• Зодиакальный свет, Gegenschein и зодиакальный пояс.
• M33 Галактика, видимая невооруженным глазом прямым зрением.
• Скорпион и Стрелец — область Млечного Пути, отбрасывающая размытые тени на землю.
• Просмотр Юпитера или Венеры ухудшает адаптацию ваших глаз к темноте.

• Летний Млечный Путь очень структурирован невооруженным глазом
• Самые яркие части Млечного Пути выглядят как «мрамор с прожилками» при просмотре в бинокль.
• Зодиакальный свет достаточно яркий, чтобы отбрасывать слабые тени.
• Облака в небе видны только как темные дыры на звездном фоне.
• Несколько шаровых скоплений Мессье выглядят невооруженным глазом.

Млечный путь из государственного парка Черри-Спрингс (класс 2)

• Незначительные признаки светового загрязнения вдоль горизонта.
• Облака слабо освещены в самых ярких частях неба.
• Млечный Путь все еще кажется сложным.
• Шаровые скопления M4, M5, M15 и M22 — все отдельные объекты, видимые невооруженным глазом.
• M33 легко увидеть боковым зрением.
• Зодиакальный свет сияет весной и осенью.

• Довольно очевидные купола светового загрязнения, заметные над населенными пунктами.
• Зодиакальный свет отчетливо виден, но он даже не достигает середины зенита.
• Млечный Путь, возвышающийся над горизонтом, впечатляет, но на нем отсутствует почти вся структура, кроме самой очевидной.
• M33 — объект, который трудно избежать боковым зрением.
• Облака в направлении источников светового загрязнения освещены слабо.

Ближайший к моему дому участок темного неба (45 минут езды) — отличный пример неба класса 4 по Бортле

• Намеки зодиакального света видны лучшими весенними и осенними ночами.
• Млечный Путь очень слабый или невидимый около горизонта, а над головой выглядит размытым.
• Источники света видны в большинстве, если не во всех направлениях.
• Облака заметно ярче самого неба.

• Никаких следов зодиакального света не видно.
• Млечный Путь виден только в зените.
• Небо в пределах 35 ° от горизонта светится серовато-белым.
• Облака в любом месте неба кажутся довольно яркими.
• M33 невозможно увидеть без бинокля, а M31 лишь незначительно заметна невооруженным глазом.

На изображении выше показана разница между задним двором моего класса 8 и задним двором класса 6

• Весь фон неба имеет размытый серовато-белый оттенок.
• Сильные источники света видны во всех направлениях.
• Млечный Путь полностью или почти невидим.
• M44 или M31 можно увидеть невооруженным глазом, но они очень расплывчаты.
• Облака ярко освещены.
• Даже в телескопы среднего размера самые яркие объекты Мессье являются бледными призраками самих себя.

• Небо светится беловато-серым или оранжевым светом.
• M31 и M44 могут быть едва заметны опытному наблюдателю в спокойные ночи.
• Только яркие объекты Мессье можно обнаружить с помощью телескопа скромных размеров.
• Некоторые звезды, составляющие знакомые узоры созвездий, трудно увидеть.

Мои предыдущие дома Bortle Class 8 backyard sky

• Все небо ярко освещено, даже в зените.
• Звезды, составляющие знакомые фигуры созвездий, невидимы.
• Тусклые созвездия, такие как Рак и Рыбы, вообще не видны.
• Кроме Плеяд, невооруженным глазом не видно никаких объектов Мессье.

Как ваш класс Бортла влияет на астрофотографию

С точки зрения астрофотографии заднего двора, качество неба может иметь огромное влияние на ваши изображения.Получение изображений глубокого неба под ярким городским небом означает, что вам придется уделять вашим проектам гораздо больше времени экспозиции, чем кому-либо из жителей сельской местности.

Вам нужно потрудиться, чтобы улучшить соотношение сигнал / шум вашего окончательного изображения, потому что сигнал (свет, излучаемый объектом) скрывается под слоем светового загрязнения.

Для получения изображений с улучшенным контрастом и меньшим фоновым свечением неба я использую фильтры светового загрязнения, которые изолируют световые волны определенной длины.

Типичный фильтр CLS (подавление городского света) игнорирует многие распространенные источники искусственного света в городе, включая уличные фонари. Единственным недостатком использования такого фильтра является изменение естественного цвета звезды, которое вы можете заметить, и которое необходимо будет устранить при постобработке.

В целом широкополосные фильтры, такие как Optolong L-Pro, предназначены для захвата изображений с истинным цветом в RGB с меньшим световым загрязнением. Однако, если вы действительно хотите подавить почти все, кроме света, излучаемого вашим объектом глубокого космоса, подумайте об использовании узкополосного фильтра.

Например, 12-нм фильтр Ha, такой как Astronomik EOS clip-in, будет записывать свет от эмиссионных туманностей, используя очень узкую полосу пропускания. Узкополосные фильтры — отличный вариант для астрофотографов-любителей, снимающих в сложных условиях неба 6–9 классов.

Узкополосная туманность Покров с небес класса 8 (Ha + OIII)

Если вы хотите узнать больше об астрофотографии, ознакомьтесь с 7 моими лучшими советами для начинающих. Не позволяйте световому загрязнению испортить вам удовольствие от астрономии.Есть неограниченное количество способов насладиться ночным небом, даже если вы находитесь под сильно загрязненным светом неба класса 8. Я доказательство!

