Skip to content

GCRI · Города и застроенная среда

Городской мониторинг и интернет вещей

Sensors and connected devices give cities continuous measurements of air, heat, water, traffic and infrastructure condition. In this field they fill gaps in authority monitoring, provided that calibration, privacy and качества данных are managed.

Направить запрос Back to STEM foundation of Cities and Built Environment
01Содержание

Urban sensing and IoT in five parts.

ПротоколШагов: 5
  1. 01ЗаявкаWhat sensors, IoT and observation networks does here
  2. 02ДанныеЧто потребляет метод
  3. 03ВалидацияКак проверяются результаты
  4. 04СвязиТемы, опирающиеся на этот метод
  5. 05Ведение и сопровождениеКто ведёт метод
02Заявка

What sensors, IoT and observation networks does here.

Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that раннее предупреждение and asset monitoring depend upon. In cities and built environment, критической инфраструктуры and society and human development, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected системы in near real time. The canonical description is on STEM Commons.

Low-cost air and heat sensors

Networks of low-cost sensors measure temperature and particulate matter at street level and are calibrated against reference stations.

Drain and flood sensors

Water level sensors in drains and channels show where and when urban flooding starts, supporting maintenance and warnings by authorities.

Privacy in urban sensing

Sensing projects are reviewed for privacy, so that mobility or camera data are aggregated and anonymised before use.

03География

Городские сигналы в Индии.

Ночные огни, плотность населения и дневной нагрев поверхности над Индией по данным NASA GIBS. Каждый слой имеет собственную дату.

Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.

Слои 3

Городские сигналы для этой страницы

Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Поставщик
NASA LAADS DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковая яркость с поправкой на лунный свет и атмосферу
Новейшие на момент сборки
2026-10-12
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковая ночная яркость на указанную дату; освещённость служит косвенным показателем потребления электроэнергии и отключений, а не измерением поставок или доступа.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Оценка
Источник
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
Поставщик
NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
Лицензия
CC BY 4.0
Год выпуска
null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
Источник
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-09-14
Разрешение
сетка около 1 км
Неопределённость
Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные
Источник
Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
Поставщик
NASA LANCE
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое изображение
Новейшие на момент сборки
2026-10-14
Разрешение
сетка около 250 м
Неопределённость
Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
Источник
Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Поставщик
NASA LP DAAC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
Новейшие на момент сборки
2024-01-01
Разрешение
сетка около 500 м
Неопределённость
Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
Доказательная база
Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
Источник
OMI Aura (NASA GES DISC)
Поставщик
NASA GES DISC
Лицензия
Открытые данные NASA
Год выпуска
ежедневно; спутниковое восстановление параметров; облачность оставляет пропуски
Новейшие на момент сборки
2026-10-10
Разрешение
сетка около 2 км
Неопределённость
Спутниковый столб диоксида азота в нижней атмосфере за указанный день, образующийся в основном при сжигании топлива; это не приземная концентрация и не предупреждение для здравоохранения.
Доступно через
gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту

Последние доступные

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © участники OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Загрузка последних снимков NASA.

Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.

Городские сигналы в Индии.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.

Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Открытые данные NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Открытые данные NASA
  • Ночные огни VIIRS Black Marble, Центр космических полётов имени Годдарда NASA; распространяются Системой архивирования и распространения данных NASA уровня 1 и атмосферы (LAADS DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Диоксид азота OMI (Aura) и индекс аэрозолей OMPS (Suomi NPP), NASA; распространяются NASA GES DISC; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
  • ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Открытые данные NASA
  • Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
  • © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
  • Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
  • События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
  • Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
  • Контекст: CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE. Центр международной информационной сети по наукам о Земле (CIESIN), Колумбийский университет, и Центр социально-экономических данных и приложений NASA (SEDAC): Global Human Built-up And Settlement Extent (HBASE) 2010; Seto, Guneralp and Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island (UHI) Data Set, 2013.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Прогноз качества воздуха на 5 дней, PM2.5 (CAMS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Прошедший год, суточная температура и солнечное сияние (NASA POWER): эти данные получены от проекта POWER Исследовательского центра NASA имени Лэнгли (LaRC), финансируемого программой NASA Earth Science/Applied Science..
  • Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 16; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.

