Сургут население: Список городов России по численности населения

Содержание

Список городов России по численности населения

Численность населения в России

На нашем сайте вы найдете города России и иностранные города, сгруппированные в алфавитном порядке. Вы можете подробно с ними ознакомиться, а также увидеть их расположение на карте и прочитать про достопримечательности этих населенных пунктов. В соответствии с анализом предварительных данных Госкомстата общая численность населения России по состоянию на 2021 год составила 146 171 015 человек, а плотность населения — 8,54 чел./км² (по данным Росстата на 1 января 2021 года). По первому показателю Российская Федерация занимает 9-е место среди всех государств мира, а по второму — 181-е (180-е место занимает Боливия, а 182-е — Чад).

В десятку лидеров по численности населения кроме России входят также КНР (Китай) — 1-е место, Индия — 2-е место, США — 3 место, Индонезия — 4-е место, Пакистан — 5-е место, Бразилия — 6-е место, Нигерия — 7-е место, Бангладеш — 8-е место и Мексика — 10-е место.

Российские города по категориям:

Список городов России по численности населения

Ниже представлен список Топ-50 городов РФ по количеству жителей в них на основе данных 2021 года:

Список городов в порядке убывания:

  • Москва
    Численность населения 12 655 тыс. человек
  • Санкт-Петербург
    Численность населения 5 384 тыс. человек
  • Новосибирск
    Численность населения 1 620 тыс. человек
  • Екатеринбург
    Численность населения 1 495 тыс. человек
  • Казань
    Численность населения 1 257 тыс. человек
  • Нижний Новгород
    Численность населения 1 244 тыс. человек
  • Челябинск
    Численность населения 1 187 тыс. человек
  • Самара
    Численность населения 1 144 тыс. человек
  • Омск
    Численность населения 1 139 тыс. человек
  • Ростов-на-Дону
    Численность населения 1 137 тыс. человек
  • Уфа
    Численность населения 1 125 тыс. человек
  • Красноярск
    Численность населения 1 092 тыс. человек
  • Воронеж
    Численность населения 1 050 тыс. человек
  • Пермь
    Численность населения 1 049 тыс. человек
  • Волгоград
    Численность населения 1 004 тыс. человек
  • Краснодар
    Численность населения 948 тыс. человек
  • Саратов
    Численность населения 830 тыс. человек
  • Тюмень
    Численность населения 816 тыс. человек
  • Тольятти
    Численность населения 693 тыс. человек
  • Ижевск

    Численность населения 646 тыс. человек
  • Барнаул
    Численность населения 631 тыс. человек
  • Ульяновск
    Численность населения 625 тыс. человек
  • Иркутск
    Численность населения 617 тыс. человек
  • Хабаровск
    Численность населения 610 тыс. человек
  • Махачкала
    Численность населения 604 тыс. человек
  • Ярославль
    Численность населения 601 тыс. человек
  • Владивосток
    Численность населения 600 тыс. человек
  • Оренбург
    Численность населения 572 тыс. человек
  • Томск
    Численность населения 568 тыс. человек
  • Кемерово
    Численность населения 552 тыс. человек
  • Новокузнецк
    Численность населения 544 тыс. человек
  • Рязань
    Численность населения 534 тыс. человек
  • Набережные Челны
    Численность населения 532 тыс. человек
  • Астрахань
    Численность населения 524 тыс. человек
  • Киров
    Численность населения 521 тыс. человек
  • Пенза
    Численность населения 516 тыс. человек
  • Севастополь
    Численность населения 509 тыс. человек
  • Балашиха
    Численность населения 507 тыс. человек
  • Липецк
    Численность населения 503 тыс. человек
  • Чебоксары
    Численность населения 495 тыс. человек
  • Калининград
    Численность населения 493 тыс. человек
  • Тула
    Численность населения 467 тыс. человек
  • Ставрополь
    Численность населения 454 тыс. человек
  • Курск
    Численность населения 450 тыс. человек
  • Улан-Удэ
    Численность населения 437 тыс. человек
  • Сочи
    Численность населения 432 тыс. человек
  • Тверь
    Численность населения 424 тыс. человек
  • Магнитогорск
    Численность населения 413 тыс. человек
  • Иваново
    Численность населения 401 тыс. человек
  • Брянск
    Численность населения 399 тыс. человек

На нашем сайте вы сможете найти информацию о городах России с населением более 40 тысяч человек. Здесь представлен рейтинг или, можно сказать, список 50 самых больших городов России по убыванию в соответствии с размером численности населения в них. Остальные города вы можете найти в специальном разделе. Все данные, указанные на сайте, взяты с Википедии, официальных сайтов соответствующих городов и официальной статистики Росстата, а именно: количество жителей в населенных пунктах РФ, национальный состав и т. д.

На сайте имеется удобная функция построения графиков, в которых показано население российских городов по возрастанию или убыванию жителей в нем за определенный период. Так же на сайте имеются интерактивные карты с точным описанием городов и их достопримечательностями и еще множество полезной информации о представленных на сайте населенных пунктах Российской Федерации. В будущем планируется выложить данные по числу мужчин и женщин в них и национальный состав.


Видеопрезентация России.

В этом видеоролике представлена презентация России.


Так же вы можете сравнить один российский город с другим, увидев его реальный рейтинг. Мы постарались их классифицировать и собрать более полную информацию о городах в РФ.


Демографическая ситуация в России глазами эксперта.

Леонид Леонидович Рыбаковский — профессор, главный научный сотрудник института социально-политических исследований РАН. Запись передачи «Утро России» на канале «Россия-1». Тема: Демография в Российской Федерации.


Всероссийская перепись населения Росиии 2010 года.

Запись видеоролика об итогах всероссийской переписи Российской Федерации в 2010 году и демо

графической ситуации в стране. В нем идет речь о том, что цифры и факты говорят о падении численности жителей страны на 8 миллионов человек.


 

Структура Управления социальной защиты населения по г. Сургут и Сургутскому району

Консультирование по вопросам предоставления мер социальной поддержки осуществляется по единому телефону 8-800-301-44-43

09:00 до 21:00 часов ежедневно (без перерывов, выходных и праздничных дней)

 

 

Структура Управления социальной защиты населения по г. Сургуту и Сургутскому району

Должность, Фамилия, Имя, Отчество

Номер телефона

Начальник Управления:

Слободчикова Елена Федоровна

E-mail: [email protected]

Телефон приемной:

8(3462) 52-98-00,

факс:52-98-05

Заместитель начальника Управления:

Смолякова Анастасия Владимировна

Е-mail: [email protected]

52-98-03

Начальник отдела реализации социальных программ:

Дубовикова Анжела Алексеевна

Е-mail: DubovikovaAA@admhmao. ru

52-98-30

Начальник организационного отдела:

Стачинский Станислав Геннадьевич

Е-mail: [email protected]

52-98-19

Почтовый адрес:

628426, Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, г.Сургут, пр-кт Мира, д. 44/2.

Официальный адрес электронной почты Управления:

usznsur@admhmao.ru

Прием по личным вопросам проводится каждый вторник с 15:00 до 17:00 по предварительной записи тел.: 8(3462) 52-98-00.

«Горячая линия» по вопросам оплаты труда: 8(3462) 52-98-23

«Горячая линия» по вопросам формирования и ведения сведений трудовой деятельности в эл. виде: 8(3462) 52-98-13 Бобкова Ирина Владимировна — юрист

Администрация сельского поселения Ульт-Ягун | официальный сайт сельского поселения Ульт-Ягун

Сельское поселение Ульт-Ягун расположено в северной части Сургутского района на расстоянии 58 км от города Сургут, в бассейнах рек Ульт-Ягун и Тром-Аган. В состав поселения входят два поселка – Ульт-Ягун и Тром-Аган. Общая территория поселения составляет 7375 га, с населением (на 01.01.2009 г.) 2485 человек.Транспортная связь поселения с районом и другими административными образованиями осуществляется по железной дороге и автодороге Сургут-Нижневартовск и Сургут-Уренгой.

На территории поселения расположено Родниковое нефтяное месторождение.

Центр сельского поселения – поселок Ульт-Ягун, расположен на берегу озера Вач-Лор, что в переводе с языка ханты «Высокое озеро». Назван поселок по названию реки Ульт-Ягун, что в переводе с языка ханты «Река великанов». Официально поселок зарегистрирован 17 марта 1977 года. На сегодняшний день в поселке проживает 2259 человек, более 30 национальностей.

В поселке Ульт-Ягун есть центр досуга и творчества, амбулатория, детский сад на 90 детей, средняя школа на 300 детей с пришкольным интернатом на 50 мест. В 2007 году состоялось открытие школы искусств на 70 человек. На территории поселка расположены: железнодорожный вокзал, Федоровское дорожно-ремонтное строительное управление. С 2004 по 2008 г.г. благодаря реализации программы переселения из ветхого и фенольного жилья в поселке было построено 4 многоквартирных дома — 284 квартиры.

Поселок Тром-Аган – национальный поселок, в котором проживают в основном коренные жители народности Ханты. Население сельского поселения содержит около 400 оленей, небольшое количество мелкого домашнего скота.

В поселке Тром-Аган имеется клуб, школа, детский сад на 30 детей, фельдшерско-акушерский пункт.

Недалеко от поселка Тром-Аган расположены археологические памятники (остатки древних поселений).

В результате лабораторных исследований грунта в озере Вач-Лор обнаружены богатейшие залежи лечебного сапропеля, по своему составу схожие с лечебными грязями знаменитых курортов Тараскуль и Саки.


