы измерялась с использованием четырех прямоугольных стеклянных резервуаров, разделенных на три секции с центральной фокальной секцией (32 × 19 см) и двумя боковыми секциями (13 × 19 см), разделенными прозрачным акрилом. Резервуары были заполнены на глубину 10 см аэрированной пресной водой с температурой 28 °C и защищены от окружающих воздействий. Между каждым испытанием меняли 50% воды для поддержания температуры воды и уровня насыщения кислородом. В начале опыта группу стимулирующих рыб (три самца и три самки, незнакомые с фокусной рыбой) случайным образом помещали в один из боковых отсеков и оставляли для акклиматизации на 5 мин. Другая боковая секция оставалась пустой. Затем фокальную рыбу помещали в центральную фокальную секцию внутри прозрачного цилиндра, помещенного в середину секции, для акклиматизации в течение 5 минут.Затем цилиндр извлекали и в течение 20 мин регистрировали поведение рыб с помощью двух веб-камер (Logitech HD Pro C920) и программного обеспечения iSpy (iSpyConnect). По окончании эксперимента рыб извлекали, измеряли их массу и длину и возвращали в аквариумы. Затем видео были проанализированы с помощью Ethovision XT 11 (Noldus, 2001), и было определено среднее расстояние от фокусной рыбы до стимулирующей группы рыб, которое использовалось в качестве косвенного показателя общительности рыб.

Моделирование рыболовства.

Моделирование траления проводилось после фенотипической характеристики в 90-литровом плавательном туннеле (Loligo Systems) при температуре 28 °C, защищенном от окружающих помех. Для моделирования использовалась мелкомасштабная модель траловой сети, изготовленная по индивидуальному заказу, длиной 30 см (разработанная Институтом рыболовства и морского хозяйства Мемориального университета Ньюфаундленда) с путями отхода в верхней части устья сети (приложение SI). , рис. S1). Для каждого случая траления рыбы либо с фоновой линии, либо с пониженной плотностью акклиматизировались группами по 16 особей перед тралом, скрытым сепаратором, при скорости воды 4 см ⋅ с ^–1 в течение 20 мин.После акклиматизации сепаратор удаляли, а скорость воды быстро увеличивали (за 30 с) до 50 см ⋅ с ⁻¹ , самой низкой скорости, при которой особи переходят к анаэробному плаванию (т. имеет место в случае реального траления) (50). Событие длилось 10 мин, в течение которых фиксировалось время вылова рыб, падающих обратно в трал, для определения уязвимости к траловому захвату. Рыба, достигшая конца сети, проходила через трубку в акриловый отсек, где она была защищена от встречного потока.Это имитировало захват в куток, но позволяло удерживать рыбу, не прижимая ее к сети. В конце мероприятия также фиксировалось положение рыбы (пойманной в сачке или акриловом отсеке или ускользнувшей либо впереди, либо за сеткой). После того, как вся популяция прошла через первое испытание ( n = 360 особей на плотность, 22 события в первом испытании), 20% рыб, которые были наиболее уязвимы в каждой плотности ( n = 72 на плотность) идентифицировали по времени отлова и удаляли из экспериментальных популяций.Затем экспериментальную рыбу случайным образом возвращали в аквариум для выращивания. Моделирование траления с новыми популяциями повторялось каждую неделю в общей сложности в течение 6 недель (шесть промысловых испытаний, состоящих в общей сложности из 75 промысловых событий), каждый раз выявляя и удаляя 20% рыбы, наиболее уязвимой для поимки. В конце 6-недельного периода 20% рыбы, наименее уязвимой для поимки в каждой плотности ( n = 72 на плотность), составляли те, которые избегали каждой имитации траления. Эти «сбежавшие рыбы» вместе с 20% «наиболее уязвимых» рыб для тралового лова (т.э., пойманные в первом моделировании траления) тогда считались нашими уязвимыми группами.

Геномные анализы.

Сбор образцов, выделение ДНК, подготовка библиотеки и секвенирование.