Слои и даты

  • Ночное освещение, ежедневно: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 окт. 2026
  • Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
  • Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
  • Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
  • Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Диоксид азота, нижний слой атмосферы: OMI Aura, NASA GES DISC · 10 окт. 2026

04Данные

Что потребляет метод.

Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in реестре источников.

ДанныеРольМетка
Low-cost sensor networksStreet-level conditionsНАБЛЮДАЕМО
Reference monitoring stationsКалибровкаОпубликованная статистика
Municipal sensor platformsOperational dataНАБЛЮДАЕМО
05Мониторинг

Telemetry network.

Экран, который команда использовала бы для следования этому методу: его показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.

Telemetry network

Cities · Urban sensing and IoT · Run R-7695

  • Channels reporting
    93of 100Норма
  • Median latency
    271ms
  • Records failing checks
    1.9per 1,000Наблюдение
  • Backlog
    35мин
Gaps on 5 channelsGCRI · Города и застроенная среда

Latency, p95

Мероприятия

  1. 06:18ПредупредитьChannel C-29 stale
  2. 07:47ИнформацияSchema v2 accepted
  3. 08:54ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:18ГотовоReplay complete
Telemetry network: the screen’s structure, terms and states for Cities.Примеры названий и иллюстративные значения; макет, а не запись и не действующая система.
06Валидация

Как проверяются результаты.

Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Качество данных flags and automated range checks catch faults.

ПроверкаКак это делается
Co-location calibrationLow-cost sensors are co-located with reference instruments to correct bias
Data quality flagsFaulty and drifting sensors are flagged
Privacy impact reviewProjects handling personal data complete a privacy assessment

Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.

07Симулятор

Каскад через взаимозависимые сети.

A След опасности выводит из строя расположенные рядом объекты в каждом слое; затем дробление, зависимость между слоями и перегрузка уцелевших элементов распространяют отказ дальше. В виде 3D слои разнесены по глубине. Учебная модель с заданными иллюстративными значениями, а не прогноз. Карта на этой странице показывает Индию; сама модель не привязана к месту.

Меры контроля

Активы по слоям
18
След опасности
8% площади
Активы, зависящие от другого слоя
60%
Резервная мощность (допуск)
30%

Показания

Объекты, пострадавшие от опасности
13%
Объекты, которые продолжают работать
48%
Усиление первоначального ущерба
4.0 times
Шаги до стабилизации
3
Числа, методы и источники
ШагТранспорт работает (%)Энергоснабжение работает (%)Работающая связь (%)
0948978
1508972
2507250
3504450

Методы

  1. Взаимозависимые сети Buldyrev и др. (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. Каскады перегрузок Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. Нагрузка по посредничеству Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. Многослойные сети Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. Взаимозависимости инфраструктуры Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Данные

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Магистральные дороги Natural Earth
  • Железные дороги Natural Earth
  • Морские порты Natural Earth
  • Аэропорты Natural Earth
  • Городские границы Natural Earth
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · register nasa.gibs.context-live-layers
  • Природные события (NASA EONET) NASA EONET · register nasa.eonet.events
Каскад через взаимозависимые сети. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: взаимозависимые сети (Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464); каскады перегрузки (Motter and Lai (2002), Physical Review E 66); нагрузка по посредничеству (Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).

По шести опорам, под руководством Nexus Consortium

08Связи

Темы, опирающиеся на этот метод.

09Симулятор двойника и каскадов

Model Urban sensing and IoT as a system. Run the cascade.

Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Города и антропогенная среда: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.