Культурное наследие Югры

Internal error org.springframework.core.convert.ConversionFailedException: Unable to convert value 1804759255?lc=ru from type ‘java.lang.String’ to type ‘java.lang.Long’; nested exception is java.lang.NumberFormatException: For input string: «1804759255?lc=ru» at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:40) at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService.convert(GenericConversionService.java:135) at org.springframework.beans.TypeConverterDelegate.convertIfNecessary(TypeConverterDelegate.java:199) at org.springframework.beans.TypeConverterDelegate.convertIfNecessary(TypeConverterDelegate.java:104) at org. springframework.beans.SimpleTypeConverter.convertIfNecessary(SimpleTypeConverter.java:47) at org.springframework.validation.DataBinder.convertIfNecessary(DataBinder.java:526) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.resolvePathVariable(HandlerMethodInvoker.java:602) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.resolveHandlerArguments(HandlerMethodInvoker.java:289) at org.springframework.web.bind.annotation.support.HandlerMethodInvoker.invokeHandlerMethod(HandlerMethodInvoker.java:163) at org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(AnnotationMethodHandlerAdapter.java:414) at org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter.handle(AnnotationMethodHandlerAdapter.java:402) at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:771) at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:716) at org. springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:647) at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:552) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:624) at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:731) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:303) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.springframework.web.filter.HiddenHttpMethodFilter.doFilterInternal(HiddenHttpMethodFilter.java:71) at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:76) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52) at org.apache.catalina.core. ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at com.altsoft.kaisa_internet.kaisa_internet_core.util.RequestFilter.doFilter(RequestFilter.java:28) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:241) at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:208) at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:220) at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:122) at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:505) at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:170) at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:103) at org.apache.catalina.valves.AccessLogValve.invoke(AccessLogValve.java:956) at org.apache.catalina.core. StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:116) at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:423) at org.apache.coyote.ajp.AjpProcessor.process(AjpProcessor.java:190) at org.apache.coyote.AbstractProtocol$AbstractConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:625) at org.apache.tomcat.util.net.JIoEndpoint$SocketProcessor.run(JIoEndpoint.java:316) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) at java.lang.Thread.run(Thread.java:724) Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: «1804759255?lc=ru» at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:441) at java.lang.Long.valueOf(Long.java:540) at org.springframework.util.NumberUtils.parseNumber(NumberUtils. java:158) at org.springframework.core.convert.support.StringToNumberConverterFactory$StringToNumber.convert(StringToNumberConverterFactory.java:59) at org.springframework.core.convert.support.StringToNumberConverterFactory$StringToNumber.convert(StringToNumberConverterFactory.java:1) at org.springframework.core.convert.support.GenericConversionService$ConverterFactoryAdapter.convert(GenericConversionService.java:420) at org.springframework.core.convert.support.ConversionUtils.invokeConverter(ConversionUtils.java:37) … 43 more Cookies:

Презентация электронного каталога «Дорогами войны. Коренное население Сургутского района в годы Великой Отечественной войны».

Дорогие друзья! 13 января 2021 г. научно-производственный центр «Барсова Гора» совместно с Томским областным краеведческим музеем им. М. Б. Шатилова провели в формате онлайн-трансляции на площадке Zoom презентацию электронного каталога «Дорогами войны. Коренное население Сургутского района в годы Великой Отечественной войны».

Этот проект посвящён 75-летнему юбилею Великой Победы и рассказывает об участии представителей коренных малочисленных народов Сургутского района в Великой Отечественной войне: об их родных местах, довоенной жизни, о боевом пути и военных событиях. Каждый сюжет альбома, посвящённый определённому герою, представлен в виде рассказа, озвученного актёрскими голосами.

Иллюстративный ряд каталога составляют материалы из фондов архивов и музеев Сургутского района, г. Сургут, а также работы томского фронтового фотохудожника – Виктора Алексеевича Кондратьева (1916–1989), которые в настоящее время хранятся в фондах Томского областного краеведческого музея им. М. Б. Шатилова.

Электронный альбом «Дорогами войны. Коренное население Сургутского района в годы Великой Отечественной войны» создавался при финансовой поддержке депутата Думы VI созыва Ханты-Мансийского автономного округа – Югры Еремея Даниловича Айпина и депутата Думы VI созыва Ханты-Мансийского окружного отделения политической партии «Коммунистическая партия Российской Федерации» Алексея Владимировича Савинцева.

Большой вклад в работу по сбору информации внесли: 
– Людмила Васильевна Степанова, старший научный сотрудник МАУ СР «ИКНПЦ «Барсова Гора,
– Андрей Еремеевич Сопочин, оператор добычи нефти и газа ООО «ЛУКОЙЛ-АиК», 
– Марина Валерьевна Дмитриева, сотрудник МБУК «Угутский краеведческий музей им. П. С. Бахлыкова».

Вести поиски информации также помогали Зайцева Диана Ивановна – преподаватель истории МАОУ «Лянторская СОШ № 7», Орехова Анжелика Николаевна, преподаватель истории МБОУ «Русскинская СОШ», а также жители других российских территорий и областей:
– Буянова Елена Вячеславовна – работник Военного комиссариата Калужской области по Московскому округу г. Калуга и Ферзиковского района,
– Романова Татьяна Васильевна – бывший главный редактор Калужской областной книги памяти по братскому воинскому кладбищу.

 

Авиабилеты в Сургут по выгодным ценам

Уважаемые пассажиры, бронируйте авиабилеты по низкой стоимости на рейсы в Сургут. Укажите в форме бронирования пункт вылета и прилёта, количество пассажиров, а также планируемые даты. Система подберёт варианты перелёта различных авиакомпаний в Сургут. Удобная форма подбора дешевых авиабилетов дает возможность оперативно построить маршрут и купить билет на самолет. Мы предлагаем дешевые авиабилеты на прямые рейсы в Сургут а также удобные стыковки, сравнивая возможные варианты.

Общие данные о городе Сургут

Город Сургут расположен в России, регион Ханты-Мансийский Автономный Округ. Международное название Сургута — Surgut. Население Сургута по статистическим данным, составляет примерно 300 367 человек. Географическое расположение Сургута: широта 61.26, долгота 73.38. Часовой пояс Asia/Yekaterinburg. Местное время: +5 GMT.

Код IATA (индивидуальный идентификатор)

Код IATA Сургута — SGC Воспользуйтесь трехбуквенным кодом IATA SGC при покупке недорогих авиабилетов на сайте Aerotur. aero в форме поиска, система автоматически выдаст название города Сургут в поисковой строке. Если Вы не нашли подходящие прямые рейсы или стыковочные рейсы в Сургут на сайте Aerotur.aero, поменяйте дату вылета при бронировании дешевых билетов или рассмотрите варианты вылетов из других ближайших аэропортов России.

Город Сургут обслуживается 1 аэропортом

IATA код аэропорта SGC , аэропорт Сургут.

Ближайшие аэропорты от Сургута

IATA код аэропорта NFG , аэропорт Нефтеюганск, расстояние от города 43 км.

Важная информация при покупке авиабилетов в Сургут

При покупке авиабилетов на сайте Aerotur.aero мы гарантируем безопасность хранения Ваших личных данных. По условиям авиакомпаний, внесение изменений в ранее выписанные проездные документы, оплачивается отдельно. Внимательно проверяйте правильность внесения паспортных данных, бронируя авиабилеты в Россию. В случае необходимости внесения таких изменений, обратитесь в тех. поддержку сайта Aerotur.aero, написав на почту, [email protected], или задавайте вопросы в онлайн чатах Telegram и Whats App.

Оказание онкологической помощи в Югре

В 2018 году в сравнении с 2017 годом в ХМАО — Югре заболеваемость взрослого населения злокачественными новообразованиями увеличилась на 2,9%. Среди онкологических заболеваний в 2018 году на первом месте зарегистрирован рак молочной железы, на втором месте – рак шейки матки.

Смертность от онкологических заболеваний в ХМАО – Югре в 2018 году стояла на втором месте после смертности от болезней системы кровообращения, и составила 19 % от всех смертей. Смертность от злокачественных новообразований в 2018 году по сравнению с 2017 годом увеличилась на 8,6%. В 2018 году в ХМАО – Югре чаще всего умирали от злокачественных новообразований легкого (1 ранговое место), колоректального рака (2 ранговое место), злокачественных новообразований печени, желудка (3 ранговое место).

Раннее выявление, следовательно, раннее начало лечения наиболее благоприятно для результатов лечения и прогноза течения заболевания.

Для раннего выявления злокачественных новообразований во многих странах проводятся онкологические скрининги – это массовое обследование населения, с целью выявления лиц с наличием определенного заболевания при отсутствии клинических симптомов.

В России профилактические медицинские осмотры и диспансеризация взрослого населения проводятся с целью выявления у граждан хронических заболеваний и включает в себя проведение мероприятий скрининга, направленного на раннее выявление онкологических заболеваний.

Перечень методов исследований, направленных на раннее выявление онкологических заболеваний

Заболевание

Скрининги в рамках 1 этапа диспансеризации взрослого населения

Дополнительные методы обследования в рамках 2 этапа диспансеризации взрослого населения

Метод исследования, частота проведения

Описание

Возраст начала

Возраст окончания

Злокачественное новообразование шейки матки

Осмотр фельдшером (акушеркой) или врачом-акушером-гинекологом 1 раз в год.

Взятие мазка с шейки матки, цитологическое исследование мазка 1 раз в 3 года

Во время осмотра гинеколога берётся мазок с шейки матки. Данный метод позволяет диагностировать также доброкачественные и воспалительные заболевания, а также рак эндометрия

18

64

Злокачественное новообразование молочной железы

Маммография, 1 раз в 2 года

Рентгенологическое исследование молочной железы

40

75

Самообследование 1 раз в месяц (6 – 12 день цикла)

На протяжении всей жизни

Злокачественное новообразование предстательной железы

Определение простат-специфического антигена в крови

Определение количества белка, вырабатываемого предстательной железой

40, 50, 55, 60, 64

Злокачественное новообразование толстого кишечника и прямой кишки (колоректальный рак)

Анализ кала на скрытую кровь 1 раз в 2 года

Лабораторное исследование фекалий на наличие крови.

40

64

Ректороманоскопия, колоноскопия

Анализ кала на скрытую кровь 1 раз в год

65

75

Злокачественное нововобразование пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки

Эзофагогастродуоденоскопия

45 однократно

Новообразования кожных покровов, слизистых губ и ротовой полости, щитовидной железы, лимфатических узлов

Осмотр, пальпация врачом при общем осмотре

На протяжении всей жизни

Злокачественное новообразование легких

Флюорография 1 раз в 2 года

Рентгенография с низкой дозой облучения

14

На протяжении всей жизни

Рентгенография легких, компьютерная томография легких

Гражданин проходит профилактический медицинский осмотр и диспансеризацию в медицинской организации, в которой получает первую медико-санитарную помощь. По вопросу прохождения диспансеризации обращайтесь в регистратуру своей поликлиники.

В округе сформирована трёхуровневая система оказания онкологической помощи:

Первый уровень – фельдшерско-акушерские пункты, врачебные амбулатории, участковые больницы.

Второй уровень представлен медицинскими организациями Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, оказывающую первичную медико-санитарную и/или специализированную медицинскую помощь.

Первичная медико-санитарная помощь осуществляется работниками 69 смотровых кабинетов амбулаторного звена; первичная онкологическая помощь оказывается в 33 онкологических кабинетах при городских поликлиниках и многопрофильных больницах.