После имитации промысла у 24 особей из каждой группы уязвимости каждой плотности (всего n = 96) были сняты срезы плавников, при этом 24 особи сбалансированы из семей, присутствующих во всех группах ( Приложение SI , Таблица S6).Набор MagMax DNA Multi Sample Kit (Applied Biosystems) использовали для выделения ДНК с высокой молекулярной массой из ткани. Концентрацию, чистоту и целостность экстрактов ДНК оценивали с использованием анализа двухцепочечной ДНК Qubit широкого диапазона (dsDNA BR) (Thermo Fisher), Nanodrop (Thermo Scientific) и электрофореза на 1% агарозном геле. Библиотека со штрих-кодом для каждого человека была подготовлена ​​с использованием реагентов и протоколов NEBNext Ultra II FS DNA Library Prep Kit для Illumina (BioLabs. ). Вкратце, 100 нг исходных образцов ДНК расщепляли в течение 20 минут с последующим лигированием адаптера.Затем продукты очищали и выбирали размер (от 250 до 500 пар оснований [bp]) с использованием гранул Agencourt AMPure XP. ПЦР использовали для добавления уникальных штрих-кодов с двойным индексом и амплификации библиотек в течение семи циклов. Затем библиотеки объединяли поровну и очищали с использованием гранул Agencourt AMPure XP. Конечную концентрацию библиотеки определяли количественно (9 нг/мкл) с использованием анализа Qubit dsDNA BR (Thermo Fisher), а распределение фрагментов по размерам оценивали с помощью высокочувствительного анализа ДНК на приборе Agilent Bioanalyzer (средний размер 325 п.н.).Библиотеку секвенировали на четырех дорожках Illumina HiSeq X Ten (BGI) с считыванием парных концов по 150 п.н.

Фильтрация данных, картирование и расчет вероятности генотипа.

Необработанные чтения были отфильтрованы для удаления потенциально более низкого качества и артефактов с использованием Trimmomatic v0. 36 (51) и cutadapt v1.16 (52). Прочтения были выровнены и сопоставлены с эталонным геномом рыбок данио (GRCz11) с использованием алгоритма mem программного обеспечения Burrows-Wheeler Aligner (BWA v0.7.17) (53). Дубликаты последовательностей были удалены с помощью MarkDuplicates в Picard v2.18.14 (54). Охват на человека составил 2× ± 0,5 в окончательном наборе данных. Angsd v0.928 (55) использовался для расчета вероятности генотипа для каждого человека и для оценки частот аллелей в каждой группе уязвимости для обеих плотностей. В ANGSD использовались следующие параметры фильтрации сайтов: -SNP_pval 1e-6 -remove_bads 1 (удаление плохо сопоставленных чтений), -setMinDepth 48 (минимальная сумма глубины по отдельным лицам), -setMaxDepth 600 (максимальная сумма глубин по отдельным лицам), -minInd 48 (минимальное количество особей), -minQ 20 (минимальное качество чтения), -minMapQ 20 (минимальное качество отображения) и -minMaf 0.05 (минимальная частота минорного аллеля). Мы использовали частоты групповых аллелей из ANGSD для расчета z-преобразованных различий в частотах аллелей (zdAF) между отловленной и ускользнувшей рыбой в каждой плотности [т. е. zdAF = dAF – среднее (dAF)/sd(dAF)] с использованием R v3. 5,1 (56). Для дополнительных анализов мы также разделили рыб из каждой группы плотности и уязвимости на две апостериорные группы с поровну разделенными семьями, чтобы создать два повторяющихся геномных анализа в каждой плотности. Оценка глобального максимального правдоподобия ожидаемой гетерозиготности (H _e ) была рассчитана в ANGSD с использованием функции частотного спектра реальных участков (SFS) для всех частот аллелей.

Обнаружение выбросов частоты дельта-аллеля, анализ функционального обогащения и анализ типов SNP.

Чтобы определить порог выброса, мы создали 25 групп перестановок из 24 случайно выбранных индивидуумов, определили частоты групповых аллелей в ANGSD, используя те же параметры фильтрации данных, что описаны в предыдущем абзаце, и пересчитали zdAF между 625 возможными парами 25 групп перестановок. . Таким образом, мы оценили случайное распределение zdAF для каждой позиции SNP, полученное из 625 значений zdAF, полученных из разных пар. Из этого случайного распределения zdAF на позицию мы сначала рассмотрели верхний и нижний квантили 0,05% после поправки Бонферрони для общего числа SNP ( P < 8,8e-11, т. е. 0,0005/5,67M; P значений, используя «функция (x) квантиль (x, p -значение)» в R) в качестве значимого порога zdAF для каждого SNP. Этот анализ сгенерировал распределение пороговых значений SNP по всему геному, которое мы затем скомпилировали и использовали для расчета «глобального» 0.5% квантильный порог. Выбросы SNP между отловленной и ускользнувшей рыбой в каждой плотности затем определялись как SNP со значениями zdAF, превышающими верхний или нижний глобальные квантили 0,5% 0,05% пороговых квантилей, скорректированных по Бонферрони.