Опасности

  • Наводнение из-за ледового затора
  • Землетрясение
  • Прорыв плотины
  • Aftershock sequence (вызванный ниже по цепочке)
  • Разрыв поверхности разлома (запущен ниже по цепочке)
  • Разжижение грунта (запущено ниже по цепочке)
  • Оползень склона (запущен ниже по цепочке)
  • Камнепад (запущен ниже по цепочке)
  • Цунами (запущено ниже по цепочке)
  • Обрушение здания (запущено ниже по цепочке)
  • Масштабное отключение электроэнергии (вызванное ниже по цепочке)
  • Отказ водоснабжения (запущен ниже по цепочке)
  • Массовое перемещение населения (вызванное ниже по цепочке)
  • Обломки после бедствий и конфликтов (запущены ниже по цепочке)
  • Речное наводнение (вызванное ниже по цепочке)
  • Внезапный паводок (запущено далее по цепочке)
  • Мутьевой поток (запущен ниже по цепочке)
  • Сейсмически и конструктивно уязвимый фонд (запущен ниже по цепочке)

Меры контроля

  • NS-0 Устав и принципы
  • NS-3 UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)
  • NS-5 Стандарт рисунков, карт и визуализаций (с набором UI/UX)
  • NS-9 Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)
  • NS-10 Политики и положения (машиночитаемые обязательства: определение, обязательность, оценка и обеспечение исполнения)
  • NS-11 Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)
  • NRS-X5 Риски городов и застроенной среды
  • NRS-H91 Семейство опасных явлений: нагрузка на городскую среду и жилой фонд (NHS-1 infra.urban)
  • NRS-H113 Семейство опасностей: хрупкость финансовой системы (NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-K7 Профиль пакета данных по области: Города, городская среда (DOMAIN-007)
  • NRS-H31 Семейство опасных явлений: стойкие и биоаккумулируемые вещества (NHS-1 poll.persistent)
  • NRS-H34 Семейство опасных явлений: отказы отходов и остатков (NHS-1 poll.waste)

Наблюдение

  • Глобальный слой населённых пунктов (приведён для справки)
  • Сетка населения WorldPop (приведена для справки)
  • Тема зданий Overture Maps (приведена для справки)
  • OpenStreetMap (приведён для справки)
  • Показатели мирового развития (приведены для справки)
  • Прямые экономические потери относительно мирового ВВП, ущерб критической инфраструктуре и число перебоев в предоставлении базовых услуг, вызванных бедствиями
  • Доля местных органов власти, принимающих и реализующих местные стратегии снижения риска бедствий в соответствии с национальными стратегиями
  • Доля городского населения, проживающего в трущобах, неформальных поселениях или неадекватном жилье
  • Процент местных органов власти, принимающих и реализующих местные стратегии снижения риска бедствий в соответствии с национальными стратегиями

Пример географии

  • Индия: 65 шестиугольных ячеек
  • Поверхностные воды сквозь облачность, 30 m (радар OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Интенсивность осадков за последние полчаса (IMERG), NASA GIBS
  • Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Влажность поверхностного слоя почвы (SMAP), NASA GIBS
10Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

«Критическая инфраструктура» stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Sensors, IoT and observation networks

11Методы и доказательная база

How Urban sensing and IoT is modelled, measured and tested.

Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.

Модель системы

The couplings between the systems in Urban sensing and IoT: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++ГородаКритическая инфраструктураОбществоСообществаЭкономикаR усиливающаяB балансирующая
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Руководящие принципы FAIR · GO FAIR и FORCE11W3C PROV · Консорциум Всемирной паутиныРуководство по единообразному учёту неопределённостей · МГЭИКCEOS Analysis Ready Data · Комитет по спутникам наблюдения Земли
12Связано

Куда ведёт эта страница в рамках Консорциума.

13Вопросы

Вопросы и ответы.

What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
Как проверяются результаты?
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
Значения на этой странице реальные?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIГорода и застроенная средаГлобальные отраслевые риски и устойчивостьАналитическая справка по доказательной базе

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Города и застроенная среда

Предложите метод, набор данных или вопрос.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Предложить метод Все контакты для обращений
Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.