Третий уровень представлен онкологическими центрами на базе бюджетных учреждений автономного округа: Окружная клиническая больница г. Ханты-Мансийска, Сургутская окружная клиническая больница и Нижневартовским онкологическим диспансером.

Специализированная помощь детям, со злокачественными новообразованиями, оказывается, в отделении детской онкологии и гематологии бюджетного учреждения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Окружная клиническая детская больница» г. Нижневартовска.

В округе выделены три зоны обслуживания населения по профилю «Онкология»
  1. Окружной онкологический центр бюджетного учреждения Ханты-Мансийского автономного округа — Югры «Окружная клиническая больница» (прикреплённое население 416 221 чел.)
    • г. Ханты-Мансийск
    • г. Нягань
    • г. Урай
    • г. Югорск
    • Белоярский район
    • Берёзовский район
    • Кондинский район
    • Октябрьский район
    • Советский район
    • Ханты-Мансийский район
  2. Онкологический центр бюджетного учреждения Ханты-Мансийского автономного округа — Югры «Сургутская окружная клиническая больница» (прикреплённое население 756 046 чел. )
    • г. Сургут
    • Сургутский район
    • г. Нефтеюганск
    • Нефтеюганский район
    • г. Пыть-Ях
    • г. Когалым
  3. Бюджетное учреждение Ханты-Мансийского автономного округа — Югры «Нижневартовский онкологический диспансер» (прикреплённое население 473 811 чел.)
    • г. Нижневартовск
    • Нижневартовский район
    • г. Мегион
    • г. Радужный
    • г. Лангепас
    • г. Покачи

В рамках региональной программы «Борьба с онкологическими заболеваниями» планируется организация 6 центров амбулаторной онкологической помощи (ЦАОП). Функциями ЦАОП является диспансерное наблюдение пациентов, проведения химиотерапевтического лечения в условиях дневного стационара, мониторинг лечения.

ЦОАП откроются на базе крупных многопрофильных учреждений, обладающих полным спектром оборудования и специалистов, необходимых условий для комплексной и своевременной диагностики основных видов злокачественных новообразований:

  1. в 2019 году на базе БУ ХМАО – Югры «Окружная клиническая больница», г. Ханты-Мансийск;
  2. в 2019 году на базе БУ ХМАО – Югры «Сургутская окружная клиническая больница», г. Сургут;
  3. в 2020 году на базе БУ ХМАО – Югры «Нефтеюганская окружная клиническая больница им. В.И. Яцкив», г. Нефтеюганск;
  4. в 2021 году на базе БУ ХМАО – Югры «Няганская городская поликлиника», г. Нягань;
  5. в 2021 году на базе АУ ХМАО – Югры «Советская районная больница», г. Советский;
  6. в 2023 году на базе БУ ХМАО – Югры «Нижневартовский онкологический диспансер», г. Нижневартовск.

Сургут, Россия Метрополитен Население 1950-2021 гг.

График и таблица уровня и темпов роста населения Сургута, Россия, с 1950 по 2021 год. Прогнозы ООН в отношении населения также включены на период до 2035 года. На 1,79% больше по сравнению с 2020 годом.
  • Население метро Сургута в 2020 году составляло 390 000 , а 1.На 83% больше по сравнению с 2019 годом.
  • Население метро Сургута в 2019 году составляло 383 000 человек, что на 2,13% больше, чем на человек в 2018 году.
  • Население метро Сургута в 2018 году составляло 375 000 , что на 2,74% больше, чем в 2017 году.
  • Другие города России
    Название города Население
    Москва 12 593 000
    Санкт-Петербург 5 504 000
    Новосибирск 1 676 000
    Екатеринбург 1 513 000
    Казань 1 280 000
    Нижний Новгород 1 255 000
    Челябинск 1 233 000
    Омск 1,182,000
    Самара 1,160,000
    Красноярск 1 149 000
    Уфа 1,140,000
    Ростов-на-Дону 1,137,000
    Пермь 1 075 000
    Воронеж 1 073 000
    Волгоград 1 001 000
    Краснодар 974 000
    Тюмень 867 000
    Саратов 841 000
    Тольятти 697 000
    Ижевск 652 000
    Иркутск 642 000
    Барнаул 640 000
    Хабаровск 636 000
    Ульяновск 624 000
    Ярославль 613 000
    Владивосток 610 000
    Махачкала 601 000
    Томск 600 000
    Оренбург 569 000
    Кемерово 567 000
    Новокузнецк 549 000
    Рязань 540 000
    Астрахань 535 000
    Набережные Челны 535 000
    Балашиха 530 000
    Пенза 522 000
    Киров 515 000
    Чебоксары 509 000
    Липецк 506 000
    Калининград, Калининградская область 487 000
    Тула 470 000
    Курск 468 000
    Сочи 459 000
    Ставрополь 453 000
    Улан-Удэ 446 000
    Тверь 425 000
    Магнитогорск 421 000
    Белгород 411 000
    Иваново 402 000
    Сургут 397 000
    Брянск 396 000
    Чита 359 000
    Владимир 359 000
    Калуга 350 000
    Архангельск 349 000
    Нижний Тагил 348 000
    Якутск 332 000
    Подольск 330 000
    Волжский 330 000
    Смоленск 328 000
    Саранск 323 000
    Череповец 320 000
    Вологда 317 000
    Орёл 316 000
    Курган 311 000
    Владикавказ 301 000
    Сургут — Исторические данные о населении
    Год Население Скорость роста
    2021 397 000 1. 79%
    2020 390 000 1,83%
    2019 383 000 2,13%
    2018 375 000 2,74%
    2017 365 000 2,53%
    2016 356 000 2.59%
    2015 347 000 2,66%
    2014 338 000 2,74%
    2013 329 000 2,49%
    2012 321 000 2,88%
    2011 312 000 1.96%
    2010 306 000 0,99%
    2009 303 000 1,00%
    2008 300 000 0,67%
    2007 298 000 1,02%
    2006 295 000 0.68%
    2005 293 000 1,03%
    2004 290 000 1,05%
    2003 287 000 1,06%
    2002 284 000 1,07%
    2001 281 000 1. 44%
    2000 277 000 1,47%
    1999 273 000 1,49%
    1998 269 000 1,13%
    1997 266 000 1,53%
    1996 262 000 1.55%
    1995 258 000 1,18%
    1994 255 000 1,59%
    1993 251 000 1,21%
    1992 248 000 1,22%
    1991 245 000 1.66%
    1990 241 000 1,26%
    1989 238 000 4,85%
    1988 227 000 8,61%
    1987 209 000 8,29%
    1986 193 000 7.82%
    1985 179 000 8,48%
    1984 165 000 8,55%
    1983 152 000 7,80%
    1982 141 000 8,46%
    1981 130 000 8. 33%
    1980 120 000 8,11%
    1979 111 000 12,12%
    1978 99 000 15,12%
    1977 86 000 14,67%
    1976 75 000 15.38%
    1975 65 000 16,07%
    1974 56 000 14,29%
    1973 49 000 16,67%
    1972 42 000 13,51%
    1971 37 000 15.63%
    1970 32 000 14,29%
    1969 28 000 16,67%
    1968 24 000 14,29%
    1967 21 000 16,67%
    1966 18 000 12.50%
    1965 16 000 14,29%
    1964 14 000 16,67%
    1963 12 000 20,00%
    1962 10 000 11,11%
    1961 9 000 12. 50%
    1960 8000 14,29%
    1959 7 000 16,67%
    1958 6 000 20,00%
    1957 5 000 25,00%
    1956 4 000 0.00%
    1955 4 000 33,33%
    1954 3 000 0,00%
    1953 3 000 0,00%
    1952 3 000 50,00%
    1951 2 000 0.00%
    1950 2 000 0,00%