Подпишитесь на AstroBackyard на YouTube

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Mipha — Zelda Dungeon Wiki

« Принцесса Мифа — дочь короля Дорефана. Она была выбрана одним из Чемпионов из-за ее особой способности лечить раны других. Она добрая и мягко говорит, но в глубине души она также невероятно сильна.Она борется, чтобы защитить свой народ и всех людей Хайрула, как избранный пилот Божественного Зверя Вах Рута. В день Великого Бедствия она подверглась нападению в Божественном Звере со стороны Водяного Погоста Ганона и потеряла свою жизнь. Она обречена оставаться там в ловушке в духовной форме, пока Линк не убьет демона, унесшего ее жизнь. »

Mipha

Мифа — персонаж в Breath of the Wild . Она была бывшим Чемпионом Зоры, выбранной Зельдой для пилотирования Божественного Зверя Вах Рута перед ее смертью от рук Водяного Света Ганона. ^[1] Она была дочерью короля Дорефана и старшей сестрой принца Сидона. Она также была романтически заинтересована в Линке и создала для него Доспехи Зора. ^[2] Мифа специализировался на магии исцеления, но был также опытен в обращении с копьем и орудовал трезубцем из чешуи света. ^[3]

Появления

Показано, что Мифа была образцовой принцессой для Зора, их гордостью и радостью, скромной и превосходной воительницей.Как личность, Мифа была ласковой, милой, доброй и несколько застенчивой, а также была известна своими целительными способностями. Ее потеря была значительным ударом для Зоры, ставшей уже старшей, которая обвиняла Линка в ее кончине из-за того, что они доверили ее и ему, и королевской семье Хайрула в качестве чемпиона. По прибытии в область Зора Линк встретит памятную статую, установленную в ее память, спереди и в центре дворца.

Когда Ганон захватил Божественного Зверя Вах Рута, Мифа был убит.100 лет спустя Линк возвращается, чтобы освободить Божественного Зверя. Дух Мифы приветствует его, заявляя, что она рада видеть, что он наконец прибыл. ^[4] Она показывает ему, где можно найти карту Руты, а затем объясняет, что он должен открыть все терминалы в Руте, чтобы освободить зверя. ^{[5] [6]} После размыкания всех клемм и активации главного блока управления появляется Waterblight Ganon. Мифа снова дает Линку совет и поддержку, когда он сражается с монстром.

После окончания битвы Мифа появляется перед Линком в виде духа и благодарит его за победу над монстром и освобождение ее и Руты. ^[7] Она предлагает Милость Мифы Линка, расширение ее исцеляющей магии, которая может воскресить Линка после смерти. ^[8] Затем она берет Руту на вершину ближайшей горы и использует ее силу, чтобы ослабить Ганона в замке. ^[9] Глядя в Владения Зоры, она задается вопросом, как поживает ее отец, и хотела бы увидеть его еще раз. ^[10]

Эта секция — заглушка . Вы можете помочь Zelda Dungeon Wiki, расширив ее.

« Принцесса Зора, обладающая невероятной целительной силой. Она дружила с Линком в детстве. Теперь ей доверено пилотировать Божественного Зверя Вах Рута. »

Оружие

Квесты

Галерея

Список литературы

1. ↑ « То… вещь — одно из творений Ганона. Я старался изо всех сил бороться, но 100 лет назад я оказался своей кончиной. «- Мифа, Дыхание дикой природы
2. ↑» Теперь вы знаете, кому принадлежало ее сердце и для кого она сделала эту особую броню. Тот факт, что эта броня идеально подходит Линку, должно быть достаточным доказательством того, что Мифа сделал ее для него и только для него! «- Сидон, Дыхание дикой природы
3. ↑» Копье несравненной грации, лелеемое Чемпионом Зоры Мифой.Хотя Мифа специализировалась на исцеляющих способностях, ее копье было особенным. «- Описание трезубца Lightscale, Дыхание дикой природы
4. ↑» Вы здесь. Я должен сказать … что я так рад видеть, что этот день наконец-то настал. Теперь Рута может быть освобождена от контроля Ганона. «- Mipha, Breath of the Wild
5. ↑» Вам понадобится карта, чтобы вы не заблудились. Направляющий камень содержит всю необходимую вам информацию. »- Мифа, Дыхание дикой природы
6. ↑« Хорошо! Вы получили карту Божественного Зверя. Вы увидите несколько светящихся точек на своей карте, которые представляют терминалы, контролирующие Рута. Верните Рута, активировав все терминалы. Будь осторожен. «- Мифа, Дыхание дикой природы
7. ↑» Привет, Ссылка. Благодаря твоей храбрости мой дух теперь свободен. И Рута тоже. Спасибо. Ибо теперь эта свобода позволяет мне … снова быть с тобой. «- Мифа, Дыхание дикой природы
8. ↑» Поскольку я теперь дух, моя целительная сила будет растрачена на меня. Мне это не нужно. Поэтому … Я хотел бы, чтобы это было у вас. Пожалуйста, примите . .. Милость Мифы. «- Mipha, Breath of the Wild
9. ↑» Ruta, мы нашли способ быть полезным Link. И … конечно же, другие чемпионы. Наша работа будет заключаться в том, чтобы помочь Линку, когда он сражается с Ганоном внутри замка … но мы можем. Использование вашей способности истощить Ганон его силы — ключ к нашему успеху.Это оно. Это будет наш последний шанс … и последняя надежда для всех. Если мы запечатаем его, то сможем восстановить мир в Хайруле. И твой долг, и мой будут выполнены. «- Мифа, Дыхание дикой природы
10. ↑» Отец, ты в порядке, интересно … Я хочу, чтобы ты знал … Я всегда следовал своему сердцу. Прости, что заставил тебя волноваться … Хотел бы я снова увидеть тебя … Хоть еще раз … «- Мифа, Дыхание дикой природы

Высокая корреляция, но сильно зависящая от масштаба дисперсия между ночным освещением, измеренным спутником, и земной экспозицией

Экологи и эпидемиологи, проводящие исследования воздействия светового загрязнения, использовали ночное освещение, измеренное спутником, для исследования воздействия искусственного света в ночное время (ALAN) на биологическую среду. Мир.Это направление исследований проиллюстрировало роль ALAN в таких разнообразных областях, как эпидемиология рака груди и простаты (Haim and Portnov 2013, James et al 2017, Rybnikova and Portnov 2017), факторы экологического стресса (Rich and Longcore 2013, Hölker et al , Gaston et al 2014), распределение организмов столь же разнообразно, как и млекопитающие (Duffy et al 2015), морские черепахи (Mazor et al 2013) и кактусы (Correa-Cano et al. 2018), а также ландшафтной экологии самых разных экосистем (Witherington et al 2014, Gaston et al 2015, Bennie et al 2015b, Davies et al 2016, de Freitas et al. 2017).