Выбросы SNP были аннотированы с использованием аннотаций, содержащихся в файле аннотаций RefSeq эталонного генома рыбок данио (GRCz11), доступном в Национальном центре биотехнологической информации (NCBI). Используя аннотированные SNP-выбросы, мы провели анализ обогащения терминов GO на основе PANTHER (57) на веб-странице Gene Ontology (http://geneontology. org/) (58), применяя порог значимости FDR <0,05. Кроме того, используя общий набор SNP, мы усреднили значения zdAF каждого гена в популяции каждой плотности и выполнили анализ обогащения набора генов в WebGestalt (59⇓–61), снова применив порог значимости FDR <0,05. Общий набор SNP и выпадающие SNP для каждой плотности также использовались для анализа типов SNP с использованием SnpEff v4.4 (62). Сначала мы создали базу данных SnpEff на основе GCA_000002035.4_GRCz11_genomic.файл последовательности fna и файл аннотации GCF_000002035.6_GRCz11_genomic.gff, доступный на NCBI. Формат имени хромосомы в файле аннотаций был изменен на формат в файле последовательности. Затем мы проанализировали типы SNP, используя SnpEff для каждого набора SNP.

ПТС.

PCAngsd v0.98 (63) использовался для получения оценок PC на основе файлов правдоподобия генотипа BEAGLE из ANGSD с использованием только сайтов с выбросами SNP zdAF. Основываясь на разделении пойманных и сбежавших особей на графиках PCA, баллы PC2 использовались для последующего статистического анализа, поскольку PC1 в основном группировал изменчивость среди рыб, сбежавших из-за пониженной плотности.

Статистика.

Нормальность данных и однородность дисперсии проверялись по анализу распределения невязок модели и тестам Левена соответственно. Уровень агрессивности (количество укусов против зеркала) и показатель PC, основанный на разнице частот аллелей выпадающих SNP, не были нормально распределены, поэтому данные были ранжированы, и к рангам были применены статистические процедуры (64). Общий многомерный ковариационный анализ линейной модели был использован для анализа глобального сдвига фенотипов рыб (включая SGR рыб, AS, уровень агрессивности и общительности) в зависимости от пола, плотности и уязвимости, а также их взаимодействия в виде фиксированных эффектов и массы. как ковариата.Впоследствии общая линейная модель была использована для анализа индивидуальных фенотипов рыб SGR, AS, уровня агрессивности и общительности с полом, плотностью и уязвимостью, а также их взаимодействия, подобранных как фиксированные эффекты и масса (или длина в случае общительности) как ковариата. Влияние резервуара на фенотипические переменные не было значительным (GLM: скорость роста, F3,282 = 2,09, P = 0,11; аэробный охват, F3,282 = 0,55, P = 0,65; агрессия, F3,259 = 2,07, Р = 0.11; общительность, F3,256 = 0,05, P = 0,98). Оценка PC также была проанализирована с использованием аналогичной общей линейной модели, но без ковариации. Для сравнения средних значений использовались апостериорные критерии Тьюки. Корреляцию между показателем ПК и массой, СГР, АС, уровнем агрессивности и общительности оценивали с помощью коэффициента корреляции Пирсона. Статистический анализ был выполнен с использованием Statistica 7 (Statsoft), а все визуальные эффекты были созданы с использованием ggplot2 в R v3.5.3. Уровень значимости α = 0.05 использовался во всех статистических тестах.