    Население: УФ: Ханты-Мансийский Район: Сургут | Экономические показатели

    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Сургут (чел.) 380 600 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: г. Тюмень (чел.) 807.300 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Тюмень: Нетрудоспособный Возраст: Возраст: от 0 до 15 (чел.) 172,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Тюменская Область: Тобольск (чел.) 102.300 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Ханты-Мансийск (чел.) 101 500 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Ханты-Мансийск: Нетрудоспособный Возраст: от 0 до 15 лет (чел.) 22.500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Ханты-Мансийск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 9,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Ханты-Мансийск: Возраст трудоспособного (чел.) 65.700 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Ханты-Мансийск: старше трудоспособного возраста (чел.) 13,300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нефтеюганск (чел.) 127.300 2019 г. ежегодно 2000 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нефтеюганск: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 1 года . .. (чел.) 27.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нефтеюганск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 10.400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нефтеюганск: Трудоспособный возраст (чел.) 78,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нефтеюганск: старше трудоспособного возраста (чел. ) 21.500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский Район: Нижневартовск (чел.) 277,700 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Ханты-Мансийский Район: Нижневартовск: Нетрудоспособный Возраст: Возраст от 0 до… (Человек th) 62,500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нижневартовск: Нетрудоспособный Возраст: От 1 до . .. (чел.) 25.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нижневартовск: Трудоспособный возраст (чел.) 167.900 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Нижневартовск: старше трудоспособного возраста (чел.) 47,300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Сургут: Нетрудоспособный Возраст: от 0 до 15 лет (чел.) 90.600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Сургут: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 40 400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Сургут: Трудоспособный возраст (чел.) 234.500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ханты-Мансийский район: Сургут: старше трудоспособного возраста (чел.) 55 500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Салехард (чел.) 51.300 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Салехард: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 12,800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Салехард: Нетрудоспособный Возраст: От 1 до 6 лет (чел.) 5.300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Салехард: Трудоспособный возраст (чел.) 32 500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Салехард: старше трудоспособного возраста (чел.) 5.900 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Новый Уренгой: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 1 года … (чел.) 27 800 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Новый Уренгой: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 11.400 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Ноябрьск: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 23 400 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Ноябрьск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 9.100 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Челябинск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 93 400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Челябинск: в трудоспособном возрасте (чел.) 693.700 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Челябинск: старше трудоспособного возраста (чел.) 280.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Златоуст (чел.) 166.000 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Челябинская область: Златоуст: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 30,100 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Копейск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 12.200 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Копейск: Возраст трудоспособного (чел.) 84.200 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Миасс (чел.) 166.400 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Челябинская область: Миасс: Нетрудоспособный Возраст: от 0 до 15 лет (чел.) 33 500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Миасс: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 13.000 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Миасс: Трудоспособный возраст (чел.) 88 000 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: Уральский федеральный округ (УФ): г. Курган (чел.) 312.400 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Курган: Нетрудоспособный Возраст: Возраст: от 0 до 15 (человек) 60.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Курган: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (человек) 24.800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Курган: Трудоспособный возраст (чел.) 168 000 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Курган: старше трудоспособного возраста (чел.) 84.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: г. Екатеринбург (чел.) 1 526 400 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Екатеринбург Город: Нетрудоспособный Возраст: Возраст от 0 до… (Человек th) 286 800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Екатеринбург Город: Нетрудоспособный Возраст: От 1 до … (чел.) 127,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Екатеринбург Город: Трудоспособный возраст (чел.) 898.800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Екатеринбург Город: старше трудоспособного возраста (чел.) 340,800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Каменск-Уральский (чел.) 167.800 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Свердловская область: Каменск-Уральский: Нетрудоспособный Возраст: от 0 до 15 лет (чел.) 32.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Каменск-Уральский: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 12.600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Каменск-Уральский: Трудоспособный возраст (чел.) 88,800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Каменск-Уральский: старше трудоспособного возраста (чел.) 46.900 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Нижний Тагил (чел.) 351,600 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Свердловская область: Нижний Тагил: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 65.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Нижний Тагил: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 25 300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Нижний Тагил: Трудоспособный возраст (чел.) 194.700 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Нижний Тагил: старше трудоспособного возраста (чел.) 91,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск (чел.) 143.100 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 29.200 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 11.400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск: Трудоспособный возраст (чел.) 74 500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск: старше трудоспособного возраста (чел.) 39.400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Тюмень: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 75,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Город Тюмень: Трудоспособный возраст (чел.) 482.400 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Тюмень: старше трудоспособного возраста (чел.) 152,300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Новый Уренгой (чел.) 118.000 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Новый Уренгой: Трудоспособный возраст (чел.) 78,700 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Новый Уренгой: старше трудоспособного возраста (чел.) 11.600 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Ноябрьск (чел.) 106.900 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Ноябрьск: В трудоспособном возрасте (чел.) 68.500 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Ямало-Ненецкий Район: Ноябрьск: старше трудоспособного возраста (чел.) 14 900 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Челябинск (чел.) 1,196.700 2019 г. ежегодно 1992 — 2019 гг.
    Население: УФ: г. Челябинск: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 222 800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Златоуст: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 10.800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Златоуст: Возраст трудоспособного (чел.) 89,600 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Златоуст: старше трудоспособного возраста (чел.) 46.300 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Копейск (чел.) 149 800 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Челябинская область: Копейск: Нетрудоспособный Возраст: От 0 до 15 лет (чел.) 30.200 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Копейск: старше трудоспособного возраста (чел.) 35 400 2019 г. ежегодно 2004 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Магнитогорск (чел.) 413.300 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
    Население: УФ: Челябинская область: Магнитогорск: Нетрудоспособный Возраст: от 0 до 15 лет (чел.) 82 500 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Магнитогорск: Нетрудоспособный Возраст: от 1 до 6 лет (чел.) 33.100 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Магнитогорск: Трудоспособный возраст (чел.) 234 000 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Магнитогорск: старше трудоспособного возраста (чел.) 96.800 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.
    Население: УФ: Челябинская область: Миасс: старше трудоспособного возраста (чел.) 44,900 2019 г. ежегодно 2003 — 2019 гг.

    Распространение зеленого | Earthdata

    Люди и жара распространились на север в арктическую вечную мерзлоту.

    , автор — Лаура Наранхо

    Снежные просторы Сибири простираются по всей северной России, охватывая три четверти страны. Густые леса из хвойных пород растут из холодной и заболоченной местности субарктической тайги. Дальше на север высокие лесные массивы уступают место арктической тундре: холодная открытая местность, покрытая мхом и лишайником. Сибирь, в которой преобладали эти два биома, веками оставалась малонаселенной. Однако к 20 веку были обнаружены богатые запасы нефти и полезных ископаемых, и русские с нетерпением устремились на север, чтобы заполнить рабочие места.Наплыв людей и промышленности изменил судьбу Сибири, превратив тихие поселения сначала в быстроразвивающиеся, а затем в шумные города.

    Когда нефть была обнаружена на севере Западной Сибири, Россия, не теряя времени, начала разработку новых нефтяных месторождений. Небольшой рыбацкий поселок Сургут был одним из отдаленных форпостов этого региона. Расположенный на берегу реки Обь, население Сургута резко возросло, и в 1965 году он получил статус города. К 2015 году Сургут стал неофициальной нефтяной столицей страны, в которой проживает 340 000 человек.В современном Сургуте есть театры и торговые центры, зеленые улицы и парки. И, как и другие быстро развивающиеся города России, Сургут оставляет все большее влияние на окружающую среду.

    Игорь Исау и Виктория Майлз, исследователи из Центра окружающей среды и дистанционного зондирования Нансена в Норвегии, увидели в нефтяном и газовом буме возможность изучить эти следы. Они и их коллеги осмотрели 28 городов на севере Западной Сибири, а также окружающие их природные ландшафты.Как городское развитие повлияло на арктическую растительность с течением времени? И как ускоренное потепление Арктики может усилить эти изменения?

    Эти здания в Анадыре, Россия, построены на фундаменте. сваи, чтобы тепло не оттаивало промерзшую землю внизу. (Предоставлено США Консульство Владивосток)

    Биомы зеленого и коричневого

    Ключом к пониманию того, как города влияют на таежные и тундровые ландшафты, является вечная мерзлота, вечномерзлый грунт. В самых северных частях сибирской тундры вечная мерзлота сплошная, а это означает, что большая часть земли в регионе остается мерзлой.Арктическая тундра, как правило, безлесная, населена низменной растительностью, которая может выжить в гелеобразной среде обитания и коротком вегетационном периоде. В отличие от этого, прерывистая вечная мерзлота, встречающаяся на юге Сибири, существует только частично или на отдельных участках, что делает регион более благоприятным для болотистых таежных лесов.

    Над многими участками вечной мерзлоты находится тонкий активный слой, который сезонно оттаивает, позволяя растениям и деревьям расти. Деревья лиственницы хорошо себя чувствуют в районах вечной мерзлоты, потому что их корневая система широкая, а не глубокая, поэтому они остаются в активном слое.Сплошная или прерывистая вечная мерзлота требует низких температур, чтобы оставаться стабильной, и что-либо построенное на ней — дороги, трубопроводы или города — может нарушить эту стабильность.

    По мере роста городов естественная растительность заменяется скоплениями дорог и зданий. Искусственные ландшафты с непроницаемыми поверхностями и более сухой городской почвой, как правило, поглощают тепло, а это означает, что многие города становятся городскими островами тепла, которые теплее, чем окружающие районы. В умеренном климате городские острова тепла согревают воздух, делая изнуряющую летнюю жару еще более невыносимой.В Арктике острова тепла также нагревают почву, что может оттаять лежащую под ней вечную мерзлоту и иметь далеко идущие последствия для тундровых и таежных ландшафтов. Современному Сургуту, например, всего 50 лет, но он уже теплеет. «В Сургуте сейчас температура примерно на 10 градусов по Цельсию [18 градусов по Фаренгейту] выше нормы, что означает, что экосистемы вокруг города имеют климат, который в противном случае можно было бы найти только в 600 километрах [373 миль] к югу», — сказал Исау. Даже небольшие поселения и промышленные районы на 1-2 градуса по Цельсию (от 2 до 4 градусов по Фаренгейту) теплее, особенно в течение долгих полярных летних дней.

    Исследователям потребовались данные о растительности, чтобы нанести на карту эффект теплового острова относительно окружающей арктической среды. Поскольку на таких высоких широтах мало метеорологических станций, исследователи полагались на спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS), летающий на спутнике NASA Terra. Данные MODIS за период с 2000 по 2014 год предоставили подробное представление о зеленом или здоровом состоянии растительности по всей Сибири. Изменения в озеленении служат индикатором экологического следа каждого города. Чтобы измерить этот след, исследователи включили 40-километровое (25-мильное) кольцо вокруг каждого города, разбитое на концентрические 5-километровые (3-мильные) кольца с центром вокруг центра города.

    За 15-летний период данные показали тенденцию к ползанию тепла на север. Тайга на юге Западной Сибири потеплела, деревья вымирали и становились коричневыми. Напротив, северная тундра стала более зеленой. Кусты и травы просачивались, и даже деревья лиственницы вырастали в типично безлесной тундре. Сибирская лиственница, основной продукт таежных лесов, требует долгих холодных зим, поэтому сдвиг на север ознаменовал более широкие изменения. Майлз сказал: «Этот редкий лиственничный лес сейчас занимает большую территорию на Северо-Сибирской равнине, на границе между тундрой и северным лесом.”

    Олени маршируют по безлесной арктической тундре (слева). Заболоченные леса или тайга — обычное явление для субарктической России, верно. (Предоставлено В. Сагайдашин (слева) и И. И. Савин (справа))

    Гул и цвет

    На фоне этих стремительных сдвигов Исав и его коллеги обнаружили, что все города и окружающие их 40-километровые кольца стали более зелеными. «Мы были очень озадачены этим развитием. Это было неожиданно », — сказал Исав. Чем старше и солиднее был город, тем зеленее он казался по сравнению с 15-летним рекордом.Зеленели и северные тундры, и северные города. А зеленые города, такие как Сургут, расположенный в тайге, выделялись среди коричневых полос.

    Строительный бум охватывал не только здания, но и приятные и экологически чистые пространства, такие как парки и засаженные деревьями улицы. «Рост озеленения городов во многом был вызван изменением отношения к окружающей среде», — сказал Исав. «Сейчас практически в каждом городе этого региона реализуются те или иные программы развития зеленых насаждений.”

    По словам Наташи Рубановой, которая выросла в Сургуте, хотя сейчас она живет в Массачусетсе,

    жителей пользуются этими парками и зелеными насаждениями круглый год. «Есть катание на роликах, бег трусцой, езда на велосипеде, выгул собак, водить детей на детские площадки. Некоторые люди даже загорают », — сказала она. В течение короткого лета город также использует парки для фестивалей и торжеств.

    Как и в других городах по всему миру, люди в Сибири формируют свою собственную среду, вырезают среду обитания человека и чувство дома из сурового ландшафта.Но эффект острова тепла не ограничивается пределами города. Изменения в растительности медленно растекаются наружу, оставляя более крупный отпечаток на ландшафте. Хотя рост зелени сам по себе не вызвал эффекта теплового острова, он указывал на то, где происходили драматические изменения. Настоящая причина возникновения городских тепловых островов в Арктике лежит немного глубже: вечная мерзлота, на которой они были построены.