Общим элементом таких исследований является использование спутниковых измерений восходящей яркости в качестве прокси для условий на земле. Ожидается, что такие удаленные измерения будут широко коррелировать с условиями на земле (Kyba et al 2015, Zamorano et al 2015, Bennie et al 2015a, Katz and Levin 2016), либо с точки зрения видимых прямых лучистых бликов. к организму или излучению в определенном месте. Учитывая повсеместность лунных циклов в естественных экосистемах и их потерю под влиянием ALAN (Davies et al 2013, Puschnig et al 2014), были разработаны модели, включающие наборы спутниковых данных для сравнения величины лунных и искусственное освещение (Román et al 2018).Если экологические и эпидемиологические исследования должны выйти за рамки относительных показателей, необходимо знать взаимосвязь между спутниковыми измерениями и условиями на земле, в том числе в более мелких пространственных масштабах, чем в настоящее время используются многими продуктами данных дистанционного зондирования.

Наземные измерения ночного освещения были разработаны для астрономических и экологических исследований, в частности, за счет использования полусферической цифровой фотографии для извлечения измерений освещенности, спектра и направленности в световой среде (Pendoley et al 2012, Thums и др. 2016). Использование цифровой фотографии полушария в изучении ALAN расширилось за счет исследований астрономического светового загрязнения (Luginbuhl et al 2009, Pendoley et al 2012, Duriscoe 2016, Jechow et al 2018), чтобы включить экологическое световое загрязнение (, Hänel et al 2018, Jechow et al 2018). Цифровая фотография изначально количественно определяет среду освещения как массив пикселей, каждый из которых имеет набор значений яркости в пределах набора спектральных диапазонов.Хотя преобразовать необработанные данные камеры в такие показатели, как яркость и освещенность (Sánchez de Miguel et al 2019), непросто, мы использовали коммерческое программное обеспечение для обработки изображений Sky Quality Camera (SQC; Euromix Ltd), чтобы приблизительно определить такие значения. из цифровых изображений. Хотя необработанные данные камеры можно использовать для оценки коррелированной цветовой температуры (CCT) на пиксель, инструменты для создания спектрального распределения мощности в настоящее время недоступны. Несмотря на ограничения в распространении взвешенных на человека измерений визуальной среды на другие виды, измерения в люксах и CCT являются несовершенными, но приемлемыми показателями яркости и цвета первого порядка, поскольку они относятся к изучению последующих визуальных и невизуальных реакций у различных организмов (Longcore и др. 2018).

В этом исследовании мы сосредоточились на прибрежной среде южной Калифорнии, регионе, обозначенном как горячая точка биоразнообразия (Myers et al 2000, Calsbeek et al 2003, Gillespie et al 2018) и содержащем второй крупнейшая городская агломерация в США. В рамках исследования экологического светового загрязнения на побережье южной Калифорнии мы количественно оценили взаимосвязь между показателями ALAN, полученными на основе спутниковых данных, и условиями на земле, оцененными с помощью фотографий в полушарии.Полученные в результате измерения обеспечивают надежную количественную оценку корреляции между показателями светового загрязнения со спутников и земли, используемыми в экологических и эпидемиологических исследованиях, а также вариаций местной освещенности.

Выбор участка

Для выбора участков поля, которые являются репрезентативными для уровней светового загрязнения вдоль побережья южной Калифорнии (округа Вентура, Лос-Анджелес и Ориндж), мы нанесли на карту восходящее ночное сияние, зарегистрированное над регионом, используя годовой состав данные, полученные датчиком VIIRS DNB в 2015 г. (https: // ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_dnb_composites.html). Мы выбрали пиксели DNB, используя QGIS 3.4 (QGIS Development Team, 2016), с центроидами в пределах 250 м от побережья южной Калифорнии. Чтобы получить набор образцов участков, представляющих условия освещения в районе исследования, мы сначала преобразовали логарифмически наше распределение значений DNB (Примечание: в этой рукописи мы ссылаемся на журнал ₁₀ как журнал). Разделив это распределение на шесть квантилей, мы затем использовали базовую функцию R (v3.5.1 Core Team 2018) , образец , чтобы выбрать 150 участков, по 25 на квантиль, представляющих распределение значений яркости вверх, зарегистрированных вдоль побережья. Учитывая проблемы с физической доступностью, этот набор точек был дополнительно сокращен до 103 (рис. 1 (а)). Используя функцию wilcox.test в пакете R stats , мы определили, что нет значительной разницы в распределении значений яркости вверх между начальным набором из 150 сайтов и оставшимися 103 доступными (p = 0,66).

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 1. Карта участков отбора проб, раскрашенная логом (SI) (а) и логом (WA) (б). Пример полного полусферического изображения, разделенного на 40 секторов равного телесного угла (красный) для анализа изменчивости яркости (c), с 30 яркими звездами, отмеченными (красным) вместе с границей горизонта, отмеченной (зеленым) для анализа относительной яркости. вклад неба по сравнению с структурами вдоль горизонта в SI (d).

Загрузить рисунок:

Полевые данные

Для количественной оценки пространственной изменчивости освещенности в пределах среднего разрешения пикселей, полученных из годового сводного набора данных VIIRS DNB за 2015 год, мы получили данные в пяти точках в пределах 30 угловых секунд, ограничивающих прямоугольник, с центром в каждом месте (Jing et al 2016). По широте нашего исследования, от 34,355 94 до 33,4051 градуса северной широты, размеры этих ограничивающих рамок варьируются от 765 м до 774 м с востока на запад и 927 м с севера на юг. Это привело к 515 изображениям для последующего анализа. Все изображения были получены в безлунные ночи после астрономических сумерек. В каждом месте местоположение было определено с точностью до 9,0 м с помощью GPS мобильного телефона (Korpilo ​​ et al 2017). Все изображения были сделаны в каждом месте с помощью камеры Canon Tα с Sigma 4.5 мм F ⁻² .8 Круглый объектив «рыбий глаз» EX DC с настройкой ISO 1600 и диафрагмой f / 2,8. В каждом месте была сделана многократная экспозиция, время экспозиции изменялось вручную, чтобы максимизировать ее продолжительность, минимизируя уровень насыщенности изображения в соответствии с функцией гистограммы встроенной камеры. Система камера / объектив была откалибрована в полевых условиях, а также в сочетании с пользовательским пакетом программного обеспечения SQC v1. 9 (SQC) компанией Euromix Ltd в Любляне, Словения. Для количественной оценки общего воздействия света в поле мы использовали SQC для расчета скалярной освещенности (SI), которая интегрирует яркость ночного неба по всему полушарию ночного неба, используя следующее уравнение (Duriscoe 2016, Jechow et al 2018):