Благодарности

Мы благодарим Г. Лоу, Р. Филлипса, А. Кирка и Б. Аллана за помощь в поддержании популяции рыбы в течение всего времени проекта и Л. Чавеля за помощь во время моделирования траления. Мы также благодарим Д. Тамбитураи и Дж. Холлинза за помощь в сборке модели траловой системы. Эксперимент проводился по лицензии 60/4461 Министерства внутренних дел. Это исследование было поддержано стипендией Марии Кюри (708762-DIFIE) А.C., Общество рыболовства Британских островов, стипендия KS, Wellcome Trust (105614/Z/14/Z) KRE, стипендия Совета по исследованиям окружающей среды (NE/J019100/1) и стартовый грант Европейского исследовательского совета (640004) в ССК

Сноски

• Принято 29 октября 2021 г. проектное исследование; А.К., Т.М. и А.Р. проведенное исследование; А.С., К.Р.Е. и С.С.К. предоставил новые реагенты/аналитические инструменты; А.C., K.S., A.J., K.R.E. и S.S.K. проанализированные данные; и А.С., К.С., Т.М., А.Р., А.Дж., Дж.Л., К.Р.Е. и С.С.К. написал бумагу.

• Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

• Эта статья является прямой отправкой PNAS.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.2020833118/-/DCSupplemental.

• Copyright © 2021 Автор(ы). Опубликовано ПНАС.

СКАЗКА О РЫБАКЕ И РЫБКЕ [14.02.20]

Когда:

пятница, 14 февраля 2020 г., 19:30 –

Воскресенье, 12 апреля 2020 г., 18:00

Где:
https://www.arlekinplayers.com/tale-of-fisherman-and-fish/

Arlekin Players Theattr

368 Хиллсайд-авеню

Нидхэм, Массачусетс 02494

Событие Запланировано

OfflineEventAttendanceMode

Приемная:

35 долларов США

Категории:
Подходит для детей, Исполнительское искусство

Сайт мероприятия:
https://www.arlekinplayers.com/сказка о рыбаке и рыбе/

АРЛЕКИНСКИЙ ТЕАТР ПЛЕЕРОВ

ПРОДОЛЖАЕТ ОТМЕЧАТЬ 10-ЛЕТНИЙ ЮБИЛЕЙ

Александр Пушкин

СКАЗКА О РЫБАКЕ И РЫБКЕ

14 февраля – 12 апреля 2020 г.

Needham, MA – Arlekin Players Theatre представляет «Сказку о рыбаке и рыбке» Александра Пушкина в новой адаптации, задуманной и поставленной Евгением Ибрагимовым, с участием членов труппы Арлекина в качестве исполнителей и кукловодов.Спектакли будут проходить с пятницы по воскресенье, с 14 февраля по 12 апреля 2020 года (*см. ниже*) в Arlekin Players Theater в Нидхэме. Билеты стоят 35 долларов. Чтобы получить дополнительную информацию или приобрести билеты, посетите сайт arlekinplayers.com или позвоните по телефону (617) 942-0022. Арлекин также предложит заинтересованным группам уникальные беседы до и после шоу.

Сказка о рыбаке и рыбке создана для искушенной взрослой аудитории и подходит для детей от пяти лет. Это невербальное представление с использованием образов, движений и музыки, рассказывающее историю бедного старого рыбака, который ловит необычную и красивую говорящую рыбу.

«Это одна из самых известных русских басен, которую часто неправильно понимают как историю о жадности», — говорит художественный руководитель «Арлекина» Игорь Голяк. «На самом деле это многослойная история любви, и это послужило источником вдохновения для этой новой адаптации. Несмотря на то, что обычно воспринимается как детская книга, в руках этого невероятного мастера, Евгения Ибрагимова, история обращается к людям разных возрастов и культур. Невербальный аспект делает его поистине мультикультурным, мультидисциплинарным произведением искусства.”

Приглашенный режиссер Евгений Ибрагимов за свою работу трижды удостаивался премии Российского национального театра «Золотая маска» («Русский Тони»), лауреат премии Правительства Российской Федерации имени Федора Волкова. Художник-кукольник, сценограф, сценограф и художник по костюмам Ксения Литвак работала над проектами для многих театров округа Колумбия, в том числе «Wooly Mammoth», Bel Cantanti Opera Company, Theatre J, The National Theatre, Adventure Theater, Round House Theater, Classika Theater и Kirov Ballet. Академия.Она также является основателем Artichoke Art Studio в Мэриленде.

В творческую группу также входят Стивен Петрилли (дизайн света), Николай Якимов (оригинальная музыка) и актерский состав из 12 человек, в том числе Нана Гукасян, Ирина Виленчик, Юлия Ших, Полина Дубовикова, Дарья Денисова, Ольга Аронова, Ольга Соколова, Борис Бердников, Римма Глузман, Эрик Эндрюс и Александр Петецкий.

Arlekin Players Theater был создан в Бостоне в 2009 году и с тех пор гастролировал в Нью-Йорке, Чикаго и Хартфорде, а также на международных фестивалях в России, Армении, Украине и Монако.Арлекин очень гордится своим упором на самоидентификацию; это компания иммигрантов, исполняющих произведения, которые обыгрывают идеи кросс-культуры, дома и традиций, бросают вызов идее национальности и находят общие темы, которые нас всех объединяют. Компания базируется в Нидхэме, Массачусетс. Для получения дополнительной информации посетите сайт www.arlekinplayers.com.

*График производительности

, пятница, 14 февраля, 19:30 — превью

, суббота, 15 февраля, 15:00 и 18:00 — превью

Воскресенье, 16 февраля, 15:00 (без выступлений в 18:00) — превью

Пятница, 28 февраля, 19:30 – открытие прессы

, суббота, 29 февраля, 15:00 и 18:00.

Воскресенье, 1 марта, в 15:00 и 18:00.

Пятница, 6 марта, 19:30

Суббота, 7 марта, в 15:00 и 18:00.

Воскресенье, 8 марта, в 15:00 и 18:00.

Пятница, 3 апреля, 19:30

Суббота, 4 апреля, в 15:00 и 18:00.

Воскресенье, 5 апреля, в 15:00 и 18:00.

Пятница, 10 апреля, 19:30

Суббота, 11 апреля, в 15:00 и 18:00.

Воскресенье, 12 апреля, в 15:00 и 18:00.

Тайна убийства Кирова

Восемьдесят лет назад, 1 декабря 1934 года, человек по имени Леонид Николаев застрелил любимого ленинградского партийного руководителя Сергея Кирова, положив начало Большому террору.Но не все ясно в этом инциденте. В «Хрониках Харона , » русский писатель Александр Лаврин исследует мрачную предысторию смерти Кирова.

[…]

Существует четыре версии, почему убили Кирова.

1. У Николаева была личная вендетта против Кирова.
2. Сталин либо приказал, либо знал об убийстве.
3. Это был террористический заговор, организованный Троцким через сотрудников иностранных дипломатических миссий.
4. Покушение было спланировано оппозицией внутри СССР.

У третьего и четвертого пунктов так же мало сторонников, как и доказательств. Поэтому я остановлюсь только на первых двух. Рассмотрим исторические свидетельства.

На первых допросах Николаев заявил, что хотел отомстить Кирову за то, что он якобы «уничтожил его честь и дестабилизировал его жизнь». Действительно, с апреля Николаев нигде не работал, а за предыдущие 15 лет менял работу 11 раз.Он был мелким бюрократом в партийных и комсомольских органах, и его последняя должность была в партийном архиве. Областное управление в Выборге предлагало ему несколько второстепенных должностей, но они его не устраивали. Имеются данные о том, что Николаев дважды «ловил» Кирова, когда тот садился в свою машину, собираясь пожаловаться ему на свое положение. Мог ли Николаев так возненавидеть весь мир, чтобы избрать мишенью для мести Кирова? Возможность. Но хотя он мог сделать выбор сам, он также мог прислушаться к совету кого-то другого.Отметим, что после ареста Николаев потребовал встречи со Сталиным. Может быть, он хотел объяснить, что убийство было не его идеей, и надеялся на снисхождение, если не на чудо?

Когда в 1990-1991 годах в советской прессе обсуждалась тайна смерти Кирова, обнаружилась интересная закономерность: все сторонники теории «стрелка-одиночки» были консервативными партийными деятелями. Так каковы были их аргументы?

1. В ответ на вопрос журналиста Георгия Цельмса: «Так мог ли Николаев убить Кирова по собственной инициативе?» один из чиновников ответил: «Конечно, мог! Вы знаете, каким парнем он был? Крошка со сколом на плече.И его только что уволили. Если бы его не уволили, может быть, ничего бы и не было…»
2. Сталин не мог заказать убийство Кирова, потому что они были близкими друзьями.
3. Гибель Борисова, телохранителя Кирова (умершего по дороге на допрос), была всего лишь несчастным случаем, вызванным неисправностью его автомобиля.

А с юридической точки зрения сторонники теории «стрелка-одиночки» находятся в более устойчивом положении, поскольку в декабре 1990 года Пленум Верховного Суда СССР постановил, что «террористический акт против С.

No related posts.