    После масштабного бума нефтегазодобычи на севере Западная Сибирь, Сургут превратился в нефтяную столицу России.(Учтивость В. Мельников, Shutterstock)

    Извлечение экосистемы

    Строительство на арктической вечной мерзлоте создает уникальные проблемы, потому что цикл замерзания-таяния активного слоя создает нестабильную поверхность. «Чтобы там что-то построить, нужно создать возвышенность, иначе там всегда будет болотно и грязно», — сказал Исав. Поэтому разработчики извлекают песок и гравий из русел рек, чтобы создать базовый слой. Затем в вечную мерзлоту забиваются сваи фундамента, иногда глубиной более 15 метров (49 футов), которые выдерживают вес здания.Затем здания устанавливают на сваях, похожих на сваи, изолируя промерзшую землю от тепла, выделяемого в зданиях.

    «Но песок имеет другие тепловые свойства, чем обычная почва в этой области», — сказал Исав. В отличие от вечной мерзлоты, которая непроницаема, песок пропускает воду. Песчаные поверхности суше и теплее, чем замерзшая земля под ними, и способствуют возникновению эффекта городского острова тепла. «Этот эффект сильнее, чем сам город, потому что песчаные и искусственные поверхности уничтожают участки естественной растительности», — сказал Исав.«Эффекты распространяются на территорию, большую, чем сами здания».

    Когда исследователи удалялись от центра города, они заметили сдвиги в сторону того, что Исав называет альтернативными экосистемами. Кустарники и травы проникали в низменную тундру, но в таежных лесах умирающая естественная растительность не всегда заменялась заселением других видов. Таяние вечной мерзлоты оставляет за собой заболоченную среду, в которой не многие растения приспособлены к выживанию ». более 30 процентов территории — это болота, болота, болота », — сказал Исав.

    Лиственница сибирская — это лиственные хвойные деревья, каждую зиму сбрасывающие хвою. Лиственничники распространяются дальше на север, в сибирскую тундру. (Предоставлено А. Сало)

    Острова в режиме

    Даже когда влияние городских тепловых островов распространяется на окружающую среду, сами города ощущают их влияние. В некоторых арктических городах треснут фундаменты и рушатся здания, что в конечном итоге вынуждает жителей переезжать. Однако, по словам Николая Шикломанова, профессора Университета Джорджа Вашингтона, изучающего изменение климата в Арктике и городскую инфраструктуру, повышение температуры не является полностью виноватым.Каждый город представляет собой сложную систему, что затрудняет прогнозирование того, как здания, дороги и инженерные сети в совокупности влияют на чувствительный тепловой режим вечной мерзлоты. «Это действительно сложно смоделировать или протестировать в масштабе города», — сказал он. «Если добавить сюда людей, их деятельность значительно усложнит взаимодействие между городской системой и вечной мерзлотой. Например, вспашка дороги может нарушить температурное поле земли ».

    Кроме того, строительство на вечной мерзлоте, как правило, имеет более короткий срок эксплуатации, а российские поселения в Арктике сталкиваются со стареющей инфраструктурой и отсутствием технического обслуживания, часто в результате экономического спада после распада Советского Союза в 1991 году.«Хотя вызванные климатом изменения вечной мерзлоты имеют определенное влияние, большая часть этих деформаций, вероятно, была вызвана человеческим фактором», — сказал Шикломанов. Например, протекающие трубы или даже некачественная конструкция могут способствовать таянию вечной мерзлоты. «В советское время были строгие стандарты строительства вечной мерзлоты», — сказал Шикломанов. «Теперь стандарты в значительной степени зависят от индивидуальных строителей».

    Шикломанов изучил данные, относящиеся к ХХ веку, выделив изменения климата Арктики по всей Сибири.Затем он и его коллеги заглянули в будущее, собрав результаты шести различных климатических моделей для анализа несущей способности свайных фундаментов городов. При повышении температуры несущая способность свай значительно снижается, поскольку они рассчитаны на определенные температуры и на них может негативно повлиять нагревание. К 2050 году здания во многих сибирских городах могут начать рушиться или разваливаться по мере того, как подстилающая вечная мерзлота разрушается, а груды разрушаются.

    Свидетельства указывают на то, что в Арктике будет только продолжаться потепление.«По мере того, как изменение климата будет прогрессировать, оно будет играть более важную роль», — сказал Шикломанов. «Так что прямо сейчас, хотя это не основная причина ухудшения городской инфраструктуры, это определенно ухудшило положение. По мере того, как потепление прогрессирует, оно может стать основной причиной снижения устойчивости конструкций на вечной мерзлоте ». Это означает, что повышение температуры может потенциально повлиять на многих из 40 миллионов человек, которые считают Сибирь своим домом. Смогут ли инженеры и градостроители изобретать способы смягчить эффект теплового острова в Арктике? Или они адаптируют методы строительства к условиям таяния? Судьба Сибири изменилась в прошлом, и ее будущее не высечено в камне или вечной мерзлоте.

    На этой карте показаны тенденции изменения растительности (Нормализованный индекс разницы растительности, NDVI) в Западной Сибири в период с 2000 по 2014 год. Зеленые цвета указывают на усиление озеленения; коричневые цвета указывают на потемнение. Южная часть северной части Западной Сибири, покрытая лесами тайги, подверглась стрессу из-за повышения температуры. Северная часть теплая и зеленая, с небольшими кустарниками, травами и даже лиственницами, простирающимися на север в тундру. Данные получены с помощью спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS) на спутнике NASA Terra.(С любезного разрешения И. Исау и др., 2016, Атмосферная химия и физика )

    Список литературы

    Исав И., В. В. Майлз, Р. Дэви, М. В. Майлз и А. Курчатова. 2016. Тенденции нормированного разностного вегетационного индекса (NDVI), связанные с развитием городов на севере Западной Сибири. Химия и физика атмосферы 16: 9,563–9,577. DOI: 10.5194 / ACP-16-9563-2016.

    Майлз В. и И. Исав. 2016. Пространственная неоднородность озеленения и потемнения между и внутри биоклиматических зон на севере Западной Сибири. Письма об экологических исследованиях 11, 115002. DOI: 10.1088 / 1748-9326 / 11/11/115002.

    НАСА LP DAAC. 2016. MOD13Q1 Индексы вегетации MODIS 16-дневный L3 Глобальный 250м. NASA EOSDIS Land Processes DAAC, USGS Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, Sioux Falls, SD (https://lpdaac.usgs.gov), по адресу https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/ mod13q1.

    Шикломанов Н.И. и Стрелецкий Д.А. 2013. Влияние изменения климата на инфраструктуру Сибири.В г. Региональные изменения окружающей среды в Сибири и их глобальные последствия , ред. П.Я. Гройсман и Г. Гутман. Нидерланды: Спрингер. DOI: 10.1007 / 978-94-007-4569-8_5.

    Шикломанов Н.И., Стрелецкий Д.А., Свалес Т.Б., Кокорев В.А. 2016. Изменение климата и стабильность городской инфраструктуры в регионах вечной мерзлоты России: прогнозная оценка на основе климатических прогнозов GCM. Географический обзор 107 (1): 125–142. DOI: 10.1111 / gere.12214.

    Для получения дополнительной информации

    Центр распределенного активного архива NASA Land Processes (LP DAAC)

    Спектрорадиометр среднего разрешения NASA (MODIS)

    Антропогенные острова тепла в Арктике (HIARC)

    О данных ДЗЗ
    Спутник Терра
    Датчик
    Спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS)
    Набор данных Индексы вегетации 16-дневный L3 Глобальный 250 м (MOD13Q1)
    Разрешение 250 метров
    Параметр Нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI)
    DAAC Центр распределенного активного архивирования наземных процессов НАСА (LP DAAC)

    Население России (2021 г.) — Worldometer

    Примечания

    Счетчик Russia Population (Live) показывает постоянно обновляемую оценку текущего населения Российской Федерации, полученную алгоритмом RTS Worldometer, который обрабатывает данные, собранные из Отдел народонаселения ООН.

    График Население России (1950-2019) отображает общую численность населения на 1 июля каждого года с 1950 по 2019 год.

    Годовой темп роста населения отображает годовые процентные изменения численности населения, зарегистрированные на 1 июля каждого года, с 1951 по 2019 год. Это значение может отличаться от % изменения за год , показанного в исторической таблице, которая показывает эквивалентное процентное изменение за последний год, предполагая однородное изменение за предыдущий пятилетний период.

    Определения

    Год : по состоянию на 1 июля указанного года.

    Население : Общая общая численность населения (обоих полов и всех возрастов) в стране на 1 июля года, указанная по оценке Департамента народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций. Перспективы народонаселения мира: редакция 2019 г. Для прогнозируемых лет используется вариант средней рождаемости ООН.

    Подробнее …

    Изменение в% за год : На 2019 год: процентное изменение общей численности населения за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года).Для всех остальных лет: эквивалент годового процентного изменения за последний год, предполагающий однородное изменение за предыдущий пятилетний период, рассчитанный путем обратного сложения.

    Годовое изменение : На 2019 год: абсолютное изменение общей численности населения (увеличение или уменьшение количества людей) за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года). Для всех остальных лет: среднегодовое численное изменение за предыдущий пятилетний период.

    Мигрантов (нетто) : Среднее годовое количество иммигрантов за вычетом количества эмигрантов за предыдущий пятилетний период (с 1 июля по 30 июня начального и последнего года) или последующий пятилетний период (за 2016 год). данные).Отрицательное число означает, что эмигрантов больше, чем иммигрантов.

    Средний возраст : возраст, при котором население делится на две численно равные группы: половина людей старше указанного среднего возраста, а половина моложе. Этот параметр указывает возрастное распределение.

    Коэффициент фертильности : (Общий коэффициент фертильности или СКР) выражается в количестве детей на женщину. Он рассчитывается как среднее количество детей, которые в среднем будет иметь женщина в репродуктивном периоде (от 15 до 49 лет), исходя из текущих показателей фертильности для каждой возрастной группы в стране и при условии, что она не подвержена смертности.

    Плотность (P / км²) : (Плотность населения) Население на квадратный километр (км²).

    Городское население% : Городское население как процент от общей численности населения.

    Городское население : Население, проживающее в районах, классифицируемых как городские в соответствии с критериями, используемыми каждой страной.