Где представляет зенитный угол, азимутальный угол и функцию светимости ночного неба.Для каждой экспозиции камеру выровняли с помощью 3-осевого пузырькового уровня и сориентировали с помощью компаса, чтобы стандартизировать ориентацию изображения для анализа. В качестве дополнительной оценки условий местного освещения в каждом месте мы взяли в среднем 4 измерения яркости в отрицательных логарифмических единицах величины / угловой секунды ² зенитных 20 градусов неба с использованием Unihedron Sky Quality. Метр (SQM) (Falchi 2011).

Обработка данных

Для каждого местоположения мы использовали SQC, чтобы выбрать изображения, которые имели как самую длинную экспозицию, так и менее 0. 1% насыщенных пикселей для последующего анализа. Затем изображения были ориентированы с использованием SQC с ожидаемыми положениями 30 самых ярких звезд в качестве опорных точек (рисунок 1 (d)) вместе с положением и временем получения для каждого изображения. После переориентации мы определили коррелированную цветовую температуру (CCT) с точностью до ближайшего кельвина, SI с точностью до ближайшей тысячной доли миллилюкса (mlx) (рисунок 1 (a)), процент полусферы изображения ночного неба, скрытого облаками ( процент облаков) и процент полусферы изображения ночного неба, скрытого структурами (включая огни) вдоль горизонта (процент горизонта) (рисунок 1 (d)).Затем мы использовали SQC для определения статистики изображения, такой как вычисленный SQM, для изображений с использованием всего полушария неба (изображения с нулевым горизонтом), а также изображений со структурами вдоль горизонта, замаскированными, а их значения пикселей удалены из последующих вычислений (изображения с редактированием горизонта ).

Для оценки значений процента горизонта в местах, где не были сделаны фотографии, мы создали карту значений коэффициента обзора неба (SVF), представляющую долю неба, видимую в данном месте (Kidd and Chapman 2012), для нашего прибрежного участка. район исследования с использованием цифровой модели рельефа.Цифровая модель рельефа, выборка которой была сделана с разрешением 5 м, была получена в рамках проекта прибрежного лидара NOAA-CA Coastal Conservancy 2009–2011 гг. Используя подключаемый модуль UMEP (Lindberg et al ) для QGIS 3.4, мы рассчитали SVF для каждого 5-метрового пикселя в прибрежной зоне шириной 3 км, простирающейся на 10 км к северу и югу от местоположений нашей выборки.

Учитывая географические координаты всех 515 мест, мы использовали QGIS 3.4 для извлечения ожидаемого восходящего излучения с карты DNB 2015 года. Значения яркости ночного неба, как описано WA (рисунок 1 (b)) (Falchi et al 2016), были извлечены с использованием тех же мест с общедоступного сайта (lightpollutionmap. Информация). Чтобы сделать возможным анализ изменчивости яркости в пределах полусферы неба, мы разделили полусферу изображения на 40 секторов равной площади, из которых мы извлекли значения яркости (рисунок 1 (c)). Границы сектора определялись 8 равными азимутальными делениями и 5 полосами углов возвышения, разграниченными следующим диапазоном углов (градусов) над горизонтом: 0–11,54, 11,54–23,58, 23,58–36,87, 36,87–53,13 и 53,13–90 . Исходя из этой схемы, мы определили нашу полосу возвышения горизонта как ограниченную между углами от 0 до 11.54 градуса над горизонтом, в то время как наша зона зенитного возвышения была ограничена углами от 51,13 до 90 градусов над горизонтом.

Статистический анализ

Для количественной оценки степени пространственной изменчивости в логарифмах (SI) между местоположениями в пределах участка мы рассчитали коэффициент вариации, используя формулу для log _{10 преобразованных данных} (Canchola et al 2017):

Где — стандартное отклонение измерений журнала (SI), измеренное в пяти точках на площадке.

Для количественной оценки степени вариации яркости в пределах каждого полушария изображения мы рассчитали коэффициент вариации по формуле:

Где — стандартное отклонение значений яркости всех 40 секторов, покрывающих изображение ночного неба.

Линейные модели журнала (SI) были построены с использованием функции lm в пакете R stats , наряду с различными параметрами, такими как процентный горизонт, журнал (DNB), а также журнал (WA) (Falchi et al. al 2016).Журнал всех трех измерений света использовался в соответствии со стандартной практикой при изучении яркости небесного свечения (Kyba et al 2013, Bennie et al 2016). Данные были собраны при различных погодных условиях, так что любая полученная модель потенциально может быть применима в условиях за пределами безоблачных ночей. Чтобы проверить это предположение, мы сравнили как измеренные значения для наших показаний SQM, так и журнал (SI), извлеченный из наших фотографий, с журналом (WA), используя только наши 173 безоблачных изображения, 342 изображения с хотя бы некоторым облачным покровом и все 515 изображений (рисунки 2 (а) — (г)). Чтобы проверить значимость различий в CCT или яркости между зонами высот зенита и горизонта ночного неба, мы использовали функцию wilcox.test в пакете R stats .

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 2. Линейные регрессии с логарифмом (WA) для изображений при всех условиях, с ненулевым процентом облачного покрова и нулевым облачным покровом для (a) логарифма (SI) с нулевым горизонтом и (b) отредактированные изображения горизонта, а также (c) прямые измерения SQM с нулевым горизонтом и (d) отредактированные изображения горизонта.Линейные регрессии с логарифмом (SI) для изображений при всех условиях, с ненулевым процентом облачного покрова и нулевым облачным покровом для (c) журнала (SI _{, смоделированный} ) с нулевым горизонтом и (f) отредактированными изображениями горизонта.