    Доля страны в мировом населении : Общая численность населения страны в процентах от общей численности населения мира на 1 июля указанного года.

    Население мира : Общее население мира на 1 июля указанного года.

    Глобальный рейтинг : Позиция, которую занимает Россия в списке всех стран мира, ранжированных по численности населения (от самой высокой до самой низкой) по состоянию на 1 июля указанного года.

    Оценка физической активности жителей Сургута по международному опроснику IPAQ

    Логинов С.И. , профессор, д-р биол.
    А.Ю. Николаев, А.Ю. Ветошников, С.Г. Сагадеева , аспиранты
    Сургутский государственный университет, Ханты-Мансийский автономный округ Югра, Сургут

    Ключевые слова : Жители Сургута, физическая активность, энергопотребление, демографические данные, международный опросник по физической активности IPAQ.

    Введение . Анкеты по физической активности (ФА) являются признанным методом изучения деятельности человека, связанной с проявлением мышечных усилий и энергозатрат [5, 7].Существует множество анкет, которые эффективно используются специалистами для оценки производственной и бытовой, рекреационной, оздоровительной и спортивной двигательной активности в различных группах населения. В последнее десятилетие краткая и длинная версии Международного опросника по физической активности (IPAQ) в форме брошюр и телефонных интервью становятся все более популярными во многих странах [6]. Между тем русскоязычная версия этой широко используемой анкеты еще не представлена.

    Целью исследования было тестирование разработанной русской длинной версии IPAQ среди жителей Сургута.

    Материалы и методы . В исследовании приняли участие 168 случайно выбранных постоянных жителей Сургута: 73 мужчины в возрасте 37,2 ± 12,3 года (43,5%) и 95 женщин в возрасте 38,9 ± 12,2 года (56,5%). Все участники заполнили разработанную нами длинную русскую версию IPAQ. Эта версия используется для сбора информации о времени и количестве энергии, затрачиваемой на ФА легкой, средней и высокой интенсивности и во время прогулок по 4 участкам: на работе, во время переезда (в пути), работа по дому и работа на даче в качестве а также активность на досуге.В каждом разделе испытуемых просили указать частоту ПА за последние 7 дней (количество дней) и ее продолжительность (часы и минуты).

    Эти первичные данные были обработаны в соответствии с рекомендациями полной версии стандартного протокола базовой английской версии IPAQ [6]. Для дальнейшего анализа были выделены следующие уровни интенсивности ПА: 1 — ПА низкой интенсивности (LIPA) — значение метаболического эквивалента (МЕТ) <1,5; 2 - PA средней интенсивности (MIPA), 3-6 MET и 3 - PA высокой интенсивности (HIPA),> 6 MET.Отдельная категория была создана для людей с «сидячим поведением», которые проводят на ПА менее 10 минут в день. Затем на основе этих уровней МЕТ было рассчитано потребление энергии для каждого вида деятельности в соответствии со сборником данных ООПТ [1]. Объем потребления энергии PA (PAEC) был рассчитан путем умножения времени, потраченного на это действие в день, на соответствующее значение MET этого действия для каждого раздела. Общее потребление энергии (TPAEC) было рассчитано путем сложения PAEC всех видов деятельности и представлено в MET, где 1 MET = 1.0 ккал / кг / час или 3,5 мл O2 / кг мин (подробности см. На сайте www.ipaq.ki.se).

    Полученные данные статистически обработаны с помощью программы Statistica 10 (StatSoft, США). Были рассчитаны следующие параметры: среднее арифметическое , медиана <Ме>, стандартное отклонение , доверительный интервал 0,95 <± CI 0,95>. Для сравнения медиан использовали знаковый ранговый критерий Вилкоксона с уровнем значимости различий p <0,05. Для выявления зависимостей между показателями TPAEC, полом, возрастом и профессией был использован односторонний тест ANOVA для каждого раздела PA, а именно: работа, поездка на работу, работа по дому и работа в загородном доме, PA в свободное время и во время прогулки. разные уровни интенсивности (малоподвижный, умеренно активный, умеренно активный и высокоактивный).Первоначальная английская версия IPAQ была переведена на русский язык и обратно двумя переводчиками. В результате обратного перевода было обнаружено несколько неточностей.

    Эти несоответствия связаны со спецификой жизни в России и культурными различиями. После консультаций и использования в небольшой фокус-группе была создана вполне функциональная русскоязычная версия анкеты IPAQ (коэффициент ранговой корреляции Кендалла — 0,72).

    Результаты исследования и обсуждение. На момент исследования 67% субъектов (58% женщин и 82% мужчин) не имели каких-либо заболеваний. 70% испытуемых не занимались спортом для поддержания формы, в том числе 75% женщин и 63% мужчин. Только 16% испытуемых из случайно выбранной группы занимались бегом и ходьбой, в то время как 6% женщин и 12% мужчин выполняли аэробные упражнения и упражнения с отягощениями в тренажерном зале (Таблица 1).

    Таблица 1. Демографические данные, занятия спортом и увлечения субъектов

    Показатели

    мужчин, n = 73

    Женщины, n = 95

    Всего, n = 168

    Возраст, лет

    36.8 ± 12,3

    38,9 ± 12,2

    37,9 ± 12,3

    Состояние здоровья,%

    Нет

    Есть

    82

    18

    58

    42

    67

    33

    Профессия,%

    Домохозяйки

    Образование

    Здравоохранение

    Офис

    Технический персонал

    5.5

    20,6

    2,7

    13,7

    57,5 ​​

    16,8

    32,6

    11,6

    16,9

    22,1

    11,9

    27,4

    7,7

    15,5

    37,5

    Хобби,%

    Действует

    Пассивный

    Нет хобби

    44

    30

    26

    14

    55

    32

    25

    45

    30

    Занятия спортом,%

    Нет

    Бег, ходьба

    Аэробика, бодибилдинг

    Игры

    Спортивные единоборства

    63

    16

    12

    5

    4

    75

    17

    6

    1

    1

    70

    16

    11

    3

    2

    С точки зрения энергопотребления PA в неделю на работе мужчины значительно опережали женщин, но что касается потребления энергии во время поездки на работу, обратно с работы и на работе, значения мужчин и женщин не различались.Женщины тратят значительно больше энергии на работу по дому, но меньше на отдыхе (см. Рисунок ниже).

    Показатели недельного энергопотребления по физической активности мужчин (n = 73) и женщин (n = 95) выборочной популяции Сургута по данным международного опроса IPAQRU. Энергопотребление в неделю, МЕТ-минут.

    * — различия между значениями мужчин и женщин достоверны (р <0,05).

    В общем объеме времени ПА мужчин и женщин заняли примерно одинаковое количество — — 231 минуту (0.95 ДИ 204, 258) и 235 минут (1) соответственно, что составляет около 16%. Из общего количества ПА доля ПА высокой интенсивности с энергозатратами> 6 МЕТ (т. Е. Когда энергозатраты более чем в 6 раз превышают уровень основного обмена) у мужчин значительно выше, чем у женщин — 33 минуты (20, 46) для сравнения. с 19 минутами (8, 29) ( p = 0,0421 ), что составляет примерно 2,3 и 1,3% от общего объема времени соответственно. Умеренная ФА — с энергозатратами 3-6 МЕТ — составила 124 минуты у мужчин (97, 151) и 131 минуту у женщин (115, 146), что эквивалентно 8.6 и 9,1% от общего количества времени. По времени, затраченному на ходьбу и сидячую работу, мужчины и женщины выборки не различались (таблица 2). Доля сидячей работы составила 45% от общего количества времени без учета ночного сна. Зависимости общего объема физической активности от пола и профессии в данной выборке не выявлено. При этом ФА мужчин на работе и в свободное время была значительно выше, чем у женщин: F = 3,96, p = 0.0495 и F = 3,37, p = 0,0199 соответственно. ФА женщин была достоверно выше в разделе «Работа по дому» (F = 4,76, p = 0,0098).

    Таблица 2. Продолжительность ФП разной интенсивности, ходьбы и сидячей работы сургутских представителей выборочной популяции по данным международной анкеты IPAQ (минут / сут), Х ± SD

    Субъекты

    TPA

    HIPA

    MIPA

    Ходьба

    MIPA

    + ходьба

    Сидя

    Женщины,

    п = 95

    231 ± 134

    (204, 258),

    р = 0.4085

    19 ± 50

    (8, 29),

    p = 0,0421

    131 ± 76

    (115 146), p = 0,3181

    82 ± 89

    (64 100), p = 0,3844

    213 ± 118

    (189, 237),

    p = 0,3030

    649 ± 215

    (605, 693),

    p = 0,4347

    мужчин,

    п = 73

    235 ± 191

    (191 280)

    33 ± 54

    (20; 46)

    124 ± 115

    (97 151)

    78 ± 85

    (59, 98)

    202 ± 158

    (165 239)

    655 ± 257

    (595, 715)

    Всего,

    п = 168

    233 ± 161

    (208, 257)

    25 ± 52

    (17, 33)

    128 ± 95

    (113, 142)

    80 ± 87

    (67, 94)

    208 ± 137

    (187, 229)

    651 ± 234

    (616, 687)

    Обозначения: TPA — общая PA, HIPA — PA высокой интенсивности, MIPA — PA средней интенсивности, X — среднее арифметическое, SD — стандартное отклонение.В скобках указаны значения доверительного интервала 0,95%, p — уровень значимости различий показателей ПА женщин и мужчин.

    IPAQ был разработан для унификации сравнительных измерений физической активности в разных странах и культурных сообществах по всему миру [2, 7]. Успешно используются другие версии — немецкий, исландский, корейский, польский, испанский, датский, канадский (на французском), бразильский, турецкий и вьетнамский — на основе английской версии IPAQ. Используя нашу русскоязычную версию IPAQ, можно сравнить уровень и структуру повседневной физической активности в России с аналогичными методическими условиями в других странах.Например, наши измерения показали, что общее PA россиян, представленное суммой MET-минут, накопленных за один день во всех 5 разделах IPAQ (т.е. PA на работе, в дороге, по дому, в свободное время и сидя), составляло 1447 (1244, 1648 CI) всего, в том числе мужчин — 1580 (1226, 1934 CI) и женщин — 1343 (1108, 1579 CI). Эти данные значительно выше, чем у шведов [4]. В частности, по мнению Марии Хагстромер и соавт. (2010), ежедневный PA населения Швеции в возрасте 35-50 лет составил 682 (222, 964 CI) МЕТ-минут, в том числе мужчин — 771 (221, 935 CI) и женщин — 614 (206, 115 CI) MET-минут за день.Доля ПА высокой и средней интенсивности у россиян была такова: у мужчин — 33 и 124 минуты в день, у женщин — 19 и 131 минут в день по сравнению с 23/56 у шведских мужчин и 19/56 минут у шведов. женщины. Шведы того же возраста не проводили значительно меньше времени сидя (606 минут в день по сравнению с 651 минутой у россиян). При этом канадцы из Онтарио сидят всего 324 минуты в день [3].

    Заключение . В целом, можно сделать вывод, что наша длинная версия IPAQRU обеспечивает достаточно удовлетворительную дифференциацию показателей физической активности (ФА) и энергопотребления по разделам (физическая активность на работе, в движении, дома, в свободное время, сидя), а также по уровням интенсивности (легкая, умеренная, высокая).Работа будет продолжена выборкой по широкому кругу профессий, связанных с физическим трудом.

    Список литературы

    1. Эйнсворт, Б.Е., Хаскелл, В.Л., Херрманн, С.Д., и др. Сборник физических нагрузок: второе обновление кодов и значений МЕТ // Мед. Sci. Спортивные упражнения. — 2011. — Т. 43. — С. 1575–1581.
    2. Крейг, К. Международный вопросник по физической активности: надежность и валидность в 12 странах / К.Л. Крейг, А.Маршалл, М. Шостром [и др.] // Med. Sci. Спортивные упражнения. — 2003. — Т. 35. — С. 1381–1395.
    3. Готье, А.П. Психометрические свойства IPAQ: валидационное исследование на выборке северных франко-онтарианцев / А.П. Готье, М. Ларивьер, Н. Янг // J. Phys. Действовать. и здоровье. — 2009. — Т. 6, доп. 1. — S54 – S60.
    4. Хагстромер, М. Сравнение субъективной и объективной оценки физической активности в выборке населения / М. Хагстромер, Б.Е. Эйнсворт, О. Пекка, М. Шостром // Journal of Physical Activity and Health, 2010, 7, 541–550.
    5. Hallal, P.C. Уроки, извлеченные после 10 лет использования IPAQ в Бразилии и Колумбии / P.C. Халлал [и др.] // Ж. Физическая активность и здоровье. — 2010. — Т. 7. — (Приложение 2). — С. 259–262.
    6. Основная группа IPAQ. Рекомендации по обработке и анализу данных IPAQ — краткой и полной формы. http://www.ipaq.ki.se/scoring.pdf, 1–15. — 2005.
    7. Рюттен, А. Распространенность физической активности в Европейском Союзе / А. Рюттен, К. Абу-Омар // Соз. Правентивмед. — 2004. — Т. 49.- С. 281–289.

    Автор для переписки: [email protected]

    Расширение Сургутской ГРЭС-2 — Энергетика

    Сургутская ГРЭС-2 парогазовая электростанция расположена в российском городе Сургут. Он был введен в эксплуатацию Открытым акционерным обществом (ОГК-4) с 1985 по 1988 год с установленной мощностью 4800 МВт.

    ОГК стала четвертой генерирующей компанией Оптового рынка электроэнергии в России.Он был основан в марте 2005 года и приобретен немецкой компанией E.ON Group (E.ON) в 2007 году.

    «Четвертый по величине рынок электроэнергии в мире принадлежал и полностью контролировался правительством штата».

    E.ON является мажоритарным акционером ОГК-4 и в настоящее время владеет 78,3% акций компании. В июле 2011 года ОГК-4 была переименована в Э.ОН Россия.

    В то же время Э.ОН Россия ввела в эксплуатацию два новых блока мощностью 400 МВт для удовлетворения энергетических потребностей Сургута и Западной Сибири.Два блока увеличили существующую мощность электростанции на 800 МВт до 5 600 МВт.

    Предполагаемый объем инвестиций в программу расширения составляет 2,8 млрд евро. Сургутская ГРЭС-2 — крупнейшая электростанция в России, обеспечивающая электроэнергией почти 40% населения.

    E.ON — крупнейший покупатель российского газа, а также крупнейший иностранный инвестор в России. Программа расширения является частью инвестиционной программы компании, направленной на увеличение производства чистой энергии до 2 400 МВт.

    Описание проекта расширения электростанции

    Проект расширения включал установку двух газовых и паровой турбин GE 9FA. Строительные работы начались в июле 2008 года и были завершены к апрелю 2011 года. Испытания двух агрегатов проводились в мае и июне 2011 года.

    Турбины расположены на площади 70,516 м 2 2 , из которых здание газокомпрессора занимает около 4,64 м 2 .

    В турбинах для выработки электроэнергии используется природный газ или попутный нефтяной газ.Проект также поддерживает инициативу правительства России по увеличению использования попутного нефтяного газа до 95% к 2012 году.

    КПД турбин составляет 55,9%, что на 33% выше, чем у турбин, работающих в настоящее время на других электростанциях России. Новые турбины сократят выбросы CO 2 более чем на два миллиона тонн и выбросы NOx до менее чем 50 мг на кубический метр.

    Завод также оборудован двумя электролизерами HySTAT для охлаждения.

    Технология, применяемая на Сургутской ГРЭС-2

    Газовая турбина 9FA — это сверхмощная газовая турбина, предназначенная для приложений с частотой 50 Гц. Это модернизированная версия газовой турбины 7FA, в которой используются передовые технологии авиационных двигателей.

    Главной особенностью турбины 9FA является гибкая система сгорания топлива и высокая мощность. Другие особенности включают усовершенствованный компрессор, систему сжигания с сухим низким уровнем выбросов NOx, систему контроля состояния лопастей, оптимальное охлаждение и запатентованную систему управления.

    Камера сгорания имеет пять внешних форсунок и центральную форсунку для топлива. Он поддерживает низкие уровни выбросов NOx и CO 2 , одновременно увеличивая грузоподъемность.

    Турбина имеет короткое время пуска. Это сокращает время между запуском и полной нагрузкой на 15 минут в случае простого цикла и на 20 минут в случае электростанций с комбинированным циклом.

    Присуждено контрактов

    Контракт на проектирование, поставку и строительство (EPC) для расширения был присужден GE и Gama Power Systems Engineering & Contracting (Gama Power).

    Строительные работы, такие как земляные работы, подземные сети, обратная засыпка, бетонные работы, сэндвич-панели и кровельное покрытие, были выполнены Tri Morya Construction and Trade. Компания выполняла эти действия от имени Gama Power.

    Два электролизера HySTAT были поставлены компанией Hydrogenics, онтарио. «АБС ЗЭИМ Автоматизация России» изготовила и поставила шкафы управления и распределения, оборудование, программное обеспечение, шкафы управления двигателями и клапанами, а также более 40 распределительных щитов.

    В состав распределительного щита входили щиты управления, щиты сигнализации, шкафы электрощитов низкого напряжения, а также распределительный щит 0,4 кВ для насосной станции. Поставка шкафов регуляторов также была частью контракта.

    Подробнее о рынке электроэнергии в России

    Российский рынок электроэнергии находится в переходной фазе.

    «Сургутская ГРЭС-2 парогазовая электростанция расположена в российском городе Сургут».

    Четвертый по величине рынок электроэнергии в мире принадлежал и полностью контролировался правительством штата.Либерализация проводится поэтапно с 2007 года.

    К 2009 году около 50% российского рынка электроэнергии было открыто для иностранных инвестиций. Однако страна освободила розничный рынок электроэнергии от либерализации.

    Именно политика либерализации подтолкнула E.ON к выходу на российский рынок электроэнергии в 2007 году. Компания управляет пятью электростанциями и планирует в дальнейшем наращивать мощности.

    Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | Сезонные и пространственные характеристики городских островов тепла (УГО) в городах Северной Западной Сибири

    1.Введение

    Урбанизация в Арктике и субарктике становится все более важным фактором антропогенного воздействия на местный и региональный климат и экосистемы. Одним из наиболее очевидных и широко задокументированных климатологических эффектов, связанных с урбанизацией, является эффект городского теплового острова (UHI), из-за которого городские и пригородные районы теплее, чем сельские районы [1,2]. Городские районы изменяют погоду и климат, а обратная связь влияет на здоровье человека и потребление энергии; Одних этих двух аспектов достаточно, чтобы пробудить интерес к исследованиям UHI.UHI влияют на климат городов [3], изменяют фенологию растений [4] и создают среду обитания для интродуцированных или инвазивных видов растений и животных [5]. С ростом глобального потепления интенсивность UHI, вероятно, также возрастет, и его эффекты станут более значительными в будущем [6]. Литература показала, что эффект UHI увеличивается с увеличением широты [7]. Однако существует значительный пробел в знаниях, поскольку все изученные города, за исключением нескольких, расположены ниже 60 ° северной широты. Проведено лишь несколько исследований in situ эффекта UHI для городов выше 60 ° с.ш. [8,9].Хотя высокоширотному UHI уделяется относительно мало внимания в литературе, растет потребность в выявлении соответствующих физических и экологических процессов. Повышение температур UHI вызывает более серьезные последствия в высоких широтах, угрожая инфраструктуре, зданиям и устойчивости дорог [10]. Шикломанов и др. (2016) [11] уже обнаружили ослабление несущей способности почвы и возрастающую уязвимость городской инфраструктуры к повышению температуры поверхности в регионах с холодным климатом.Другие авторы связывают сдвиг фенологических фаз [12] и развитие альтернативных экосистем [13] с более высокими городскими температурами. Вопрос об эффективных факторах, влияющих на UHI в высоких широтах, остается нерешенным. UHI в низких и средних широтах обычно вызваны уменьшением испарительного охлаждения над городскими ландшафтами [3]. Ряд исследований предполагает, что антропогенное отопление [1], а также CO 2 и выбросы загрязняющих веществ [14,15] дополнительно увеличивают разницу температур между городом и деревней.Существуют также статистические связи между интенсивностью UHI и различными описательными показателями городов, такими как размер городской территории, ее плотность и численность населения. Имхофф и др. (2010) [16] предполагают, что эффект более или менее выражен в зависимости от типа ландшафта. Интенсивность UHI зависит от экосистемы, которую он заменяет. Установлено, что в бореальной лесной среде чистка леса имеет местный охлаждающий эффект [17], тем самым ослабляя интенсивность UHI. UHI также зависят от регионального климата [3], формируя довольно отчетливый годовой цикл в северных климатических зонах [18].В то же время, при том же экологическом фоне, более крупные города имеют более крупные острова тепла как по величине, так и по площади [14,18]. UHI может быть идентифицирован путем сравнения данных наблюдений за температурой воздуха от сети метеорологических станций или специальных наблюдательных кампаний [9,19]. Однако городские сети наблюдений немногочисленны и часто нерепрезентативны в сложных антропогенных ландшафтах. Более того, не в каждом городе есть пары городских и сельских метеостанций, и трудно полагаться только на данные на местах для получения информации о UHI.Поэтому городские климатологи все чаще обращаются к дистанционно измеряемой температуре поверхности земли (LST) как к удобному и доступному средству для характеристики UHI (или поверхностных городских тепловых островов (SUHI) [20]). Поскольку общепринятой терминологии не используется, мы ссылаемся в этом исследовании на UHI при обсуждении общих эффектов городской температурной аномалии, тогда как SUHI используется, когда конкретно рассматриваются данные и функции LST. Это разделение было предложено Vogt (2004) [21], а затем Huang et al.(2017) [22]. Использование данных спутникового дистанционного зондирования, таких как данные LST от спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS), позволяет изучать UHI большого количества городов. MODIS особенно полезен для данных LST из-за его глобального охвата, радиометрического разрешения и динамического диапазона для различных типов земного покрова (LC). Он имеет высокую точность калибровки в нескольких тепловых инфракрасных диапазонах, предназначенных для восстановления LST и свойств атмосферы [23]. Несмотря на некоторые отмеченные трудности и неточности [24,25], данные LST, полученные датчиками MODIS на борту спутников NASA Terra (EOS AM) и Aqua (EOS PM), широко используются для исследований UHI [16,26,27].Здесь мы используем данные MODIS LST для проверки эффекта UHI к северу от 60 ° с.ш., сосредоточенного на севере Западной Сибири (далее — СЗС). Есть веские физические причины ожидать, что холодный континентальный климат в регионе СЗШ может усугубить UHI, удерживая дополнительное тепло в мелком планетарном пограничном слое постоянно стабильно стратифицированной нижней атмосферы [28,29]. Эти факторы делают этот регион идеальным испытательным полигоном для изучения интенсивности, величины, а также пространственной и временной изменчивости эффекта UHI в высоких широтах, здесь впервые для большого количества случаев, охватывающих обширную территорию.