Загрузить рисунок:

Чтобы определить вклад каждой переменной в наблюдаемую вариацию в линейных моделях log (SI), мы выполнили 1000 перестановок PERMANOVA, используя функцию adonis в пакете R vegan (Oksanen et al 2013). Затем относительная важность любых оставшихся переменных в линейных моделях оценивалась с помощью функции calc.relimp в пакете R relaimpo (Grömping 2015). Мы проверили распределение остатков для моделей журнала (SI) (рисунок S1 доступен в Интернете по адресу stacks.iop.org/ERC/2/021006/mmedia). Учитывая большой размер нашей выборки (515 точек данных), мы не могли предположить, что нарушение предположения о нормальности для остатков модели может быть надежно использовано для оценки линейных моделей логарифма (SI) (Ghasemi and Zahediasl 2012).Однако, независимо от размера выборки (Ламли и др. 2002), линейные модели логарифма (SI) удовлетворяли требованию постоянной дисперсии (рисунок S1). Затем валидность наших моделей журнала (SI) была протестирована с использованием 10-кратной перекрестной проверки со 100 повторами с использованием функции train в пакете R caret (Kuhn 2019). Дальнейший анализ корреляций между различными показателями освещенности и физической среды был рассчитан и визуализирован в виде коррелограмм с использованием пакета R corrplot (Wei et al 2017).

Моделирование логарифма (SI)

Первоначально мы построили линейные модели логарифма (SI), которые включают лог (WA) вместе с переменными, связанными со временем, местоположением и атмосферными условиями, которые могут влиять на оптические свойства местный столб воздуха (таблицы 1–2). Мы обнаружили, что логарифм (WA), процент горизонта, процент облаков и температура воздуха вносят значительный вклад в вариации, наблюдаемые в линейных моделях логарифма (SI), хотя большая часть вариаций в моделях была связана только с log (WA) и процентами. горизонт (таблицы 1–2).Никаких значительных вкладов не наблюдалось из-за дня отбора проб, относительной влажности или угла наклона Солнца ниже горизонта (таблицы 1–2). Мы наблюдали сдвиг в отношениях между нашими двумя измерениями ночного неба, SQM и log (SI), и log (WA), а также между log (SI _{, смоделированный} ) и log (SI), как в безоблачной, так и в безоблачной среде. пасмурные условия (рисунок 2). Однако величина влияния облачного покрова минимальна (рисунок 2) по сравнению с пространственными вариациями этих измерений (рисунок 5). Поскольку и температура воздуха, и процентная облачность являются гораздо более переходными переменными, чем логарифм (WA) или процентный горизонт, и их удаление приводит лишь к небольшому снижению объяснительной силы наших линейных моделей логарифма (SI) (таблица 3), мы выбрали экономную модель, состоящую только из журнала переменных (WA) и процентного горизонта. Используя либо нулевые, либо отредактированные изображения горизонта, наша линейная модель журнала (SI), журнала (SI _{, смоделированного} ) в mlx выглядела следующим образом:

Таблица 1. Относительный вклад переменных в наблюдаемую вариацию логарифма (SI) для каждого местоположения (изображения нулевого горизонта).

Переменная	Ф. ( 1,514 )	р 2	с.
Журнал (Вашингтон)	1,6 × 10 3	0,67	<10 –4
Дней с начала полевых работ	1,2	4,8 × 10 −4	0,28
Угол склонения Солнца	0.1	3 × 10 −5	0,80
Температура воздуха (C)	42,2	0,02	<10 −4
% Относительная влажность	2,9	1,2 × 10 −3	0,10
% облака	45,0	0,02	<10 −4
% горизонт	213. 5	0,09	<10 −4

Таблица 2. Относительный вклад переменных в наблюдаемую вариацию логарифма (SI) для каждого местоположения (отредактированные изображения горизонта).

Переменная	Ф. ( 1,514 )	р 2	с.
Журнал (Вашингтон)	1,6 × 10 3	0. 67	<10 −4
Дней с начала полевых работ	1,2	5,1 × 10 −4	0,25
Угол склонения Солнца	0,02	1 × 10 −5	0,87
Температура воздуха (C)	41,7	0,02	<10 −4
% Относительная влажность	2.8	1,2 × 10 −3	0,07
% облака	14,9	6,2 × 10 −3	<10 −4
% горизонт	229,9	0,10	<10 −4

Таблица 3. Сравнение измеренного логарифма (SI) с различными линейными моделями логарифма (SI) (p <10 ⁻⁴ ).

Эта простая линейная модель может учитывать, используя либо нулевые, либо отредактированные изображения горизонта, большую часть наблюдаемых вариаций в логарифме (SI) (r = 0.87, p <10 ^–4 ) (таблица 3). Мы обнаружили, что после 10-кратной перекрестной проверки с использованием изображений с нулевым или горизонтальным редактированием, лог (SI _{, смоделированный} ) все еще может составлять 76% наблюдаемых вариаций в измеренных значениях log (SI). Большая часть наблюдаемых вариаций log (SI _{, смоделированная} ) может быть объяснена вариациями log (WA) (таблица 4).

Таблица 4. Относительная важность переменных для линейных моделей бревна (SI _{, смоделированный} ).

Как для нулевого, так и для отредактированного изображения горизонта, log (SI) имел самую сильную корреляцию со средними измерениями SQM (r = −0,87, p <10 ⁻⁴ ), еще одним нашим прямым измерением яркости ночного неба. Для наших двух независимых измерений ночного неба log (WA) сильнее коррелировал с log (SI), чем с log (DNB) (рисунок 4).Модели, которые включали журнал (DNB) вместо журнала (WA), имели пониженную объяснительную силу для наблюдаемой вариации в журнале (SI) (таблицы S1–2).

Используя полученные ГИС значения SVF в точках выборки вместо измеренного процентного горизонта, в дополнение к логарифму (WA), мы построили еще одну линейную модель логарифма (SI) (лог (SI _SVF )) по следующей формуле :

Мы обнаружили, что эта модель может объяснить большую часть наблюдаемых вариаций log (SI) (r = 0,83, p <10 ⁻⁴ ).Эта модель может по-прежнему составлять 69% наблюдаемой дисперсии в логарифме (SI) после использования 10-кратной перекрестной проверки с использованием изображений, отредактированных либо с нулевым, либо с горизонтом, и обеспечивает механизм для расчета освещенности на уровне земли исключительно на основе спутниковых данных. и легкодоступные топографические данные.

Полусферические вариации светового профиля ночного неба

Используя изображения с нулевым горизонтом, мы наблюдали значительные различия как в яркости, так и в CCT (p <10 ⁻⁴ ) между полосами высоты зенита и горизонта ночного неба (рисунок 3).Для изображений с нулевым горизонтом логарифмическое отношение средних значений яркости горизонта и зенита было приблизительно 0,33, в то время как для отношения значений CCT между горизонтом и зенитом было 0,83. Для отредактированных изображений горизонта эти отношения составляли 0,32 для log (яркости) и 1,45 для CCT (рисунок 3). Когда мы анализировали отредактированные изображения горизонта, мы эффективно удаляли относительно темные структуры, такие как здания и холмы, а также источники прямых бликов, такие как уличные фонари. С редактированием структур вдоль горизонта или без него мы обнаружили доказательства того, что прямые блики являются большим, но не единственным фактором разницы в логарифме (яркости) и CCT между полосами высоты горизонта и зенита на ночном небе.Сравнивая полусферический CV на логарифме (яркости) со средним значением, мы обнаружили, что более яркое небо имеет тенденцию быть более анизотропным в угловом распределении своей светимости, причем сила этой связи аналогична между нулевым и отредактированным изображениями горизонта (рисунок S2). Это снова говорит о том, что светящееся небо имеет тенденцию быть неравномерным, но его уровень яркости связан с уровнем горизонта с прямыми источниками яркого света или без них.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 3. Графики скрипки, представляющие как для горизонта, так и для зенитных диапазонов возвышения для нулевого и отредактированного изображений горизонта: (a) распределение значений log (яркости) и (b) распределение значений CCT.

Загрузить рисунок:

Подобно сравнению полос горизонта и зенита, полоса горизонта ночного неба намного ярче, чем небо в целом. Для изображений с нулевым горизонтом логарифм отношения среднего значения яркости полосы горизонта к яркости всего полушария ночного неба составлял приблизительно 0.12, тогда как для отредактированных изображений горизонта этот коэффициент составляет 0,11. Зенит ночного неба намного тусклее, с логарифмическим отношением средней зенитной яркости к яркости всего полушария ночного неба было приблизительно -0,21 для изображений с нулевым горизонтом и -0,20 для изображений с отредактированным горизонтом. Дальнейшие исследования взаимосвязи между светимостью и углом возвышения для полос неба показывают общее снижение светимости от горизонта к зениту (рисунок S3). Эта картина также отражается в более сильных наблюдаемых корреляциях между логарифмом (SI) и светимостью в пределах горизонта, а не полосой зенитного возвышения неба (рис. 4).Поскольку логарифм (SI) включает в себя полусферическую интеграцию света по всему ночному небу, мы также обнаружили, что он более сильно коррелирует с яркостью отдельных диапазонов высоты неба по сравнению с логарифмическим (DNB) или логарифмическим (WA) (рис. 4).

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рисунок 4. Корреляции Пирсона (p <10 ⁻⁴ ) между измерениями условий освещения, пространственным CV логарифма (SI) и процентным горизонтом для (a) нулевого горизонта и (b) отредактированных изображений горизонта .

Загрузить рисунок:

Пространственная изменчивость SI внутри участков

Log (SI) сильно варьировала в пределах пространственного разрешения отдельных пикселей DNB VIIRS, которые определяли наши участки (рисунок S4), со средним пространственным коэффициентом вариации 0,48 (с использованием нуля или отредактированного изображения горизонта). Эта пространственная изменчивость коррелировалась с показателями яркости в каждом месте (рис. 5), а также с процентным горизонтом.Было обнаружено, что большая часть этой вариации связана с логарифмической шкалой яркости в полосе горизонта и горизонта в процентах, соответствующей наличию прямых источников яркого света, без какой-либо значительной корреляции с логарифмом яркости в зените небо (рисунок 4). Это указывает на то, что в отобранных нами городских и пригородных средах изменения в освещении в основном вызваны изменениями источников вблизи горизонта, а не вариациями ближнего зенитного свечения неба.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 5. Пространственный CV в зависимости от среднего участка для измерений логарифма (SI) для (a) нулевого горизонта (r = 0,76, p <10 ⁻⁴ ) и (b) редактируемого горизонта (r = 0,76, p <10 ⁻⁴ ) изображений.

Загрузить рисунок:

Большинство вариаций освещенности, наблюдаемых в наших пригородных и городских прибрежных участках, можно объяснить с помощью простой линейной модели, состоящей из логарифма (WA) и горизонта в процентах.Эта модель кажется надежной, даже учитывая значительные колебания освещенности внутри объекта или колебания яркости и CCT внутри полушария.

Были опубликованы многочисленные исследования воздействия ALAN на различные виды, полученные в результате контролируемых экспериментальных манипуляций (Shuboni and Yan 2010, Rotics et al 2011, Davies et al 2012, Dominoni et al 2013 , Le Tallec et al ) и полевых данных (Witherington and Martin 2000, Le Corre et al 2002, Kempenaers et al 2010).Такие исследования, в частности те, которые сосредоточены на том, как распределение видов формируется источниками антропогенного освещения, часто делают вывод об уровне воздействия ALAN на основе измерений дистанционного зондирования, таких как спутниковый датчик VIIRS DNB (Robert et al 2015, p. Hu et al 2018, Horton et al 2019, Schroer 2019). Наши результаты подтверждают, по крайней мере, в прибрежной среде, что спутниковые измерения ALAN являются полезными примерами для оценки общей освещенности, как описано SI.Подразумевается, что роль ALAN как в эпидемиологии, так и в ландшафтной экологии может быть разумно смоделирована, когда прямые измерения общего воздействия невозможны. Однако следует отметить, что хотя WA работает значительно лучше, чем VIIRS DNB при моделировании SI, пространственное разрешение обоих наборов данных сглаживается по большим и сильно локализованным вариациям, наблюдаемым в прибрежной среде освещения.

Журнал моделирования (SI)

Освещенность, наблюдаемая в полевых условиях, как описано в журнале (SI), сильно коррелировала с удаленными измерениями восходящей яркости, как описано в журнале (DNB), или комбинированными измерениями, использующими измерения восходящей яркости с помощью дистанционного зондирования например журнал (WA).Однако было обнаружено, что log (WA) описывает больше наблюдаемых вариаций log (SI), чем log (DNB). Это неудивительно, поскольку WA включает DNB, зенитную яркость неба, измеренную с помощью SQM, и оптическую модель атмосферы (Falchi et al 2016). Мы также наблюдали сильную корреляцию между каротажем (WA) и нашими измерениями SQM, отражая недавние наблюдения в прибрежной среде (Ges et al 2018). Что нас удивило, учитывая предыдущие наблюдения роли облачного покрова в отражении направленного вверх света (Kyba et al 2011, Bará 2016, Jechow et al 2017), так это небольшая роль процента покрытого неба. облаками, влияя на наблюдаемую вариацию в измерениях SI или SQM по сравнению с диапазоном значений яркости ночного неба, ожидаемых с использованием WA на всей территории нашего исследования (рисунки 2 (a) — (d)).Эта закономерность перенесена на наблюдаемые нами отношения между логарифмическими (SI _{, смоделированный} ) и логарифмическими (SI) (рисунки 2 (e), (f)), а также сравнительно низкими вкладами в наблюдаемые вариации в линейных моделях log (SI). связанный с процентным горизонтом (таблицы 1–2, S1–2). Мы заметили, что облачный покров имеет тенденцию увеличивать яркость зенита ночного неба, но, поскольку большая часть яркости на наших изображениях в полушарии, по-видимому, обусловлена ​​вариациями освещения около горизонта, мы обнаруживаем, что вариации облачного покрова вносят лишь относительно небольшой вклад в нашу наблюдаемые вариации SI.Этот результат может зависеть от диапазона условий освещения в исследовании, которое включало гораздо более широкий диапазон условий (8–8, 900 млюкс СИ), чем другие исследования, изучающие влияние облаков на освещенность (например, 3–25 млюкс ; Jechow et al 2017).

Наше моделирование журнала (SI) было дополнительно улучшено за счет дополнительного включения части полусферы изображения, покрытой структурами и источниками света вдоль горизонта. Хотя структуры вдоль горизонта могут скрывать прямое освещение (Luginbuhl et al 2009, Gaston et al 2012), мы обнаружили, что log (SI) имеет тенденцию увеличиваться с увеличением процента горизонта.Скорее всего, это связано с тем, что эти структуры либо действуют как источники прямого освещения, либо как отражатели искусственных источников света (Cabello and Kirschbaum 2001, Chalkias et al 2006, Brons et al 2008, Kocifaj 2008, Butt 2012, Gaston и др. 2013).

Мы действительно обнаружили, что наша модель, в которой использовался SVF, полученный из ГИС, могла объяснить почти такую ​​же большую часть наблюдаемых вариаций в логарифмической шкале (SI), как и модели, в которых использовался процентный горизонт, полученный с земли. Это указывает на то, что в будущих исследованиях, связанных с ролью экологического светового загрязнения ландшафта, есть потенциал для оценки общего воздействия света в ночное время с использованием моделей, которые могут быть полностью выведены из измерений дистанционного зондирования, таких как SVF и WA.Мы построили нашу модель для большого диапазона значений яркости WA (до). Однако эта модель может быть менее применима в более темных условиях, приближающихся к естественной яркости неба () (Falchi et al 2016), где горизонт может блокировать свет, а не отражать его. В таких случаях процентный коэффициент обзора горизонта или неба будет уменьшать SI, а не увеличивать его. Анализ участков вдоль градиента, который включает даже более темную среду, чем те, которые мы выбрали, вероятно, обнаружит точку перегиба, в которой процент горизонта переключается с увеличения чрезмерной освещенности на ее уменьшение.Аналогичная точка перегиба существует для облаков, которые переходят от отражения света к экранированию от света в точке, расположенной по градиенту вдали от освещенных областей.

Полусферические вариации светового профиля ночного неба

Из-за своего наземного характера и близости к исследуемой области наружное освещение создавало условия, при которых горизонт намного ярче, чем зенит ночного неба. Этот результат, при котором большая часть освещения исходит от источников вблизи горизонта, был зарегистрирован в других городских и пригородных условиях (Bennie et al 2016).Это указывает на то, что общее воздействие светового загрязнения на наших прибрежных участках в основном обусловлено источниками, которые не обязательно находятся достаточно близко, чтобы место выглядело ярким с точки зрения платформ дистанционного зондирования. Мы предполагаем, по крайней мере, в прибрежных средах, что вклад ближнего освещения будет преобладать над скалярной освещенностью во всех средах, кроме самого темного ночного неба. Эти темные условия не существовали в пределах нашей области исследования.

Мы также нашли доказательства того, что яркость горизонта, а не зенит, может объяснить большую часть наблюдаемых изменений яркости всего ночного неба (рис. 4).Эта полусферная анизотропия также, по-видимому, отражается в значительно более слабых корреляциях, наблюдаемых между log (DNB) или log (WA) и яркостью полос высоты зенита или горизонта и неба по сравнению с log (SI). Это подчеркивает важность использования показателя освещенности, который объединяет свет по всему полушарию неба, включая светящуюся околоносовую среду, в качестве показателя общего воздействия уровней внешнего искусственного освещения.

Пространственная изменчивость SI в пределах пунктов

Среда освещения была очень неоднородной в пределах пространственного разрешения WA (∼770 м на 927 м).Это, по-видимому, особенно верно в средах с большим пространственным изменением освещенности, при этом пространственный коэффициент вариации log (SI) внутри участков положительно коррелирует как с процентом горизонта, так и с log (SI), с использованием либо нулевых, либо отредактированных изображений горизонта (рис. ). Это указывает на то, что хотя log (WA) сильно коррелировал с log (SI) в целом, разрешение WA сглаживается по областям с высокой степенью пространственной неоднородности в SI. В то время как дальнейшие уточнения в моделировании небесного свечения могут быть обеспечены разработкой функции выбросов города (Kocifaj et al 2019) для прибрежной южной Калифорнии, наши данные предполагают большие и сильно локализованные вариации SI, например, связанные с источниками прямого ослепления, еще нужно будет рассмотреть.Важность даже относительно небольших масштабов неоднородности среды обитания в прибрежных сообществах (Hartnoll and Hawkins 1980, Underwood and Chapman 1996, Meager et al 2011) и роль светового загрязнения как фактора экологического стресса в таких сообществах (Salmon 2003, Bird et al 2004, Davies et al 2014), указывает на необходимость учитывать SI в точных пространственных масштабах (Garratt et al 2019).

Наши результаты подтверждают использование данных дистанционного зондирования о ночном освещении в экологии и эпидемиологии в качестве прокси первого порядка для наземного общего искусственного освещения, по крайней мере, в пригородных и городских прибрежных зонах.Мы создали простую линейную модель логарифма (SI), опираясь только на WA, свободно доступный набор данных (см. Www.lightpollutionmap.info) и процентный горизонт, который, хотя и определяется путем анализа изображений полушария, потенциально может быть выведен из значений SVF. рассчитаны наборы данных дистанционного зондирования высот (Zakšek et al 2011, Kidd and Chapman 2012). Этот результат предполагает возможность экстраполяции в пределах географического диапазона нашей модели для оценки общего воздействия ALAN в аналогичных средах.

Хотя мы наблюдали сильную корреляцию между log (WA) и log (SI), наша модель имеет некоторые оговорки. Во-первых, SI значительно варьируется в пределах масштаба, определяемого пространственным разрешением WA. Пространственное разрешение WA затемняет картину освещенности в средах с высокой степенью пространственной неоднородности SI. Учитывая предыдущие наблюдения о влиянии ALAN на изменение связности ландшафтов (Stone et al 2009, Azam et al 2016, Bliss-Ketchum et al 2016), это может в конечном итоге ограничить использование данных в этом пространственном разрешение в качестве переменных среды обитания при моделировании распределения видов.Во-вторых, искусственные источники света создают условия, при которых горизонт намного ярче, чем зенит ночного неба, даже если они находятся на достаточно большом расстоянии, чтобы не вносить существенного вклада в восходящую яркость, измеренную дистанционно для этого места. Поскольку все полушарие ночного неба вносит свой вклад в SI, это часто приводит к тому, что места испытывают более высокий уровень ночной освещенности, чем можно было бы ожидать от одного только WA. В-третьих, датчик VIIRS DNB не чувствителен к свету <500 нм (Miller et al 2013).С переходом от источников освещения, таких как натриевые лампы, к светодиодам, спектр ALAN в настоящее время смещается в сторону более синего света (Bará 2013, Luginbuhl et al 2014, Barentine et al 2018), и вместе с этим увеличивается возможность моделей, которые включают данные DNB, таких как WA, занижать общее видимое воздействие. В конечном итоге мы находим, что WA можно использовать для составления удобных прогнозов воздействия ALAN на местах для экологических и эпидемиологических исследований, и который может быть дополнительно улучшен за счет включения дополнительных наборов спутниковых данных с более точным пространственным и спектральным разрешением.

Мы благодарим Андрея Мохара (Euromix Ltd) за его разработку и настройку программного обеспечения SQC. Мы благодарим рецензентов за активное участие в исследовании и ценим их время и комментарии. Мы благодарим следующих студентов за их помощь в полевых исследованиях: Нора Бар, Деклан Булва, Люси Капитти-Фентон, Дэниел Хроман, Раймонд Федрик, Харрисон Кнапп, Кэмерон Левин, Ясмин Пембертон, Энрике Серрано и Эяль Тизаби. Эта работа была поддержана грантом USC Sea Grant компании TL.

Тестирование марихуаны в Портленде, штат Орегон

Lightscale Labs, основанная моим другом Джастином Уэллеттом, — это компания, которая обеспечивает научное медицинское тестирование продуктов каннабиса.

Они используют «науку, технологии и дизайн, чтобы сделать тестирование каннабиса простым и надежным».

Я посетил их офисы, чтобы совершить экскурсию во время поездки в Портленд, штат Орегон, в июне 2019 года. Вот некоторые вещи, которые я видел.

Lightscale Labs, штат Орегон, штаб-квартира

Это снаружи офисного здания.

Приветствие и прием

Офис имеет современный вид и очень шикарный дизайн.Когда вы впервые входите, есть полный вестибюль и администратор (не на фото).

Поскольку я был посетителем, мне пришлось войти в систему и носить значок посетителя.

Терпены: Брошюра Lightscale Labs

Эту брошюру можно найти в вестибюле здания штаб-квартиры.

В нем говорится:

Терпены — это природные соединения, вырабатываемые многими растениями, которые сильно влияют на их вкус и запах.В каннабисе терпены также играют важную роль в определении психических и физических эффектов, характеризующих каждый отдельный сорт. Известно, что каннабис содержит более 120 различных процентов. Вот девять из 22, которые мы в настоящее время профилируем в Lightscale Labs:

Далее перечислены мирцен, кариофиллен, пинен, линалоол, лимонен, гумулен, оцимен, бисаболол и терпинеол.

Терпены: флаконы с образцами Lightscale Labs

Это специальный набор для нюхания, который кто-то в Lightscale Labs разработал для магазинов каннабиса, чтобы обучать своих клиентов.

Лабораторное оборудование

Различные сложные устройства размещены вокруг объекта, чтобы помочь в процедурах тестирования.

и результаты тестирования эффективности

Это пример административного экрана, на котором показано множество примеров отчетов для использования клиентом.

Дополнительная информация

Lightscale Labs находится по адресу 2535 N Ross Avenue, Portland, OR 97227.

Недавно они подписали новый договор аренды.