    4. Обсуждение

    Большинство исследований интенсивности UHI ограничены 60 ° северной широты. В этом исследовании мы используем данные дистанционного зондирования с платформы MODIS для оценки UHI и определения наиболее влиятельного фактора на формирование и интенсивность UHI для городов на северо-западе, который находится между 60 ° и 70 ° северной широты.

    Мы перешли от анализа разрозненных случаев к исследованию 28 городов, находящихся на территории, не имеющей отношения к морю. Сильный UHI встречается как летом, так и зимой. Средняя интенсивность UHI больше в зимний период.Однако ожидаемой зависимости между средней фоновой температурой и зимним UHI обнаружено не было. Антропогенное отопление не чрезмерно компенсирует падение температуры, что свидетельствует о том, что стандарты производства и распределения тепла достаточно надежны для учета региональных климатических условий. В то же время большая интенсивность и площадь охвата UHI, а также его сильная зависимость от населения четко указывают на то, что стандарты не учитывают UHI. Поправки на городскую температуру для теплораспределительных агрегатов могут снизить наблюдаемый перегрев со значительным экономическим эффектом, если учесть более 250 отопительных дней в году на СЗО.

    Холодный континентальный климат характеризуется продолжительными периодами стабильной атмосферной стратификации, когда затухающее вертикальное турбулентное перемешивание эффективно улавливает аномалии приземной температуры в самых нижних слоях воздуха [26,27]. Этот захват способствует лучшему согласованию между LST и температурой приземного воздуха, как мы видели при обсуждении данных MODIS (Раздел 2). В таких условиях доминирующая парадигма городского развития, направленная на компактное городское планирование с преобладанием средне- и многоэтажных жилых домов, работает на интенсификацию UHI со всеми отмеченными пагубными последствиями для городской инфраструктуры.Норильск — яркий тому пример [11]. Это исследование показывает, что интенсивность UHI высока и сезонно постоянна в городах с NWS. Более того, городские зеленые насаждения, призванные облегчить UHI, скорее всего, приведут к обратному эффекту. Бореальная растительность, особенно темнохвойные деревья и кустарники, имеет скорее согревающий, чем охлаждающий эффект [17]. В то же время UHI может помочь повысить комфорт города и создать еще более глубокое ощущение места для городских жителей, поддерживая более разнообразную городскую растительность (см. Обзор по этому вопросу в [38]).Ведущий водитель UHI переключается с антропогенного на прямое солнечное отопление в течение долгих летних дней в северных широтах. Короткие летние ночи не имеют аналогов на других широтах, поэтому ночная изменчивость UHI не может быть изучена в других регионах. Сильная зависимость летнего UHI от фоновой температуры подтверждает прочную климатическую основу для формирования летнего UHI. Чжоу и др. (2013) [18] обнаружили увеличение интенсивности UHI с повышением температуры на границе в некоторых городах Европы.Также очевидны синергетические взаимодействия между UHI и потеплением климата (т.е. величина разницы температур между городом и деревней также увеличивается при повышении фоновой температуры) [40,41,42]. Для трех городов, расположенных в тундровой зоне на севере нашего исследуемого региона (выше 64 ° с.ш.), для летнего сезона обнаружен противоположный UHI. Возможно, удивительно, что это напоминает эффект оазиса [19], который обычно существует в засушливых районах. Здесь города были построены совсем недавно и в целом соответствуют лучшим стандартам строительства.Это снижает UHI, делая доминирующим фактор более высокого альбедо. Фоновая тундровая растительность (в основном лишайники и кустарники) нагревается быстрее из-за более низкого альбедо, чем городская территория, построенная на песчаном основании и имеющая очень мало растительности (высокое альбедо). Нет очевидной связи между интенсивностью UHI и зеленью растительности в городах или вокруг них. Общая тенденция растительности для NWS — это увеличение («озеленение») в тундре и уменьшение («потемнение») в зоне бореальных лесов [13,42].Однако в то же время наблюдается ускоренное увеличение NDVI в городских районах, расположенных в зоне «побурения» тайги, и, напротив, снижение NDVI в зоне «озеленения» тундры [37]. . Прямой связи с зеленью растительности мы не установили; однако существует некоторая корреляция между интенсивностью UHI и изменением растительности в городе и вокруг него. В северных широтах лес вызывает потепление [17]; Таким образом, мы можем предположить, что увеличение / уменьшение городской растительности также может повлиять на интенсивность UHI и может вызвать увеличение UHI в южной части области и снижение UHI в северной части.Мы не обнаружили значимой корреляции между UHI и разнообразием земной поверхности (SHEI). Однако этот результат не следует интерпретировать неверно. С одной стороны, наибольшая разница в поверхности заключалась в том, что между городским и естественным ЖК, хотя в пределах каждого из этих классов поверхность имела относительно схожие термические свойства. С другой стороны, известно, что влияние масштабов неоднородности поверхности сильно нелинейно и немонотонно [43,44]. В большинстве случаев это могло быть смягчено различиями в суммарном испарении [45].Таким образом, нельзя ожидать, что существенно линейный статистический анализ, недискриминационный по отношению к пространственным масштабам, выявит какие-либо зависимости UHI – SHEI. Первичные переменные показывают, что летнее среднее значение LST имеет значительную отрицательную корреляцию с SHEI. Это показатель того, что более высокое разнообразие или неоднородность ЖК по всему городу означает, что поглощается больше тепла и, возможно, возникает охлаждающий эффект. Изменения в растительном и ландшафтном разнообразии являются вероятными факторами, влияющими на интенсивность UHI в высоких широтах.Необходимы более подробные исследования этих эффектов. Более ранние исследования UHI (например, [1,46,47]) сообщают о довольно сильной зависимости между ΔT и размером городского населения. Подразумевалось, что небольшие города не должны демонстрировать значительных температурных аномалий по сравнению с региональным климатом. Позже, используя другие результаты UHI, зависимости оказались слабее и даже были повторно признаны несущественными [48]. Зависимость между ΔT и log P является самым сильным фактором статистической регрессии в NWS.Однако его наклон больше соответствует результатам недавних исследований [47], чем более раннему анализу мегаполисов. В нашем выводном исследовании могут возникнуть некоторые неточности и ошибки. Сложная топография и LC являются двумя факторами, влияющими на LST [48]. Взаимосвязь между LST и влияющими факторами меняется в зависимости от сезона в течение года, оказывая либо потепление, либо охлаждение на значение Tr. В NWS фоновая неоднородность поверхности вокруг городских территорий является небольшой (намного меньше, чем для городских районов), как было объективно показано с помощью индекса I Морана [13].В этом регионе население очень сконцентрировано в нескольких компактных и пространственно разделенных городских центрах. Между этими центрами практически нет сельскохозяйственных полей или небольших населенных пунктов. Мы изучили 28 городов с сильно измененным землепользованием / растительным покровом, встроенным в более крупных пространственных масштабах в относительно однородную природную среду. Ландшафт СЗП почти плоский; поэтому в нашем случае топография не будет считаться важным фактором. Однако, несмотря на устранение водных и городских пикселей из-за их значительного влияния на LST в сельской местности [35,49], мы все же можем повлиять на результаты этих двух классов LC.Наше исследование идентифицирует LC с использованием данных 300 м ESA CCI. Согласно отчету об оценке точности LC CCI, данные LC имеют неопределенности и ограничения, в основном связанные с точностью классификации, а общая расчетная точность составляет 71%. Это указывает на то, что при такой точности классификации ошибка исключения пикселей воды и города мала. Используемый здесь метод и его реализация в значительной степени аналогичны методам, предложенным в предыдущих исследованиях [18,35]. Использование буферных зон для расчета разницы температур между городом и деревней широко практикуется [48] и признано последовательным и надежным для такого анализа.В нашем исследовании и UHI, и сельский фоновый буфер могут быть однозначно разграничены в зоне NWS. В исследовании [3] статистической связи между UHI и фоновым климатом в 65 городах США использовался метод объединения пикселей в центре города с пикселями сельского буфера. Автор утверждал, что этого более простого разграничения достаточно для региональных исследований зависимости UHI для выбранных городов. Упомянутое [50] исследование может быть использовано в качестве убедительной основы для поддержки этого простейшего выбора.Последние авторы использовали объективные тесты Пети и Родионова (индивидуальные балльные t-критерии Стьюдента) для определения степени UHI в Бухаресте.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *