Расход газель некст дизель 150 л с: Страница не найдена | АвтоМера — RallySale.ru Продажа спортивных автомобилей, гоночной техники и экипировки для автоспорта. Работа. Аренда и тюнинг машин

Содержание

Газель Некст 2.7, 2.8 норма расхода топлива на 100 км. дизель, бензин, газ: отзывы

В апреле 2013 года ГАЗ начал выпуск своего нового малотоннажного автомобиля ГАЗель-Next, призванной расширить спектр продукции завода на российском рынке. Автомобиль получил высокую оценку не только в РФ, но и на международном рынке – в 2014 году были получены все необходимые документы для того, чтобы он продавался в ЕС, а в Турции начато производство в Турции. Главными отличиями новой модели стал совершенно новый и современный дизайн, использование современных технологий литья и штамповки, установка более экономичных и мощных силовых агрегатов, а также ряд других улучшений. На сегодняшний день ГАЗель-Next производится в различных вариантах исполнения, начиная от бортовых автомобилей и цельнометаллических фургонов до автобусов и спецтехники.

ГАЗель-Next 2.7 бензин

С 2014 года на автомобили ГАЗель-Next устанавливается 4-цилиндровый бензиновый инжекторый двигатель УМЗ А274 EvoTech стандарта «Евро-4». Он развивает мощность 107 л.с и имеет максимальный крутящий момент в 220 Нм и работает с 5-ступенчатой механической трансмиссией.

Расход топлива Газель-Некст 2.7 бензин на 100 км. Отзывы

Сергей, Петрозаводск. Вот жалею, что не послушал приятеля и сразу не взял версию с ГБО, а выбрал с бензиновым мотором. Расход в города даже с неполной загрузкой – стабильно 18 л на 100 км. У меня версия с цельнометаллическим кузовом-фургоном.
Петр, Новосибирск. Автомобиль покупался под работу, весной 2016 года. За полгода накрутил уже 18 000 км. В целом автомобилем доволен – с прежней ГАЗелью у Некст нет ничего общего, намного лучше сборка, кабина качественная, ломается намного меньше. Минус только один – расход в 16 литров по городу меня не радует вообще.
Анатолий, Санкт-Петербург. Для меня скоростные качества в таком автомобиле, как ГАЗель Некст совершенно не важны – главное, чтобы была нормальная грузоподъемность, не ломалась и было комфортно ездить – я целый день за рулем.
Со своей задачей моя Газелька справляется на ура. Расход с загрузкой в городе около 20 литров – но меньше и быть не может.
Денис, Свердловск. Брал в 2016 году в максимальной комплектации. По городу мощности движка хватает за глаза, но на трассе конечно лошадок маловато. Расход на трассе 10 л, город – 15-16 л – это средние показатели, если загрузка полная, то конечно расход повыше.
Игорь, Краснодар. В принципе, своей Газелью-Некст я доволен, но иногда, особенно если полностью груженый, все таки 107 лошадок маловато. Также это чувствуется, если сильно спешишь – газ в пол жмешь, а динамика слабенькая. Ну с другой стороны, все таки это грузовик, а не спорткар. Что касается расхода – от 15 литров в городе, а то и больше.
Владимир, Москва. Это уже третья ГАЗель у меня – и я вам скажу, что наверное это самая лучшая и удачная из всех, что были. Прежде всего, нужно отметить кабину – намного комфортабельнее, чем в прежних версиях, просторно и с головой сделано. Расход в городе до 20 л с московскими пробками, на трассе – 10-12 л.

Алексей, Ростов. Машина хорошая – для работы самый нормальный вариант. В салоне удобно, в кузове места валом, мотор экономичный – для грузовичка 15-17 л в городе я считаю вполне нормальным расходом, моя Камри с мотором 1.6 литра потребляет 10-11, а тут мотор 2.7 и масса в несколько раз больше.

Газель Некст 2.7 газ

Выпуск автомобилей Газель Некст, оснащенных газобензиновым 4-цилиндровым мотором УМЗ А2755 EvoTech стандарта «Евро-5», начался в 2014 году одновременно с началом выпуска бензиновой версии. Сразу же после своего появления этот мотор стал пользоваться популярностью – при той же мощности, что и у бензиновой версии, мотор с ГБО на порядок экономичнее, особенно в условиях плотного городского трафика. Он работает с 5-ступенчатой механической трансмиссией и способен развивать мощность в 107 л.с., а также момент в 220 Нм.

Отзывы о расходе топлива ГАЗель-Next 2.

7 (газ)

Леонид, Москва. Газ – это очень большая экономия. Это я понял, когда у меня была прошлая Газелька, которую я переоборудовал на ГБО – расходы на топливо сократились сразу раза в 2. Поэтому при покупке ГАЗель-Next я сразу выбирал именно версию с газобаллонным оборудованием – лучше уже сразу с завода заказать, чем потом париться с переделкой. Динамика конечно слабовата, зато расход в Москве в 15-20 литров – это вообще копейки.
Юлия, Белгород. Для рабочих нужд приобрела две Газели-Некст с ГБО. Покупала их в 2014 году с разницей в пару месяцев. Водители довольны машинами, я тоже – серьезных поломок не было, не простаивают, да и экономичные в плане расхода. Судя по чекам с заправок и путевок, расход составляет примерно 16-17 л в городе.
Дмитрий, Владимир. Автомобиль покупался в автосалоне, в 2015 году. Версия с мотором 2.7 ГБО. В основном работаю по городу, но есть и межгород. Расход в городе 15 л летом, 16-17 зимой, на трассе 11-12 л. Мощности мотора для работы хватает с головой, хотя если по трассе едешь, то хотелось бы побольше.

Ярослав, Тамбов. Несмотря на то, что купил свой Некст почти два года назад, искренне удивлен тем, что он не ломался. Моя прошлая Газелька ломаться начала буквально через пару месяцев после покупки, причем серьезно. Еще удивила комфортабельная и удобная кабина, не хуже, чем у Крафтера. По расходу – на трассе выходит примерно 10-12 л газа на 100 км, если ехать спокойно, в городе – 15-17 л.
Кирилл, Саратов. У меня несколько Газелей, в конце 2015 года. Сначала с недоверием отнесся к Нексту, но что делать – нужна была еще одна машина, а денежные средства были ограничены, чтобы приобретать иномарку. Но после того, как купил новую Газель Некст, вообще не пожалел – намного лучше, чем прежние модели. Во-первых, комфортнее и удобнее, ничем не хуже иномарок. Во-вторых, заводское ГБО – расход газа по городу максимум 20 литров – это если полностью груженная.
В ближайшее время планирую продать пару старых Газелек и взять два новых Некста.
Сергей, Новосибирск. ГБО для городского грузовика – это самый лучший вариант. У меня выходит летом не больше 16-17 л, зимой до 20 л – но это вполне нормально, так как мой Некст редко ездит пустым. Еще хочется отметить современную кабину, хорошее качество отделки кузова и отличную подвеску.
Денис, Самара. Всем советую газовую версию Газель Некст. Прежде всего, это заводская установка, на которую дается гарантия, а не установка в каком-то гараже дяди Васи. Во-вторых, машина новая – это уже плюс, все таки есть гарантия на многие узлы. Да и так мне вообще Некст нравится – дизайн современный, если бы не шильдик ГАЗ – вообще не отличить от импортных автомобилей. Расход газа в городе 14-16 л, трасса – 12 л.

ГАЗель-Next 2.8 дизель

Базовым мотором для ГАЗель-Next являлся турбодизельный двигатель Cummins ISF 2.8 S3129T, что устанавливался на этот автомобиль с 2013 года. Этот двигатель, что является китайской лицензионной версией американского мотора, развивал мощность в 120 л.с. и крутящий момент в 295 Нм.

С 2015 года на Газель-Некст устанавливается форсированная версия этого турбодизеля, способная развивать мощность в 150 л.с. и крутящий момент в 330 Нм. Оба мотора устанавливаются с 5-ступенчатой механической трансмиссией.

Норма расхода топлива Газель Некст 2.8 дизель на 100 км

Игорь, Троицк. Когда увидел в салоне Газель Next с каммингсовским дизелем, сильно удивился – неужели наши наконец то додумались до того, что есть отличные моторы и их нужно ставить на автомобили? Буквально через время шеф мне сказал, что купили 4 новые Газельки Некст: две с ГБО, две с дизелем. Мне как раз такая досталась. Скажу вам, что очень хороший автомобиль – турбодизель мощный, тянет потрясающе просто. Расход в городе 12-13 л, трасса – до 9.
5 л.
Сергей, Нефтекамск. Брал один из первых Некстов – они тогда только появились. Так как были доступны только в дизельной версии – пришлось брать его, хотя сначала не хотел. Но через время изменил свое мнение – автомобиль очень хороший, с мотором вообще никаких проблем нет. Турбина подключается на 2000 оборотов, расходует мало. Я езжу в основном по трассе – расход до 9 л на 100 км, в городе бывает от 12 до 14 л.
Петр, Пенза. С конца 2015 года накатал на своей Газель Next больше 35000 км. Удивлен качеством сборки – огрехи и косяки конечно есть, но не сравниться с тем, сколько их было раньше. Считаю, что плюсов у нее намного больше, чем минусов и самый главный плюс – это турбодизель Каммингс. Наслышан, что эти моторы отлично себя зарекомендовали и мне этот дизелек тоже понравился. Мощный, приемистый и экономичный – расход на трассе около 9-10 л, в городе 13-14 л.
Виктор, Кропивницкий. Чтобы сэкономить, специально купил дизельную Газель Некст. По хорошему, нужно было брать газовую, но я много езжу по межгороду, часто нет газовых заправок, а дизель всегда можно залить. На трассе расход порядка 10 л, максимум выходило 12 с полной загрузкой и скоростью 120 км/ч.

Сергей, Ярославль. ГБО – это конечно хорошо и экономично, но вот по мощности с турбодизелем не сравнимо. Я знаю о чем говорю – у нас на работе есть парочка газовых Некстов, а вот недавно купили такой же, но с новым дизельком на 150 лошадок. И если Некст на газу реально овощной, хотя это не раздражает, т.к. грузовик все таки, то с турбодизелем он намного резвее. На обгон на трассе – запросто! Причем если не газовать и ездить спокойно, то в городе можно смело в 11 л вложиться, на трассе – в 8 л.
Никита, Ростов. Покупал дизель, потому что мне нужна не экономичность и мощность, а крутящий момент. Занимаюсь сельским хозяйством, сами понимаете, какие возле полей дороги. На газу или бензине там нечего делать, а вот дизелю хватает момента, чтобы нормально по бездорожью идти даже с задним приводом.
Ну и резину соответственно специальную поставил на оба своих Некста. Расход – 15-16 л на 100 км, но нужно учесть, что это не по городу, а по бездорожью.
Ринат, Владикавказ. До Газели был Форд Транзит. Машинка была неплохая, но уже старая, поэтому принял решение сменить ее на что-то новее. Партнеры порекомендовали купить ГАЗель Next и я скажу, что не уступает ничем она тем иномаркам, что я смотрел – но при этом на порядок дешевле. Расход у дизеля небольшой – город 10-11 л, трасса 7-9 л.

Расход газели некст дизель на 100 км

Одним из известных российских автомобилей, выпущенных за последние несколько лет, является Газель Некст. Автомобиль очень быстро стал набирать популярность у своей целевой аудитории – предпринимателей, занимающийся перевозкой промышленной продукции. Расход топлива на Газели Некст, дизель снова стал одним из самых популярных.

На пути к такому успеху – gazelle Некст прошла несколько этапов испытаний. Сначала фирма выпустила в использование лишь несколько прототипов, поступивших в пользование постоянных крупных заказчиков для предварительного тестирования на год. После успешного прохождения теста – все те, кто пользовался автомобилем, оставляли положительные отзывы. Было принято решение выпустить новый, усовершенствованный, с учетом пожеланий клиентов, прототип и продать его на свободном рынке. Новая, усовершенствованная модель сразу же его завоевала.

Двигатель	Расход (трасса)	Расход (город)	Расход (смешанный цикл)
2.7d (дизель)	8.5 л/100 км	10.5 л/100 км	9.4 л/100 км
2.7i (бензин)	10.1 л/100 км	12.1 л/100 км	11 л/100 км

Причины популярности

Газель Некст завоевала популярность владельцев крупного бизнеса по нескольким причинам:

экономичность, небольшой расход топливных материалов;
простота и лаконичность в использовании;
выносливость автомобиля и его способность на длительные рейды по различным типам местности без ущерба;
высокий уровень комфорта при вождении.

Технические характе6ристики Газели Некст

газель Бизнес можно назвать прародительницей новой Газели Некст;
расход дизеля у Газели Некст на 100 км отличается не намного от Газели Бизнес;
двигатель, который находится в новой модели, также принадлежит к семейству Cummins, а это значит, что двигатели стоят качественные, предназначенные для длительных переездов, перевозок, при этом с минимальными затратами.

Отзывы в сети это подтверждают, что делает автомобиль еще более привлекательным для любого бизнесмена.

Особенности функционала

Cummins, который находится под капотом дизельной версии Газель Некст, не только дает оптимальный реальный расход топлива Газели Некст, но и делает автомобиль универсальным транспортным средством. Объем двигателя у – Gazelle Next составляет 2, 8 л. Такой объем нельзя назвать большим, зато это делает его достаточно производительным при минимальных затратах топлива. Как известно, от размера двигателя зависит его мощность и количество потребления горючего.

Создатели позаботились о том, чтобы двигатель авто распознавали за рубежом – многие фирмы, которые сотрудничают европейскими фирмами, что придает еще большей популярности Газели Некст. Стандарт двигателя называется Евро-4.

Показатели топливного расхода

минимальный зафиксированный результат по критерию: «потребление дизеля у Газели Next» составляет 8,6л.;
среднее значение по расходу топлива – 9,4л.;
максимальное же количество, зафиксированное автомобилем этой марки, является 16,8л;
напомним, что дизельное топливо, на котором передвигается автомобили марки Газель Next, является более экономным и безопасным для окружающей среды;
мощность дизельного двигателя автомобиля составляет 120 лошадиных сил, что для грузовика – качественно, универсально и престижно.

Выпускаются также Газель Некст на бензиновом двигателе. Расход топлива бензинового двигателя Газели Некст несколько отличается от дизельного аналога, здесь норма повыше.

Двигатель на бензине

Бензиновый двигатель имеет объем 2,7 л, то есть не сильно отличается от дизельной версии, а его мощность составляет 107 лошадиных сил. Для грузового автомобиля, это число является одним из наиболее оптимальных. Расход бензина на трассе – 9,8 л; в худших дорожных условиях – 12,1 л.

Производитель бензиновых двигателей для этих авто – EvoTEch. По сравнению со своей предшественницей – Газелью Бизнес, у новой модели предусмотрено гораздо меньше электроники в техническом обеспечении, что делает ее обслуживание более практичным. На разницу между зафиксированным в документах расходом топлива влияют те же факторы, что и на любой другой двигатель, поэтому универсальными способами можно уменьшить потребление машиной горючего.

Как уменьшить расход топлива на дизельном двигателе

Со временем на любом автомобиле растет потребление горючего, поскольку многие детали изнашиваются. Топливо с каждым днем дорожает, и далеко не всем остается по карману содержать «прожорливого железного коня». Особенно подорожание дизеля ударяет по бизнесу, связанными с перевозками груза. В такой ситуации можно воспользоваться некоторыми хитростями, которыми пользуются опытные автолюбители.

Основные приемы

замена воздушного фильтра. Такой элемент строения автомобиля в значительной мере влияет на уровень потребления бензина на трассе;
поэтому, когда воздушный фильтр портится, растет средний расход топлива Газели Некст;
просто установите новый воздушный фильтр согласно инструкции, и топливный расход Некста уменьшится на 10-15%.

Главное не переборщить – перекачаны шины должны на 0,3 атм, и ни в коем случае не больше. Кроме того, если опасность повредить подвеску на авто, поэтому нужно контролировать этот элемент строения машины, когда ездите на перекачанных шинах.

Корректировка стиля вождения

Норма расхода топлива на Газели Некст (дизель) может шагнуть в большую сторону, если водитель предпочитает резкую манеру вождения – резкий старт и торможение, скольжения, заносы, заезды на газон и т. п. Измените, свой стиль вождения, и тогда сможете сэкономить дополнительно. Соблюдение правил дорожного движения не вредило до сих пор никому.

Не стоит колесить на низких оборотах – такие маневры резко увеличивают средний расход топлива Газели Некст. Скорость – один из факторов, влияющих на расход дизеля. Эффективный, но рискованный шаг для того, чтобы сэкономить на топливе – отключение турбины дизельного двигателя. И еще несколько правил:

уменьшить расходы на потребление топлива Газель Некст на 100 км позволит переход на газ;
норма расхода газа не сильно отличается от литров на бензин или дизель, но при этом экономия существенная, потому что бензин и дизель стоят намного дороже, особенно выгодно ездить на метане, хоть у нас в стране и мало таких заправок;
экономия с помощью ГБО начинает ощущаться не сразу, а постепенно, в период задолженность за установку газового двигателя, который с лихвой окупается за несколько месяцев.

Приемы с декором

Эффективный способ украсить автомобиль и уменьшить расход топлива – установить на Газель спойлер, который придаст автомобилю более обтекаемую форму, что помогает уменьшить нагрузки на двигатель, которая возникает из-за сопротивления воздуха. Этот метод особенно эффективен для тех, кто занимается перевозками грузов, потому что на трассе спойлер эффективен лучше всего. Элементарное слежение за состоянием вашего автомобиля Газель Некст позволяет экономить на дорогом топливе и оптимизировать показатель скорости.

Подводя итоги

Многие из этих советов можно применить и к другим типам двигателей, которые работают не на дизельной основе. Предпринимать что-либо нужно разумно, потому что стремление экономить может навредить машине, и тогда придется оплачивать более дорогостоящий ремонт и не только технический.

Габариты

Ходовая часть

Топливо

Двигатель

Нет автолюбителя, которого бы не волновал расход топлива на его машине. Психологически важной отметкой является величина в 10 литров на сотню. Если расход меньше десяти литров, то это считается хорошо, а если выше, то требует объяснений. В последние несколько лет оптимальным с точки зрения экономии считается расход топлива около 6 литров на 100 км пробега.

Расход топлива ГАЗ ГАЗель NEXT составляет от 8 до 11.8 л на 100 км.

ГАЗ ГАЗель NEXT выпускается со следующими типами топлива: Газ/бензин, Бензин АИ-92, Дизельное топливо.

ГАЗель-Next 2.7 бензин

Расход топлива Газель-Некст 2.7 бензин на 100 км. Отзывы

Сергей, Петрозаводск. Вот жалею, что не послушал приятеля и сразу не взял версию с ГБО, а выбрал с бензиновым мотором. Расход в города даже с неполной загрузкой – стабильно 18 л на 100 км. У меня версия с цельнометаллическим кузовом-фургоном.
Петр, Новосибирск. Автомобиль покупался под работу, весной 2016 года. За полгода накрутил уже 18 000 км. В целом автомобилем доволен – с прежней ГАЗелью у Некст нет ничего общего, намного лучше сборка, кабина качественная, ломается намного меньше. Минус только один – расход в 16 литров по городу меня не радует вообще.
Анатолий, Санкт-Петербург. Для меня скоростные качества в таком автомобиле, как ГАЗель Некст совершенно не важны – главное, чтобы была нормальная грузоподъемность, не ломалась и было комфортно ездить – я целый день за рулем. Со своей задачей моя Газелька справляется на ура. Расход с загрузкой в городе около 20 литров – но меньше и быть не может.
Денис, Свердловск. Брал в 2016 году в максимальной комплектации. По городу мощности движка хватает за глаза, но на трассе конечно лошадок маловато. Расход на трассе 10 л, город – 15-16 л – это средние показатели, если загрузка полная, то конечно расход повыше.
Игорь, Краснодар. В принципе, своей Газелью-Некст я доволен, но иногда, особенно если полностью груженый, все таки 107 лошадок маловато. Также это чувствуется, если сильно спешишь – газ в пол жмешь, а динамика слабенькая. Ну с другой стороны, все таки это грузовик, а не спорткар. Что касается расхода – от 15 литров в городе, а то и больше.
Владимир, Москва. Это уже третья ГАЗель у меня – и я вам скажу, что наверное это самая лучшая и удачная из всех, что были. Прежде всего, нужно отметить кабину – намного комфортабельнее, чем в прежних версиях, просторно и с головой сделано. Расход в городе до 20 л с московскими пробками, на трассе – 10-12 л.
Алексей, Ростов. Машина хорошая – для работы самый нормальный вариант. В салоне удобно, в кузове места валом, мотор экономичный – для грузовичка 15-17 л в городе я считаю вполне нормальным расходом, моя Камри с мотором 1.6 литра потребляет 10-11, а тут мотор 2.7 и масса в несколько раз больше.

Газель Некст 2.7 газ

Отзывы о расходе топлива ГАЗель-Next 2.7 (газ)

Леонид, Москва. Газ – это очень большая экономия. Это я понял, когда у меня была прошлая Газелька, которую я переоборудовал на ГБО – расходы на топливо сократились сразу раза в 2. Поэтому при покупке ГАЗель-Next я сразу выбирал именно версию с газобаллонным оборудованием – лучше уже сразу с завода заказать, чем потом париться с переделкой. Динамика конечно слабовата, зато расход в Москве в 15-20 литров – это вообще копейки.
Юлия, Белгород. Для рабочих нужд приобрела две Газели-Некст с ГБО. Покупала их в 2014 году с разницей в пару месяцев. Водители довольны машинами, я тоже – серьезных поломок не было, не простаивают, да и экономичные в плане расхода. Судя по чекам с заправок и путевок, расход составляет примерно 16-17 л в городе.
Дмитрий, Владимир. Автомобиль покупался в автосалоне, в 2015 году. Версия с мотором 2.7 ГБО. В основном работаю по городу, но есть и межгород. Расход в городе 15 л летом, 16-17 зимой, на трассе 11-12 л. Мощности мотора для работы хватает с головой, хотя если по трассе едешь, то хотелось бы побольше.
Ярослав, Тамбов. Несмотря на то, что купил свой Некст почти два года назад, искренне удивлен тем, что он не ломался. Моя прошлая Газелька ломаться начала буквально через пару месяцев после покупки, причем серьезно. Еще удивила комфортабельная и удобная кабина, не хуже, чем у Крафтера. По расходу – на трассе выходит примерно 10-12 л газа на 100 км, если ехать спокойно, в городе – 15-17 л.
Кирилл, Саратов. У меня несколько Газелей, в конце 2015 года. Сначала с недоверием отнесся к Нексту, но что делать – нужна была еще одна машина, а денежные средства были ограничены, чтобы приобретать иномарку. Но после того, как купил новую Газель Некст, вообще не пожалел – намного лучше, чем прежние модели. Во-первых, комфортнее и удобнее, ничем не хуже иномарок. Во-вторых, заводское ГБО – расход газа по городу максимум 20 литров – это если полностью груженная. В ближайшее время планирую продать пару старых Газелек и взять два новых Некста.
Сергей, Новосибирск. ГБО для городского грузовика – это самый лучший вариант. У меня выходит летом не больше 16-17 л, зимой до 20 л – но это вполне нормально, так как мой Некст редко ездит пустым. Еще хочется отметить современную кабину, хорошее качество отделки кузова и отличную подвеску.
Денис, Самара. Всем советую газовую версию Газель Некст. Прежде всего, это заводская установка, на которую дается гарантия, а не установка в каком-то гараже дяди Васи. Во-вторых, машина новая – это уже плюс, все таки есть гарантия на многие узлы. Да и так мне вообще Некст нравится – дизайн современный, если бы не шильдик ГАЗ – вообще не отличить от импортных автомобилей. Расход газа в городе 14-16 л, трасса – 12 л.

ГАЗель-Next 2.8 дизель

Технические характеристики Газель Next | Газель Некст Дизель, 7 мест и 3 местные модели

Тип Двигателя	Дизельный, с турбонаддувом и охладителем наддувочного воздуха	Бензиновый, 4-тактный, впрысковый	Битопливный, 4-тактный, впрысковый (бензин/газ)
Количество цилиндров и их расположение	4, рядное	4, рядное	4, рядное
Диаметр цилиндров и ход поршня,мм	94×100	96,5×92	96,5×92
Рабочий объем цилиндров, л	2,8	2,69	2,69
Степень сжатия	16,5	10	10
Номинальная мощность, нетто кВт (л. с.)	88,3 (120)	78,5 (106,8)	78,5 (106,8) на бензине 76,7 (104,3) на газе
при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	3600	4000	4000
Максимальный крутящий момент, нетто, Н*м (кгсм)	270 (27,5)	220,5 (22,5)	220,5 (22,5) на бензине 219 (22,3) на газе
при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	1400-3000	2350±150	2350±150
Порядок работы цилиндров	1-3-4-2	1-2-4-3	1-2-4-3
Частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода, об/мин
— минимальная	750±50	800±50	800±50
— повышенная	4500	3000	3000
Направление вращения коленчатого вала (наблюдая со стороны вентилятора)	правое	правое	правое
Запас хода от одной заправки при движении на всех типах топлива	475	—	870
ЭБУ	один	—	единый
Общая емкость системы газовых баллонов, куб.м/кг	—	—	80/96*
Контрольный расход топлива при движении с постоянной скоростью:
— 60 км/ч, л/100 км	8,5	9,8	—
— 80 км/ч, л/100 км	10,3	12,1	—
Контрольный расход газа при движении с постоянной скоростью:
— 60 км/ч, куб.м/кг	—	—	11,8
— 80 км/ч, куб.м/кг	—	—	14,5

B; 2,8 дизель 150 л.с.; механика, привод задний

Код предложения: 1928520-ФЛ/ЕКТ-18. Покупая автомобиль в Европлан — Вы получаете 100% гарантию юридической чистоты, профессиональный и индивидуальный подход, быстрое заключение договора, различные варианты оформления. Автомобиль приобретался у официального дилера и принадлежит компании Европлан, то есть не находится в кредите, залоге или розыске! Год выпуска: 2018 Страна: Россия № ПТС: 390652 Серия ПТС: 52 ОХ ПТС дата выдачи: 26.10.2018 Кем выдан ПТС: ООО «Луидор-Тюнинг» Номер двигателя: 76094733 Модель двигателя: ISF2.8S5161P Номер кузова: A22R22K0096423 Номер шасси: ОТСУТСТВУЕТ Цвет: БЕЛЫЙ Тип двигателя: ДИЗЕЛЬНЫЙ Особые отметки: Выдан взамен ПТС (ПШТС) 52РА398245 VIN базового ТС: X96A22R22K2741920 20.10.2018 Базовая модель: ГАЗ- A22R22 на шасси Газель Next (ГАЗ-А22R22) Производитель: ООО «Луидор – Тюнинг» Технические характеристики автомобиля: ОБЩИЕ ДАННЫЕ Полная масса, кг 3500 Масса снаряженного автомобиля, кг 2365 Нагрузка на ось полностью гружёного автомобиля, кг Переднюю 1310 заднюю 2190 Дорожный просвет (под картером заднего моста при полной массе), мм 170 Габаритные размеры: длина/ширина/высота по кабине, мм 6220/2068/2137 Внутренние габаритные размеры грузовой платформы (длина/ширина/высота), мм 3040/1978/400 Минимальный радиус поворота по колее наружного переднего колеса, м 5,6 Контрольный расход топлива(замеряется по специальной методике)при движении с постоянной скоростью,л/100 км: 60 км/ч 8,5 80 км/ч 10,3 Максимальная скорость автомобиля нагоризонтальном участке ровного шоссе,км/ч: 134 Углы свеса (с нагрузкой), град.: Передний 22 задний 23 Максимальный подъём,преодолеваемый автомобилем с полной нагрузкой, % 26 Погрузочная высота, мм 960 Грузоподъемность, кг До 1200 ДВИГАТЕЛЬ Модель ISF2.8s4129Р Тип Дизельный, с турбонаддувом и охладителем надувочного воздуха Количество цилиндров и их расположение 4, рядное Диаметр цилиндров и ход поршня, мм 94х100 Рабочий объем цилиндров, л 2,8 Степень сжатия 16,5 Максимальная мощность, кВт (л.с.) 88,3 (149) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин 3600 Максимальный крутящий момент, нетто, Н·м (кгс·м) 330 (27,5) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин 1400-3000 ТРАНСМИССИЯ Сцепление Однодисковое, сухое, с гидравлическим приводом Коробка передач Механическая, 5-ступенчатая Карданная передача Два вала с тремя карданными шарнирами и промежуточной опорой Задний мост: Главная передача Гипоидная, передаточное число – 4,3 Дифференциал Конический, шестеренчатый ХОДОВАЯ ЧАСТЬ Колеса Дисковые, с неразборным ободом 5½ Jx16h3 Шины Пневматические, радиальные, размером 185/75R16C Подвеска: передняя Независимая, на поперечных рычагах с цилиндрическим пружинами, со стабилизатором поперечной устойчивости задняя Две продольные, полуэллиптические рессоры с дополнительными рессорами и стабилизатором поперечной устойчивости Амортизаторы Четыре – газонаполненные, телескопические, двухстороннего действия РУЛЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ Рулевой механизм с ГУР Реечного типа Насос ГУР Пластинчатый, двухкратного действия Рулевая колонка Регулируемая по углу наклона ТОРМОЗНОЕ УПРАВЛЕНИЕ Рабочая тормозная система Двухконтурная с гидравлическим приводом и вакуумным усилителем Тормозные механизмы: передних колес ДИСКОВЫЙ задних колес Барабанные Запасная тормозная система Каждый контур рабочей тормозной системы Стояночная тормозная система С механическим тросовым приводом к тормозным механизмам задних колес ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЕ Тип электрооборудования Постоянного тока, однопроводное. Отрицательные выводы источников питания и потребителей соединены с корпусом Номинальное напряжение, В 12 Аккумуляторная батарея 6СТ-75VL или 6СТ-85VL 1. Надстройка: • Еврофургон «Луидор-Тюннинг» (габариты внешние д 5000 * ш 2160 * в 2100) основание цельный швеллер, пол и борта — транспортная фанера, тент до низа, ворота распашные, верхняя загрузка на роликах (со съемной балкой), боковая загрузка «шторка» (съемная стойка)) 2. Дополнительное оборудование: • пневмоподвеска (на заднюю ось) • кондиционер в салон • Резиновые ковры в салон • Антикоррозийная обработка • Автосигнализация STARLINE A93 Комплектация Comfort (предпусковой подогреватель-отопитель, аккумуляторная батарея повышенной емкости, противотуманные фары, электропривод наружных зеркал заднего вида, головное устройство 2DIN с кнопками управления на руле и USB-выходом, стабилизатор задней подвески, электро-розетка, сиденье водителя «ЛЮКС», электро-стеклоподъемники, дополнительный отопитель, блокируемый дифференциал, полноразмерное запасное колесо, домкрат, укрывной чехол для радиатора, домкрат, монтажка, «серьга» для буксировки) 2-х рядная кабина, 6+1 мест, Двигатель Cummins 2.8s5161, ДИЗЕЛЬНЫЙ, 149,6 л.с., 2776 куб. см. Евро-5, Задний привод. ГУР, КПП 5-ступенчатая Устройство Эра Глонасс. Модификация: 3009K7 (Грузовой-бортовой; 2.776 куб. см — 150 л.с.; МКПП)

туарег 3 6 расход топлива

Поисковые запросы: мондео 4 расход топлива, где купить туарег 3 6 расход топлива, от чего зависит расход бензина.

расход рекстон бензин, минтранс расход топлива автомобилей, расход бензина сравнение, большой расход бензина ваз 2114 причины, расход топлива на 100 маз

большой расход бензина ваз 2114 причины Расход топлива Фольксваген Туарег составляет от 7.1 до 19.6 л на 100 км. Volkswagen Touareg выпускается со следующими типами топлива: Бензин АИ-95. Дизельное топливо. 3.6 л, 280 л.с., бензин, АКПП, полный привод (4WD). 12,4. Бензин АИ-95. У автомобилистов есть расхожая фраза: расход топлива в авто напрямую зависит от прокладки между сидением и рулём. С этим нельзя не согласиться, но не всё так однозначно. Расход топлива Volkswagen Touareg по отзывам владельцем машины. Туарег является оптимальным выбором для тех, кто хочет продемонстрировать свою состоятельность при этом не опасаться препятствий на своём пути. Реальная статистика по расходу топлива автомобиля Volkswagen Touareg I 3.6 AT (280 л.с.) в городском, загородном и смешанном циклах с возможностью фильтрации по стилю вождения, сезону, местности и скорости передвижения. Volkswagen Touareg (2G) owner story — observation. Временно, пока ждал новую летнюю резину, дабы не греметь и не разбрасываться шипами(да и температура в мае доходила под 30 градусов) поставил старые стоковые колеса Nokian 235/65R17 и сказать, что б. Подскажите, сколько литров топлива расходует Туарег с двигателем 3.6 FSI?. В городе расход составляет 19 литров. По трассе — 12 л. Машина не экономичная, но двигатель объемный, мощный, масса машины большая, полный привод. Пользующийся огромной популярностью внедорожник Фольксваген Туарег впервые был представлен в рамках Парижского автосалона 2002 года. Эта модель мгновенно привлекла внимание автолюбителей и профессионалов, став настоящим хитом. За время выпуска модель. расход топлива на 100 маз расход бензина веста 1 8 расход топлива фокус

эскалейд расход топлива калина большой расход бензина расход дизеля форд транзит мондео 4 расход топлива от чего зависит расход бензина расход рекстон бензин минтранс расход топлива автомобилей расход бензина сравнение

Не так давно появилась новинка, как экономитель топлива, в сфере автомобильных технологий, которая, по словам производителей и продавцов, может уменьшать расход топлива. Она называется FuelFree (Фуел Фри, Фул Фри). Чтобы не стать жертвой рекламы и купить бесполезный товар, надо почитать о нем отзывы на разных интернет-ресурсах. Как то в гаражах сосед выхваливал свою ласточку Шкоду, что начал существенно экономить на топливе с FreeFuel. Вот и я приобрел месяц назад. Экономитель действительно хорош. До 2 литров минус, по городу Я не слишком хорошо изучал в школе химию и физику, поэтому не могу оценить реалистичность описанного принципа действия средства. Помогите, кто знает больше?!? Норма расхода топлива Газель Некст 2.8 дизель на 100 км. Расход топлива Газель-Некст 2.7 бензин на 100 км. Отзывы. Сергей, Петрозаводск. Вот жалею, что не послушал приятеля и сразу не взял версию с ГБО, а выбрал с бензиновым мотором. Расход топлива на Газели Некст, дизель снова стал одним из самых популярных. На пути к такому успеху — gazelle Некст прошла несколько этапов испытаний. Сначала фирма выпустила в использование лишь несколько прототипов. ГАЗ ГАЗель NEXT выпускается со следующими типами топлива: Газ/бензин, Бензин АИ-92, Дизельное топливо. Модификация. Расход топлива, л/100 км. Используемое топливо. 2.8 л, 150 л.с., дизель, МКПП, задний привод (FR). Отзыв владельца ГАЗ Газель Next — наблюдение. Расход топлива по мере увеличения пробега то падал, то. Но как вы помните дорогие читатели, на этом мы не остановились и отправились в компанию Дизель Технологи , там нас прошили на Евро 3 , заглушили ЕГР www.drive2.ru/l/9791378/ Причем. ГАЗель Некст – полноразмерный фургон российского производства, считается. ГАЗель Некст двигатели. Официальная норма расхода топлива на 100 км. Я взял NEXT с дизелем, движок тяговит, жрёт немного 12.3 бортовой пишет. Да и на трассе круто себя чувствует машина. Но хотелось бы ещё 6. Расход топлива зависит от типа надстройки, но в среднем при скорости 60 км/ч он составляет. 14 комментариев на Расход топлива Газели Next. Некст 3 метра термо фургон,пробег 36.000 без спойлераПри скорости 80 расход 12л при 100 все 20 и это дизель,да не приведи господь был еще у.м.з 4216 евро. Газель Некст – популярный отечественный малотоннажный грузовой автомобиль, представленный также на рынке в виде автобуса. Следовательно, ему очень важно владеть информацией о расходе топлива Газель Некст на 100 км. Расход газель некст бензин. Данная модель транспортного средства пользуется неплохой популярностью не только. Тип топлива – дизель. С подобным силовым агрегатом данная модель выпускалась с самого начала производства. Норма расхода топлива следующая: городская черта – 10.3, по трассе.

туарег 3 6 расход топлива

Найти шлаг подачи топлива под капотом автомобиля (важно учитывать, что в инжекторных автомобилях установлено 2 шланга: подачи топлива и обратный). Шланг подачи наощупь чуть прохладнее, а также на нем может быть нанесена маркировка – желтые или белые полоски. Кроме того, если автомобиль оборудован компьютером электронного вспрыска топлива, его необходимо отключить за 10 минут до установки активатора. Расход топлива КИА Рио зависит от технических характеристик той или иной модификации автомобиля. Впервые эта марка на мировом рынке появилась еще в 2011 году. Она практически сразу пришлась по вкусу многим водителям. Расход топлива Киа Рио составляет от 3.8 до 9.8 л на 100 км. Kia Rio выпускается со следующими типами топлива: Бензин АИ-92, Бензин. Расход топлива, л/100 км. Используемое топливо. 1.4 л, 100 л.с., бензин, МКПП, передний привод. Хочу поделиться с вами, друзья, приятным для меня открытием! Вчера выехал с семьей на машине из Москвы в Тольятти. Ездил я туда и обратно неоднократно и всегда контролировал расход топлива, время в пути и среднюю скорость. Цифры обычно одни и те же. Kia Rio – компактный городской автомобиль, производится с 2000 года. Машина построена на базе южнокорейской модели. Александр, Магнитогорск. Брал Киа Рио с мотором 1.4 и автоматической КПП. Машина достойно едет, эффективно тормозит и неплохо управляется. По-моему, это лучшее творение корейцев. Расход топлива небольшой. В зависимости от стиля вождения и от выбранного режима автомобиль расходует. Ещё один дизельный агрегат, предлагаемый для модели Киа Рио – это 1,4-литровый CDRI, мощность которого составляет уже 90. Киа Рио с двигателем 1.6 л и МКПП расходует на трассе – 4.9 л, в городе – 7.9 л, и в смешанном режиме – 6 литров. Автомобиль с тем же двигателем, но с АКПП потребляет соответственно 5.2 л, 8.6 л и 6.5 л. Как снизить расход топлива? Из отзывов, которые представлены ниже, можно сделать вывод, что у. Kia Rio предлагает экономичный расход топлива во всех модификациях, надежные и динамичные двигатели с объемом от 1.3 до 1.6 л и мощностью от 84 до 123 л.с. с автоматической. Киа Рио Base с моторчиком 1.4 на 109 сил – моя первая машина. Отличная послушная машинка, прекрасно чувствует себя. Купил недавно Рио 1.4 на автомате 2012 года. Расход 11 литров бензина. Нормально ли это? Езжу в небольшом городе без пробок и тянучек. туарег 3 6 расход топлива. расход бензина веста 1 8. Отзывы, инструкция по применению, состав и свойства. На графиках представлен расход топлива автомобиля Volkswagen Transporter T5 в трех режимах: в городе, на трассе и в смешанном режиме. Показаны данные по расходу для всех известных модификаций. Для тех модификаций, для которых есть информация о всех трех режимах, построен общий график со. Расход топлива Фольксваген Транспортер составляет от 5.8 до 10.7 л на 100 км. Расход топлива Volkswagen Transporter 2015, коммерческий фургон, 6. Расход топлива, л/100 км. Используемое топливо. 2.0 л, 102 л.с., дизель, МКПП, передний. Расход топлива Фольксваген Т5 на трассе составляет 5,9-6,4 л, а в городских условиях 7,6-7,7 л. Реальный расход топлива на Фольксваген Транспортер (дизель) в городе – 9,4 л, на трассе – 8 л. Отзыв владельца Volkswagen Transporter T5 — заправка. вопрос к владельцам vw t-5 1.9 tdi 77 какой у вас состоит расход топлива в зимний период на мой взгляд у меня он составляет литров 10+ зимой это много ?. вопрос к владельцам vw t-5 1.9 tdi 77 какой у вас состоит расход топлива в зимний период на мой взгляд у. Volkswagen Transporter – семейство грузопассажирских автомобилей, ориентированных на массового потребителя. Юрий, Белгород. У меня Т5 2009 года выпуска, дорестайлинговый вариант с бензиновым мотором объемом 3,2 литра. Динамика на уровне обычной легковушки, как и управляемость. А вот. Volkswagen Transporter T5. Тип двигателя. Бензин. Дизель. Дизель. Максимальная скорость. 170 км/ч. 13.6 сек. Расход топлива в городе. Хочу выяснить реальный расход топлива у фольцваген т5 с двигателем 1,9 АХВ. У кого такой двигатель прошу сообщить свои показатели. У меня: город 11-11,5л, трасса 7,5-8л (скорость 100-130), манера вождения спокойная, без кондея. Volkswagen. Caravelle 1.9TD. О средствах массовой информации Производственный календарь на 2020 год Федеральный закон О полиции N 3-ФЗ Расходы организации ПБУ 10/99 Минимальный размер оплаты труда (МРОТ) Календарь бухгалтера на 2019 год. Все права защищены 1997—2019. Как и многие автомобили, Фольксваген Транспортер комплектуется бензиновыми и дизельными агрегатами. Средний расход тут был 13.2 литра. Двигатели, которые потребляли дизель, начинались с версии 1.9, развивающего 60 или 68 сил. Он тратил по 9.1 л топлива. Еще она комплектация – двухлитровая.

Какой расход топлива у Газели и от каких факторов он зависит

В 2013-ом на российский автопром вышла обновленная, ГАЗель небольшой грузоподъемности — Next. Фургон вместительный, надежный, с красивым интерьером и мощными движком. Производитель выпускает модель с дизельным и бензиновым движком. Транспортное средство популярно среди мелких оптовиков и предпринимателей за:

небольшое потребление горючего по городу и трассе;
простое обслуживание;
надежный, производительный мотор класса Cummins, подходящий для длительных переездов и нагрузок на автомобиль;

Того, кто планирует приобрести эту марку волнует расход топлива на газели некст на 100 км пути. И это понятно, ведь в машине стоит двигатель 2,8 л, а его работа требует приличного потребления топлива.

Дизельный двигатель

Дизель – горючее, которое расходуется значительно экономнее бензина, при этом не несет опасности для окружающей среды. Начиная с 2013-го базовой комплектацией Газель Некст является турбодизельный двигатель Cummins ISF 2. 8 S3129T. Мощность – 120 лошадиных сил, для грузовчика это отличный силовой показатель. В 2015-ом, модель оснащается другой версией движка, который выдает 150 л.с, а крутящий момент – 330 Нм. Ресурс такого двигателя – 400 000 тысяч км.

Значения расхода дизельного топлива на газель некст:

пользователи зафиксировали минимальный расход дизеля, он составил – 8,6 л.;
максимальный показатель потребления при использовании дизеля – 16,8 л.;

Как снизить затраты горючего на дизельном моторе?

проверить чистоту воздушных фильтров, при необходимости провести их замену;
залить масло повышенной вязкости, оно сохранит двигатель от преждевременного износа и перегрузок;
перекачать шины на 0,3 атм;
изменить манеру вождения, не совершать резких маневров;

Отзывы владельцев Газель Некст на дизельном двигателе:

Сергей, Орел. Приобрел первую модель Некста с дизельным мотором. Очень хороший автомобиль, за все время использования с ним не было никаких глобальных проблем. Потребляет умеренное количество топлива. Вне города потребление 9,1 л на сотню, в городских условиях 14 литров.

Владислав, Владимир. Купил этот грузовик, для экономии средств на горючем. На межгороде берет 11 л, верхний предел доходит до 12 л при скоростном режиме 120 км/ч.

Николай, Санкт-Петербург. Купил дизельный вариант, так как хотел мощный автомобиль с выносливым двигателем. Потребление топлива – 16 л на 100 км, по ухабам и бездорожью.

Двигатель на бензине

С 2014-го в начинке Газель Некст используют 4-х цилиндровый бензиновый двигатель УМЗ А274 EvoTech 2,7 по классу «Евро-4». Выдает 107 «лошадей», а также пяти ступенчатой коробкой передач. Наибольшее значение крутящего момента составляет – 220Нм. Если провести параллель с автомобилем предшественницей – Газель Бизнес, то Некст оснащена меньшим количеством электронных систем и более простая в обслуживании. По статистическим данным потребление бензина на межгороде – 10,1л, по городу – 12,1 л, в смешанном цикле – 11,0 л.

Отзывы владельцев Газель Некст на бензиновом двигателе:

Игорь, Новосибирск. Машину приобретал для работы, летом 2015. За все время пробег 28 000 км. В общем доволен производительностью, качеством сборки,а также отсутствием существенных поломок. У газель некст один минус — это расход в 16 литров по городским дорогам на сотку.

Валерий, Москва. Это вторая моя ГАЗель. Считаю ее лучшей. Она комофртна в управлении, надежна и беспроблемна. В городе потребляет до 20 л по пробкам, на трассе – 10-12 л.

Алексей, Краснодар. Автомобиль отличный вариант для работы предпринимателей. В фургоне много места, экономный расход бензина в городе для грузовика 17 л это даже мало.

Двигатель с ГБО

Автомобиль Газель Некст выпускается не только с бензиновым и дизельным мотором. В ней также предусмотрено ГБО, которое способно существенно сэкономить затраты на горючее. Использование природного газа стоит гораздо дешевле бензина. У Некст evotech с гбо расход топлива на 100 км летом 15-17 л по оживленным городским дорогам, а на межгороде – 10-12 литров.

Отзывы владельцев Газели Некст с ГБО:

Лев, Москва. Убедился, что ГБО отлично экономит средства. Переоборудование быстро себя окупило, расходы уменьшились в два раза. Динамика не мощная, но зато расход по московским пробкам в 15-20 литров – это существенная экономия средств.

Денис Белгород. Автомобиль брал новый у дилера, в 2015. Вариант с силовой установкой 2.7 ГБО. Обычно занимаюсь грузоперевозками в городе, но иногда в соседние области по 300-400 километров. Потребляет в городе 15 л летом, 17 зимой, на трассе около11-11,5 л.

Сергей, Томск. ГБО для небольшого фургона – это практичный выбор. У меня выходит в летнее время не больше 16-17 л, зимой до 20 л. Машина всегда нагружена.

Евгений, Самара. Рекомендую версию Газель Некст на газе. Важно, что заводское производство, с гарантией. В процессе пользования нареканий не возникло, Некст с хорошим дизайном, похожа на заграничные модели грузовиков. Потребление газового горючего в городе 14-16 л, трасса – 12 л.

Арсений, Тамбов. Приобрел фургон два года назад, за все время он не ломался. Предыдущая версия сломалась через три месяца. Понравился комфортный, красивый салон и удобная кабина. По расходу – на трассе 10-12 л газа на 100 км, в черте города – 15-17 л.

ГАЗель Next — обзор и технические характеристики

В 2013 году на российских рынках появилась новая модель от нижегородского завода – ГАЗель NEXT. В сентябре 2015 года был представлен цельнометаллический фургон, его продажи стартовали в апреле 2016 года.

Автомобиль доступен в различных вариантах: грузовой фургон, грузопассажирский фургон, микроавтобус, борт. К тому же в линейке существует порядка 150 всевозможных модификаций – от автодома до автоцистерны.

Технические характеристики ГАЗель Next Двигатель

Для цельнометаллического фургона предусмотрено два типа двигателей: бензиновый (Cummins ISF 2,8) и дизельный (Evotech 2,7). Оба агрегата работают с 5-ступенчатой механической коробкой передач.

Cummins — современный дизельный агрегат. Он 4-цилиндровый, объёмом 2.8 л, оснащённый непосредственной подачей Common Rail, турбонаддувом и охладителем наддувочного воздуха. Мощность на выбор: 120 л. с. с крутящим моментом 270 Нм; 149.6 л. с. с крутящим моментом 330 Нм.
Бензиновый двигатель Evotech — совместная разработка ГАЗ и фирмы Tenergy. Мотор объёмом 2.7 л выдаёт мощность в 106.8 лошадиных сил. Крутящий момент составляет 220 Нм.

Объём топливного бака равняется 80 л. На передней панели установлен рычажок для управления дистанционным приводом коробки передач (привод от компании Atsumitec Toyota Tsusho).

Размеры

Цельнометаллическая ГАЗель NEXT имеет три модификации: грузовой и грузопассажирский фургоны и пассажирский микроавтобус. В зависимости от этого размеры кузова имеют некоторые отличия.

Грузовой и грузопассажирский фургоны имеют две длины колёсной базы: среднюю (ДхШхВ – 5607 х 2068 х 2753 мм) и длинную (ДхШхВ – 6207 х 2068 х 2753 мм).

Пассажирский микроавтобус имеет следующие габариты: длина – 6415 мм, ширина – 1750 мм, высота – 2837 мм. При этом модель имеет разную компоновку сидений (см. фото ниже):

Грузовое пространство

Грузовой цельнометаллический фургон ГАЗель NEXT получил трёхместную кабину. Объём багажного пространства составляет 13.5 куб. метров. Под пассажирским креслом сделан специальный лючок, позволяющий перевозить длинномеры до 5 метров. Для удобной погрузки и разгрузки есть боковая сдвижная дверь и задние двери, распахивающиеся на 270 градусов.

Грузопассажирский вариант Combi – универсальное решение для перевозки пассажиров и грузов. Убранство машины оборудовано семью посадочными местами и багажным отсеком вместимостью 9.5 кубических метров. Над первым рядом сидений присутствует глубокая полка для вещей массой до 30 кг, а кресла «галерки» наделены возможностью трансформации в спальное место. Удобство седоков обеспечивают откидные столики, 12-вольтовая розетка и светодиодное освещение.

Безопасность

С целью увеличения уровня безопасности пассажиров и водителя кузов ГАЗели NEXT стал жестче, а в конструкцию силовых частей транспортного средства заложили программируемые зоны деформации. Эргономичные кресла оснащены ремнями безопасности. А также есть функция круиз-контроля.

В салоне

Салон автомобиля отличается функциональностью и эргономичностью. В салонное оснащение входит:

анатомическое сиденье водителя с пятью степенями регулировки, подлокотником, поясничным подпором и подогревом (опция)
регулируемая по высоте рулевая колонка фирмы CSA (Castellon Automotive)
электропривод зеркал и стеклоподъемников, электроподогрев зеркал (опция)
информативная комбинация приборов с бортовым компьютером
большое количество удобных отсеков для хранения
климатическая система фирмы DELPHI с салонным фильтром и кондиционером (опция)
мультимедийный информационно-развлекательный центр формата 2 DIN.

Технические данные

Параметры	Cummins ISF2.8s4129P	Evotech А274	Evotech А275 с LPG (Пропан)
Тип Двигателя	Дизельный, с турбонаддувом и охладителем наддувочного воздуха	Бензиновый, 4-тактный, впрысковый	Битопливный, 4-тактный, впрысковый (бензин/газ)
Количество цилиндров и их расположение	4, рядное	4, рядное	4, рядное
Диаметр цилиндров и ход поршня,мм	94×100	96,5×92	96,5×92
Рабочий объем цилиндров, л	2,8	2,69	2,69
Степень сжатия	16,5	10	10
Номинальная мощность, нетто кВт (л.с.) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	88,3 (120) 3600	78,5 (106,8) 4000	78,5 (106,8) на бензине; 76,7 (104,3) на газе 4000
Максимальный крутящий момент, нетто, Н*м (кгсм) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	270 (27,5) 1400-3000	220,5 (22,5) 2350±150	220,5 (22,5) на бензине; 219 (22,3) на газе 2350±150
Порядок работы цилиндров	1-3-4-2	1-2-4-3	1-2-4-3
Частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода, об/мин минимальная повышенная	750±50 4500	800±50 3000	800±50 3000
Направление вращения коленчатого вала (наблюдая со стороны вентилятора)	правое	Правое	Правое
Запас хода от одной заправки при движении на всех типах топлива	475	—	870
ЭБУ	один	—	единый
Общая емкость системы газовых баллонов, куб. м/кг	—	—	80/96*
Контрольный расход топлива при движении с постоянной скоростью: 60 км/ч, л/100 км 80 км/ч, л/100 км	8,5 10,3	9,8 12,1	—
Контрольный расход газа при движении с постоянной скоростью: 60 км/ч, куб.м/кг 80 км/ч, куб.м/кг	—	—	11,8 14,5

Новости ВСЕ НОВОСТИ GAZ

Видео ВСЕ ВИДЕО

Похожие на ГАЗель Next

Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве (Технический отчет)

Хилл, Л. Дж., Холкомб, Р. С., Петрич, С. Х., и Руп, Р. Д. Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве . США: Н. П., 1990. Интернет. DOI: 10.2172 / 6158411.

Хилл, Л. Дж., Холкомб, Р. С., Петрич, С. Х., и Руп, Р. Д. Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве . Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/6158411

Хилл, Л. Дж., Холкомб, Р. С., Петрич, С. Х., и Руп, Р. Д. Чт. «Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/6158411. https: // www. osti.gov/servlets/purl/6158411.

@article {osti_6158411, title = {Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве}, author = {Хилл, Л. Дж. и Холкомб, Р. С. и Петрич, С. Х. и Руп, Р. Д.}, abstractNote = {В этом отчете рассматривается вариант производства сланца для производства электроэнергии в Иордании.На рассмотрении находятся демонстрационные блоки мощностью 20 и 50 МВт, а также промышленная установка мощностью 400 МВт с возможностью добычи сланцевого топлива в масштабе 400 МВт, способной поставлять 7,8 миллионов тонн сланцевого топлива в год, а также способной утилизировать до 6,1 млн тонн увлажненной золы в год. Завод будет представлять собой установку прямого сжигания, сжигающую измельченный горючий сланец за счет использования технологии сжигания в циркулирующем псевдоожиженном слое. В отчете выделяются четыре области: (1) потребность в электроэнергии в Иордании, (2) экологические аспекты предлагаемой (ых) электростанции (ов) по производству сланца, (3) техническая осуществимость использования иорданского горючего сланца в циркулирующем псевдоожиженном слое котел сжигания (CFBC), и (4) экономическая целесообразность предлагаемой установки (ов).Исследование чувствительности было проведено для определения экономической целесообразности предлагаемого (ых) завода (ов) при различных предположениях о стоимости и потоках доходов в течение всего срока службы завода. Результаты чувствительности расширены, чтобы включить основные дополнительные преимущества варианта сланцевой энергетики: (1) экономия иностранной валюты от использования внутренних энергоресурсов, (2) совокупный эффект дохода от использования местной рабочей силы и (3) ) более высокий уровень энергетической безопасности. 14 фиг., 47 таб.}, doi = {10.2172/6158411}, url = {https://www.osti.gov/biblio/6158411}, журнал = {}, номер =, объем =, place = {United States}, год = {1990}, месяц = {11} }

Влияние человека на разнообразие млекопитающих в прошлом и будущем

ВВЕДЕНИЕ

Текущее разнообразие млекопитающих состоит примерно из 5700 существующих видов ( 1 ). Кроме того, как минимум 351 вид млекопитающих вымер с начала позднего плейстоцена 126 тысяч лет (тыс. Лет назад), 80 из которых известны из исторических отчетов ( 1 ) с 1500 года нашей эры (наша эра), в то время как все остальные известны только по ископаемым или зооархеологическим данным ( 2 ). Эти быстро растущие тенденции исчезновения видов млекопитающих в относительно недавнем прошлом совпадают с аналогичными тенденциями в других группах животных, таких как птицы, рептилии, земноводные и рыбы с плавниками, что побуждает ученых объявить о текущем кризисе биоразнообразия ( 3 ).

Чтобы измерить истинную серьезность нынешних темпов вымирания, необходимо сопоставить эти темпы с естественными, дочеловеческими темпами вымирания. В нескольких исследованиях был рассмотрен вопрос о том, в какой степени текущие темпы исчезновения превышают фоновые уровни ( 3 — 7 ). Однако эти исследования оценили темпы вымирания с таксономическим разрешением родов или семейств в масштабе вымирания на миллион лет (млн лет назад). Хотя результирующие коэффициенты обычно используются в качестве прокси для коэффициентов исчезновения видов, существует вероятность больших расхождений между коэффициентами, рассчитанными на разных таксономических уровнях и в разных временных масштабах, поскольку они неизбежно занижают истинные коэффициенты на уровне видов.Кроме того, в этих предыдущих исследованиях были интегрированы коэффициенты по предопределенным временным интервалам, что может непреднамеренно привести к смещению результирующих оценок скорости ( 3 , 8 ). В предыдущем исследовании для североамериканских млекопитающих за весь кайнозойский период (после 66 млн лет назад) была оценена средняя скорость исчезновения видов в 0,249 вымирания на вид на 1 млн лет ( 9 ), но временные и таксономические оценки более мелкомасштабны. темпы исчезновения в настоящее время отсутствуют.

На протяжении десятилетий ученые обсуждали, в какой степени люди приводили к исчезновению видов уже в доисторические времена. Несколько исследований определили человека как главный двигатель исчезновения видов с начала позднего плейстоцена ( 10 — 12 ), в основном на основе временных ассоциаций между прибытием человека и исчезновением видов мегафауны. Некоторые авторы приводили доводы в пользу сильного давления со стороны человека на охоту, особенно на млекопитающих мегафауны ( 13 — 15 ). Вместо этого в других исследованиях утверждается, что археологических данных об охоте на вымершие виды млекопитающих недостаточно, чтобы указать на вымирание по вине человека, особенно в континентальном масштабе ( 16 ), и что очевидная временная конгруэнтность может быть связана с другими внешними факторами.Континентальные вымирания в течение последних 126 тыс. Лет назад иногда связывают с крупными климатическими и экологическими колебаниями, связанными с ледниково-межледниковыми циклами в течение позднего четвертичного периода ( 17 — 19 ). Однако другие исследования пришли к выводу, что комбинированное воздействие человека и климата лучше всего объясняет прошлые вымирания ( 5 , 6 ). Эти предыдущие исследования были сосредоточены исключительно на вымираниях мегафауны, в основном ограниченных плейстоценом.

Независимо от движущих факторов вымирания в плейстоцене, влияние человека на самые недавние вымирания (с 1500 г. н.э.) неоспоримо, и центральный вопрос касается влияния, которое антропогенно повышенные темпы вымирания окажут на разнообразие млекопитающих в будущем. При составлении прогнозов на будущее важно учитывать, что события исчезновения в прошлом составляют лишь часть истинного антропогенного воздействия на биоразнообразие ( 20 ). Помимо того, что человеческая деятельность подтолкнула виды к глобальному вымиранию, она привела к уменьшению размеров популяций и ареалов видов для гораздо большей части видов млекопитающих ( 21 ).Рассмотрение этих тенденций включено в критерии Красного списка Международного союза охраны природы (МСОП) для оценки риска исчезновения отдельных видов (Категории и критерии Красного списка МСОП, версия 3. 1). В предыдущих исследованиях применялись различные подходы к оценке ожидаемой утраты биоразнообразия в будущем. Некоторые сценарии предсказывают значительную потерю видов в ближайшем будущем, возможно, достигнув уровней пяти предыдущих массовых вымираний в истории Земли в течение десятилетий или столетий ( 3 ).Однако некоторые из этих прогнозов основаны на упрощающих предположениях, например, с учетом того, что все виды, находящиеся под угрозой исчезновения, неизбежно вымрут в течение нескольких десятилетий ( 3 , 12 ).

Здесь мы собираем из научной литературы самые недавние случаи обнаружения окаменелостей для всех 351 вида млекопитающих, которые, как известно, вымерли в глобальном масштабе с начала позднего плейстоцена, в соответствии с таксономией из ( 2 ). Чтобы справиться с неравномерным и неполным отбором образцов в летописи окаменелостей ( 22 ), мы оценили время вымирания, которое, вероятно, имело место после последнего появления, с использованием расчетных показателей сохранности.Для любых вымерших видов с подтвержденным появлением с 1500 года нашей эры мы использовали эти последние подтвержденные наблюдения вместо дат последнего появления на основе окаменелостей. Наш исследуемый период времени включает сильные климатические колебания, включая последний максимум ледникового периода и предшествующий межледниковый период, который был похож на климат сегодняшнего голоцена. Период времени также включает экспансию Homo sapiens из Африки и последующую колонизацию всех основных массивов суши.Мы применяем наш набор данных на уровне видов для статистической оценки того, можно ли и в какой степени отнести вымирание видов за последние 126 тыс. Лет назад к антропогенным или климатическим факторам, используя недавно разработанный байесовский алгоритм для оценки скорости на основе данных о последних случаях ( 23 ). Затем мы применяем оцененные коэффициенты для моделирования будущей утраты биоразнообразия и сравниваем эти прогнозы, основанные на скорости исчезновения, с прогнозами, основанными на вероятностях исчезновения, связанных со статусом сохранения всех существующих видов МСОП.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Скорость вымирания в прошлом увеличивается

На глобальном уровне мы обнаруживаем, что текущие темпы вымирания примерно в 1700 раз [от 1200 до 2300 раз, 95% интервал максимальной апостериорной плотности (HPD)] выше, чем в начале Поздний плейстоцен (рис. 1). Простое моделирование показывает, насколько серьезны эти текущие темпы: исчезновение 351 глобального вида млекопитающих, которое произошло с начала позднего плейстоцена, произойдет всего за 810 лет [95% доверительный интервал (ДИ), от 500 до 1100 лет] в условиях высокого повышенные текущие темпы исчезновения, в то время как они потребуют 1.75 млн лет (ДИ от 0,95 до 2,99 млн лет), если скорость вымирания не изменилась с начала позднего плейстоцена (рис. S1). Модель изменения скорости, которая в наибольшей степени подтверждена глобальными данными в нашем анализе, предполагает четыре события значительного увеличения скорости вымирания. Предполагаемые времена увеличения скорости вымирания составляют от 63 800 до 32 200 лет назад, от 16 000 до 9500 лет назад, от 2300 до 600 лет назад и 180 и 120 лет назад (HPD; Таблица 1).

Рис. 1 Различные временные периоды снижения разнообразия и увеличения скорости исчезновения между ареалами и отрядами.

Графики показывают снижение разнообразия (черные линии, 100 смоделированных дат вымирания для каждого вида), а величина скорости вымирания увеличивается относительно начальной скорости (красные линии, средние значения) во времени для всех пространственных ( A –). H ) и два примера таксономических подмножеств (от I до J ), проанализированных в этом исследовании. Скорости вымирания оценивались с помощью байесовской модели изменения скорости, на основе которой выводились сроки, количество и величина сдвигов в темпах вымирания из дат вымирания каждого подмножества.Мы рассчитали средние предельные нормы (гармоническое среднее) отдельно для всех моделей числа смен, которые были поддержаны апостериорной вероятностью более 10% (таблица S3). Модель изменения скорости, которая была лучше всего подтверждена данными, показана сплошным красным цветом, а прозрачные красные линии показывают вторую лучшую модель, если таковая имеется. Все оценки скорости преобразованы и нанесены на график по мере увеличения скорости вымирания относительно базового значения 126 тыс. Лет назад. Обратите внимание, что ось скорости вымирания (справа, красная) нанесена в логарифмическом пространстве для лучшей видимости.Ось времени слева от сплошной вертикальной черной линии (0 CE) отложена в единицах тысяч лет назад (BP), а временная ось справа от 0 CE отложена в годах CE в логарифмическом пространстве для лучшей видимости. недавние изменения ставок. Вертикальные столбцы, заштрихованные зеленым цветом, отмечают время первого прибытия человека (если применимо).

Таблица 1 Время предполагаемых сдвигов в темпах вымирания.

В таблице показаны сроки предполагаемых сдвигов скорости вымирания (95% диапазон HPD) для всех подмножеств данных, проанализированных в этом исследовании.Для нескольких подмножеств было несколько поддерживаемых моделей смен, которые различаются предполагаемым числом увеличений скорости. Все модели сдвига, которые поддерживались апостериорной вероятностью более 5%, показаны здесь для каждого подмножества (см. Таблицу S3 для обзора апостериорных вероятностей для различных моделей).

Время первых двух идентифицированных сдвигов скорости совпадает со временем колонизации новых континентов H. sapiens (таблица S1), в основном Австралией [прибытие людей: 65–44 тыс. Лет назад; ( 24 )] и Америку [24–12 тыс. Лет назад; ( 25 )].Это подтверждается при анализе данных о вымирании этих двух континентальных регионов по отдельности (включая только виды, эндемичные для каждого региона), который показывает доказательства увеличения скорости вымирания, совпадающей со временем прибытия человека на каждый из этих континентов (рис. 1). По нашим оценкам, самый ранний сдвиг скорости в Австралии произошел между 65 и 44 тыс. Лет назад (HPD), в Северной Америке — между 21 и 11 тыс. Лет назад, а в Южной Америке — между 35 и 8 тыс. Лет назад. Большой интервал неопределенности, связанный с увеличением скорости в Южной Америке, может быть результатом в целом скудной летописи окаменелостей этого континента, особенно по сравнению с Северной Америкой (рис.S3C), что влияет на точность смоделированных дат вымирания (рис. S2), тем самым увеличивая неопределенность оценок скорости.

Подобные закономерности были обнаружены в предыдущих исследованиях ( 6 , 11 , 13 ), в которых утверждается, что люди оказали большое влияние на фауну, особенно в Австралии и Америке, поскольку млекопитающие на этих континентах были поведенческими. наивна к присутствию гомининов и поэтому уязвима для появления H. sapiens как эффективного нового хищника.Точно так же в этих исследованиях утверждается, что млекопитающие в Африке и Евразии были экологически адаптированы к хищничеству гомининов в результате совместной эволюции, возможно, еще несколько миллионов лет назад ( 26 ), и, таким образом, были более устойчивы к давлению охоты человека в позднечетвертичный период, приводящий к меньшему количеству вымираний, что согласуется с нашими выводами (рис. 1).

Острова показывают сходные общие закономерности по сравнению с континентами с точки зрения воздействия прибытия людей. Здесь мы проанализировали две большие биогеографически связанные островные системы: Мадагаскар и Карибский бассейн.Расчетное время прибытия людей для обеих этих островных систем относится примерно к одному и тому же времени: от 10 до 4 тыс. Лет назад для Мадагаскара ( 5 , 27 ) и от 7 до 4 тыс. Лет назад для Карибского моря ( 28 ), хотя даты для обеих систем остаются спорными ( 27 ). Мы находим сильную поддержку в увеличении скорости исчезновения на Мадагаскаре после прибытия первого человека (рис. 1). Точно так же мы находим доказательства увеличения скорости в системе островов Карибского моря, которая в значительной степени совпадает с предлагаемыми временными рамками прибытия людей. Однако эта закономерность менее очевидна, поскольку ранняя граница вероятного интервала, окружающего предполагаемый сдвиг, немного предшествует самому раннему предполагаемому времени прибытия человека (рис. 1).

Предыдущие исследования показали высокую избирательность вымирания млекопитающих по размеру, начиная с позднего плейстоцена, с самыми высокими показателями вымирания более крупных видов ( 5 — 7 , 11 , 12 ). Это предубеждение, вероятно, отражает вымирания, связанные с людьми, поскольку археологические данные показывают, что люди охотились на крупных млекопитающих ( 29 ).Хотя большая часть этой модели может быть обусловлена размером тела, другие характеристики, такие как скорость роста популяции, также могли быть важны ( 10 ). Большинство таких признаков невозможно реконструировать непосредственно для вымерших таксонов, но все они, вероятно, имеют сильный филогенетический сигнал ( 30 ). Поэтому мы также провели отдельные анализы для всех отрядов млекопитающих. Мы обнаружили, что время, количество и величина вымирания сильно различаются среди отрядов млекопитающих (таблицы 1 и 2, а также данные S1). Например, сравнение между приматами и хоботками (слонами), двумя ранее широко распространенными отрядами, которые сильно различаются по среднему размеру тела, показывает значительные различия в динамике скорости вымирания, причем хоботки испытали повышенную скорость вымирания с 25 тыс. Лет назад, в то время как приматы испытали низкие уровни вымирания. исчезновения до гораздо более недавнего времени (7 тыс. лет назад; рис.1). В последние несколько тысяч лет даже темпы исчезновения отрядов, которые в основном состоят из видов с более мелким телом, таких как приматы и грызуны, начали расти (Таблица 1), вероятно, в ответ на повсеместное разрушение среды обитания в результате изменения землепользования человеком, а не от прямой охоты ( 31 ).

Таблица 2 Разнообразие, скорость исчезновения и величина увеличения скорости в разные моменты времени.

Отображаемые оценки скорости вымирания основаны на модели сдвига [обратимый скачок цепи Маркова Монте-Карло (RJMCMC)], усреднены по полному апостериорному распределению (исключая 10% выгорание) и масштабированы по вымираниям по видам в год (E / SY ).Последние два столбца показывают величину увеличения скорости вымирания относительно базового значения 126 тыс. Лет назад. Будущее разнообразие и коэффициенты оцениваются на основе моделирования «продолжающихся тенденций МСОП».

Причины исчезновения

Сроки изменения скорости исчезновения, выявленные в этом исследовании, совпадают с моделями колонизации человека (рис. 1). Мы дополнительно исследовали эту возможную корреляцию более подробно, чтобы ответить на продолжающиеся споры о том, были ли человеческие или климатические причины или их комбинация причиной вымирания в прошлом.Для этой цели мы применили байесовскую корреляционную модель, в которой скорость вымирания выражается как линейная или экспоненциальная функция непрерывного во времени предсказателя. Проверенные предикторы включали численность населения, занятость людей на земле (то есть общую площадь, занимаемую людьми, включая все основные массивы суши и острова), глобальную температуру и величину изменения температуры. Затем мы применили оценочные скорости вымирания во времени на основе этих предикторов, чтобы смоделировать снижение разнообразия млекопитающих на протяжении всего периода исследования, начиная со значения 6065 видов (разнообразие млекопитающих 126 тыс. Лет назад).Наконец, мы сравнили полученные оценки разнообразия во времени с эмпирическими данными вымирания и вычислили среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) для всех моделей. Показатели точности, представленные ниже, были вычислены путем вычитания значений MAPE из 100% и представляют собой меру того, насколько хорошо модель вымирания предсказывает вымирание млекопитающих в прошлом (адекватность модели).

Плотность населения в качестве единственного предиктора объясняет характер исчезновения млекопитающих с точностью 96,0% (94. От 6 до 98,0% ДИ; Рис. 2 и Рис. S4). Точно так же заселение человеком земель является хорошим предсказателем вымирания в прошлом с точностью 97,1% (от 94,6 до 98,9%), хотя оно дает более предвзятые прогнозы разнообразия в сторону настоящего, поскольку максимальное значение этого предсказателя оставалось почти постоянным в течение последних 10 лет. ka (рис. S4 и S5). С другой стороны, предсказатели климата приводят к очень низким значениям точности, таким как глобальная температура с точностью 63,6% (от 57,0 до 68,2%) и скорость изменения температуры с 60.Точность 2% (от 54,4 до 65,7%). Эти значения точности лишь незначительно увеличиваются, если учесть временную задержку в реакции темпов вымирания на колебания климата (рис. S4 и S5). Оценки точности, оцененные для всех климатических моделей, существенно не отличаются от нашей нулевой модели с точностью 59,4% (от 53,1 до 64,5%; рис. S5), которая является постоянной моделью без изменения прогнозирующей переменной во времени. Эта постоянная модель представляет собой маловероятный сценарий, в котором мы предполагаем, что скорость вымирания была постоянной на протяжении всего периода времени этого исследования, в отличие от множественных сдвигов в темпах вымирания, выведенных из данных (рис.1). Точность заметно улучшается до 97,8% при применении нашей модели изменения скорости (от 96,4 до 99,0%; Рис. 2 и Рис. S4).

Рис. 2 Более высокая адекватность модели для человеческой корреляционной модели по сравнению с климатической моделью.

Отображаемые модели могут быть сгруппированы в модели корреляции (от A до C ), в которых скорости вымирания оцениваются как функция непрерывных во времени предикторов и модель изменения скорости ( D ) с отдельным и ограниченным количеством изменения скорости, рассчитанные исключительно на основе набора данных о датах исчезновения.В качестве переменных корреляции применялись глобальная плотность населения (A) и глобальная средняя температура (B), а также их взаимодействие в смешанной модели (C). Для каждой модели показаны непрерывные во времени прогностические траектории (черный, вверху; только для моделей корреляции), расчетные скорости во времени (красный, средний; средние значения и 95% HPD) и смоделированное разнообразие видов млекопитающих на основе расчетных показателей. (зеленый, внизу). Показатели точности в нижней части нижних панелей отражают, насколько точно соответствующая модель предсказывала вымирание в прошлом, и были рассчитаны на основе оценок MAPE каждой модели (см.инжир. S4). Входные данные для смешанной модели (C) включали произведение плотности населения и глобальной температуры, а также каждую из этих переменных по отдельности. См. Рис. S5 для дальнейших моделей корреляции. Ось времени масштабируется в тысячах лет до настоящего момента (BP).

Смешанная модель, включающая как человеческие, так и климатические предикторы, а также их взаимодействие (плотность населения и глобальная температура), работает аналогично человеческим моделям корреляции с точностью 95,6% (от 93,6 до 97,2%; рис.2). Коэффициенты корреляции, оцененные для этой модели (рис. S6), которые указывают на направленность (положительная или отрицательная корреляция) и силу влияния предиктора на прошлые вымирания, существенно не отличаются от 0 (корреляция на основе 95% HPD отсутствует. ) только для климата и для условия взаимодействия между климатом и людьми, в то время как коэффициент корреляции для размера человеческой популяции значительно выше 0 (положительная корреляция на основе 95% HPD). Это указывает на то, что даже в смешанной модели плотность населения является решающим предиктором.

Кроме того, мы протестировали переменные-предикторы, отражающие эффект всего рода Homo , а не только H. sapiens . Это привело к немного более низким показателям точности по сравнению с человеческими предикторами с точностью 90,1% для плотности популяции гомининов (от 88,1 до 92,4% ДИ; рис. S4 и S5) и с точностью 95,4% для заселения земель гомининами (от 91,9 до 97,7%).

Чтобы дополнить оценки точности MAPE дополнительной статистикой адекватности модели, мы рассчитали коэффициент детерминации ( R ²) как меру того, какая часть эмпирических вымираний предсказывается моделью.Эти значения демонстрируют те же закономерности, что и оценки точности, со значительно более высокими значениями R ² для моделей человеческой корреляции, в то время как значения моделей корреляции климата не были значительно выше, чем у нулевой модели (рис. S7).

Мы подчеркиваем, что показатели точности наших корреляционных моделей отражают, насколько динамика вымирания в прошлом может быть объяснена только одной переменной (например, плотностью населения). На самом деле причины вымирания более сложны, и не ожидается, что они будут полностью зависеть от одной переменной.Тем не менее, наши результаты показывают, что рост населения и связанные с ним процессы оказали сильное влияние на вымирание млекопитающих, в то время как глобальные климатические закономерности, такие как последний ледниковый максимум, не оставляют статистически заметных следов в отчетах о вымирании.

Прогнозы на будущее

Чтобы обеспечить основу для сравнения исторических антропогенных воздействий с продолжающимся кризисом биоразнообразия, мы спрогнозировали будущую потерю разнообразия по двум различным типам сценариев для всех географических и таксономических подмножеств, либо на основе темпов исчезновения, основанных на прошлых исчезновениях ( палеосценарии, для которых мы определили два сценария) или на основе текущего статуса угрозы для видов (текущий сценарий угрозы).Текущий сценарий угрозы основан на информации о статусе угрозы МСОП и моделирует будущее исчезновение, а также учитывает ожидаемые будущие изменения статуса угрозы. С другой стороны, два палеосценария основаны только на прошлой записи вымирания и не содержат информации о текущем статусе угрозы. В одном из этих палеосценариев мы моделируем будущую потерю видов на основе текущей скорости вымирания, рассчитанной на основе прошлых вымираний (см. Скорости на рис. 1 и в таблице 2). В другом палеосценарии мы применяем оценочный фактор корреляции человека (рис.S6) вместе с прогнозами будущих популяций людей на различных территориях для прогнозирования будущих потерь видов на основе ожидаемого увеличения популяций людей.

В частности, для сценария, основанного на МСОП, мы прогнозируем существенные потери разнообразия во всех отрядах и на суше к 2100 году, последнему году нашего смоделированного периода времени (рис. 3). На основе сценария на основе МСОП мы прогнозируем исчезновение 558 (ДИ, от 502 до 610) видов млекопитающих во всем мире к 2100 году. В среднем мы обнаруживаем, что прогнозы на будущее на основе МСОП приводят к увеличению в 5–35 раз смоделированные вымирания, чем те, которые можно было бы ожидать на основе текущих темпов вымирания, оцененных по прошлым вымираниям (рис.3).

Рис. 3 Значительные потери видов, прогнозируемые к 2100 году нашей эры.

Подграфикы показывают оценки видового разнообразия млекопитающих в мире ( A ) и для всех пространственных (от B до H ) и таксономических подгрупп (от I до T ), проанализированных в этом исследовании. Цветные графики скрипки представляют собой графики плотности 95% доверительного интервала для прогнозов разнообразия, основанных на сценариях моделирования «прогнозирование статуса угрозы МСОП» (МСОП, красный), «прогноз текущего уровня вымирания» (PR, желтый) и «прогноз модели человеческой популяции. »(HU, зеленый).В первом сценарии (МСОП) мы моделировали вымирания на основе текущих статусов угроз для видов, применяя вероятности исчезновения, связанные с этими статусами. Во втором сценарии (PR) мы применили текущие темпы вымирания, рассчитанные на основе прошлых данных по вымиранию. В третьем сценарии [только для подмножеств пространственных данных (от A до H)] мы смоделировали будущее вымирание на основе коэффициента корреляции, оцененного для плотности населения, в сочетании с прогнозами будущего населения для различных областей. Горизонтальные пунктирные линии показывают текущее видовое разнообразие каждой группы. Обратите внимание, что оси y показывают только часть возможных значений разнообразия и не включают 0.

Подобно оценкам постоянного разнообразия, прогнозируемые темпы вымирания на 2100 год значительно увеличиваются в сценарии на основе МСОП по сравнению с два других палеосценария для всех таксонов и регионов (рис. 4). Для большинства подмножеств это предсказанное увеличение темпов вымирания имеет масштаб в несколько порядков; однако, в частности, для Австралии и Карибского бассейна текущие ставки уже повышены до уровней, аналогичных сценариям МСОП (рис.4). Это говорит о том, что, хотя прогнозы на основе МСОП кажутся суровыми, они реалистичны, поскольку в настоящее время некоторые районы уже достигли такого высокого уровня исчезновения.

Рис. 4 Ожидаемое увеличение темпов исчезновения для большинства отрядов и территорий.

В структуре, эквивалентной рис. 3, графики скрипки (от A до T ) показывают 95% -ную интервальную плотность HPD расчетных скоростей вымирания в 2100 году на основе различных сценариев прогнозирования разнообразия.Показатели МСОП (красный цвет) были рассчитаны на основе моделирования будущих исчезновений на основе статуса угрозы МСОП видов в каждой подгруппе. Эти прогнозы скорости вымирания неизменно выше, чем нынешние скорости (PR), рассчитанные на основе недавних исчезновений (желтый). Для нескольких пространственных подмножеств (B, C, E, F и H) мы прогнозируем увеличение скорости, основанное исключительно на увеличении численности населения (HU, зеленый). Ставки оценивались с использованием сменной модели, реализованной в PyRate. Мультимодальность некоторых распределений ставок отражает модельную неопределенность применяемой модели смены.

В частности, в Африке и Евразии было сравнительно немного недавних исчезновений видов и, следовательно, оценки темпов исчезновения в настоящее время низкие, однако многие из ныне существующих видов находятся под серьезной угрозой. Это приводит к большим расхождениям между текущими темпами вымирания и темпами, прогнозируемыми на следующие 80 лет по сценарию МСОП (рис. 4). В частности, для Африки мы можем видеть, что один только прогнозируемый рост численности населения в будущем приводит к значительно более высоким темпам вымирания по сравнению с темпами вымирания в настоящее время, даже без учета нынешнего статуса высокой угрозы для такого количества видов (рис.4). Это указывает на то, что рост человеческого населения будет представлять серьезную угрозу для текущего биоразнообразия в этих регионах.

ОБСУЖДЕНИЕ

Люди являются основной движущей силой вымирания млекопитающих с позднего плейстоцена

В этом исследовании мы оцениваем конкретные времена сдвигов в темпах вымирания в результате вымирания млекопитающих с начала позднего плейстоцена. Эти оценки полностью включают неопределенности, связанные с датировкой ископаемых, а также неопределенность, связанную с моделированием дат вымирания по ископаемым находкам [e.g., эффект Синьора-Липпса ( 22 )]. Включая эти неопределенности, мы ожидаем, что различия во временной плотности выборки хронологий вымирания из разных регионов (т. Е. В одних регионах редкая летопись окаменелостей, а в других — более плотная выборка) не будут искажать итоговые оценки скорости вымирания, а вместо этого будут захвачены вариациями в интервалах неопределенности, окружающих эти оценки. Эти расширенные интервалы неопределенности, окружающие расчетное время изменения скорости, можно увидеть для областей с редкой летописью окаменелостей, таких как Южная Америка и Карибский бассейн.Однако для других районов, особенно Австралии, Северной Америки и Мадагаскара, мы находим убедительные доказательства отчетливого пика темпов исчезновения после прибытия человека, что дополняет результаты предыдущих исследований ( 5 , 6 ).

Несколько линий доказательств подтверждают гипотезу о том, что наблюдаемое совпадение времени прибытия человека и увеличения скорости вымирания в Австралии и Америке, скорее всего, представляет собой истинную причинно-следственную связь, а не результат внешних факторов, влияющих на оба события (например, климатические колебания и связанные с ними изменения). на уровне моря, что позволяет людям колонизировать новые суши, вызывая вымирание млекопитающих).Во-первых, наши корреляционные модели показывают, что прошлые колебания климата являются плохим предиктором вымирания млекопитающих (рис.2), хотя важно иметь в виду, что наша протестированная переменная-предиктор отражает только глобальные тенденции, которые могут отличаться от местных климатических колебаний (см. обсуждение ниже). Во-вторых, нет никаких доказательств увеличения скорости вымирания в позднем плейстоцене в Австралии до прибытия человека (рис.1), несмотря на большие колебания климата, и есть убедительные доказательства того, что никаких серьезных изменений климата или среды обитания в Австралии не происходило в течение предполагаемого времени вымирания. повышение ставки ( 32 , 33 ).Точно так же мы не находим свидетельств увеличения числа случаев до прибытия людей в Америку (рис. 1). Наконец, мы не находим никаких свидетельств увеличения скорости вымирания на других континентах, совпадающих со сроками сдвигов в Австралии и Америке, чего можно было бы ожидать, если бы крупномасштабные изменения климата вызвали изменения скорости на этих континентах.

В этом исследовании мы протестировали различные модели корреляции, включая смешанную модель, которая учитывает человеческие и климатические факторы и взаимодействие между ними (рис.2). Мы не обнаружили заметного влияния климата на вымирание млекопитающих на протяжении всего изученного периода времени. Эти результаты противоречат предыдущей поддержке гипотезы о том, что взаимодействие человека и климата привело к вымиранию млекопитающих (хотя и ограничивается мегафаунами) в течение того же периода времени ( 6 ). С другой стороны, увеличение плотности населения оказало заметное влияние на вымирание млекопитающих, объясняя прошлые вымирания с точностью ~ 97%.

Объяснение сложного биологического процесса, такого как вымирание, с помощью одного предиктора, такого как плотность населения, возможно, является большим упрощением и, следовательно, не ожидается, что оно объяснит всю динамику вымирания в прошлом. Однако наши результаты показывают, что плотность населения имеет значительную прогностическую силу в отношении этого процесса, вероятно, потому, что она коррелирует с другими антропогенными факторами, такими как более интенсивная охота, землепользование, модификации экосистем, например, за счет использования огня и нескольких каскадных воздействий. эффекты, возникающие в результате воздействия человека на мир природы.

Еще одно необходимое упрощение нашего анализа корреляционной модели из-за отсутствия данных — это подгонка кривой глобальной температуры к вымиранию, поскольку ожидается, что изменение климата повлияет на отдельные виды в региональном масштабе.Хотя мы ожидаем локальных колебаний и различий в климате по всему миру, которые не отражаются в наших глобальных моделях, мы утверждаем, что климатические модели, основанные на комбинированных данных из антарктических и арктических ледяных кернов ( 34 ), описывают крупномасштабные тенденции, влияющие на все регионы. На наши корреляционные модели не влияют абсолютные значения температуры, которые, безусловно, различаются в зависимости от региона. Вместо этого они предполагают, что темпы вымирания во всем мире следуют относительным тенденциям в данных, которые, как мы ожидаем, будут общими для всех регионов (например, мы ожидаем снижения температуры во всех регионах во время глобального похолодания).Таким образом, мы ожидаем, что наши выводы о низкой адекватности моделей климатической корреляции в целом останутся верными, даже если бы в этих моделях были доступны и использовались более подробные данные о палеоклимате на региональном уровне.

Будущее разнообразия видов млекопитающих

Наше будущее моделирование показывает, что мы ожидаем значительного увеличения темпов исчезновения к 2100 году по сравнению с настоящим, если учитывать текущий статус угрозы для видов (рис. 4). Согласно этим моделям, вымирания, произошедшие в прошлые века, представляют собой лишь верхушку айсберга по сравнению с надвигающимися вымираниями в следующие десятилетия. Наше антропогенное воздействие привело к исчезновению нескольких видов в прошлом, но, кроме того, серьезно сократило размеры популяций и среды обитания многих других. Это воздействие на существующие виды, которое не учитывается при количественной оценке нашего воздействия на человека на основе только прошлых исчезновений, иногда называют долгом исчезновения ( 35 ).

Согласно нашим расчетам в будущем ожидается, что эффект вымирания долга будет значительным. Например, на глобальном уровне мы ожидаем исчезновения 30 (CI, 16–42) видов млекопитающих к 2100 году, исходя из текущих темпов исчезновения; однако, учитывая текущий уровень угрозы для видов, мы прогнозируем 558 исчезновений (от 502 до 610; рис.3). Эта закономерность отражена во всех проанализированных подмножествах данных и особенно велика для Африки, Северной и Южной Америки и Евразии, поскольку текущие темпы исчезновения на этих континентах все еще находятся на сравнительно умеренном уровне, но многие виды находятся под серьезной угрозой исчезновения (рис. 4). . Для всех этих континентов мы также ожидаем больших потерь биоразнообразия, исходя из ожидаемого увеличения численности населения, что приведет к значительно более высоким темпам по сравнению с нынешними (рис. 4). Следовательно, увеличение численности населения, несомненно, станет серьезной проблемой для будущего сохранения биоразнообразия в этих районах.Выводы. адаптированы к крупным приматам как эффективные хищники. С тех пор мы усилили наше влияние на мир природы, которое в прошлые столетия достигло беспрецедентных масштабов, чтобы удовлетворить растущее потребление энергии и ресурсов во всех частях мира ( 36 ).Мы теряем биоразнообразие каждый год, и с каждым вымершим видом и популяцией мы теряем уникальную историю эволюции.

По нашим прогнозам, к 2100 году все регионы мира вступят во вторую волну исчезновения. Результаты нашего моделирования показывают, что эта дополнительная волна антропогенного вымирания может быть на несколько порядков больше, чем увеличивающиеся в настоящее время темпы (рис. 4 и таблица 2). Мы обнаруживаем, что Австралия и, в частности, Карибский бассейн уже сегодня вступили во вторую волну вымирания (рис.4) на основе исчезновений, произошедших в последние десятилетия. Это показывает, что, хотя наши прогнозируемые будущие темпы и связанные с ними потери биоразнообразия шокирующе высоки, они находятся в пределах реалистичного диапазона, поскольку мы уже можем видеть эти будущие сценарии, проявляющиеся в некоторых частях мира.

Межправительственная платформа по биоразнообразию и экосистемным услугам недавно определила основные движущие силы утраты биоразнообразия в порядке глобального значения, включая изменение землепользования и моря, прямую эксплуатацию организмов, изменение климата и загрязнение ( 37 ).

Несмотря на высокий уровень нынешней угрозы и мрачные сценарии будущего, все еще есть возможность предотвратить исчезновение многих видов за счет улучшения природоохранных мероприятий. Даже поддержание видов в их нынешних категориях угроз МСОП и не увеличение их будущих угроз предотвратит исчезновение сотен предсказанных видов млекопитающих к 2100 году (рис. S8). Последние годы продемонстрировали многочисленные успехи в сохранении, при этом некоторые виды переместились в менее угрожаемые категории МСОП ( 1 ).Мы надеемся, что наши тревожные прогнозы будут способствовать осознанию безотлагательности и масштабов природоохранных мероприятий, необходимых для сохранения разнообразия млекопитающих в будущем.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Даты исчезновения млекопитающих

Мы загрузили список из 351 вида млекопитающих, вымерших с начала позднего плейстоцена (126 тыс. Лет назад) из базы данных PHYLACINE 1.2 ( 2 ). Затем мы провели обширный обзор литературы по каждому из 351 недавно вымершего вида млекопитающих, изучая рецензируемую литературу на предмет самого молодого доступного ископаемого остатка или, если таковой имеется, последнего зарегистрированного обнаружения вида (данные S2) ( 1 ). Все последние даты появления были преобразованы в годы до 2020 года, чтобы обеспечить временную согласованность с данными наблюдений МСОП ( 1 ). Далее мы ссылаемся на 2020 год как t ₀, считая назад во времени (например, t ₅₂₀ = 1500 г. н.э.), так что следующее верно для любой заданной даты последнего события ( t _LO): t0≤tLO≤t126,000

Последнее ископаемое появление таксона, вероятно, будет предшествовать его фактическому времени исчезновения, поскольку неполная сохранность делает выборку самой последней особи вида крайне маловероятной [эффект синьора Липпса ; ( 22 )].Ожидается, что этот эффект будет различаться для разных видов, поскольку некоторые виды являются обычными в летописи окаменелостей из-за высокого потенциала сохранности, что делает более вероятным выборку последней даты появления ближе к фактической дате вымирания по сравнению с видами, которые редки в летопись окаменелостей. Мы называем эту ошибку систематической ошибкой сохранения, которую мы аппроксимируем для каждого отдельного вида на основе частоты выборки видов в летописи окаменелостей.

Для этой цели мы собрали все записи окаменелостей млекопитающих из основных общедоступных баз данных, а именно из базы данных Paleobiology (https: // paleobiodb.org /), базу данных ископаемых млекопитающих Нового и Старого Света (www.helsinki.fi/science/now/database.html), базу данных Neotoma ( 38 ) и базу данных Сахула ( 39 ). Мы объединили все загруженные находки окаменелостей в одну общую базу данных и удалили все записи, которые не были идентифицированы до уровня видов. Мы исправили орфографические ошибки в названиях видов, используя алгоритм, описанный в ( 23 ). Кроме того, мы удалили потенциально повторяющиеся записи об одном и том же обнаружении окаменелостей, выбрав только уникальные находки после округления возраста всех окаменелостей до тысяч лет и координат до полных градусов. Мы использовали эту объединенную базу данных окаменелостей, чтобы определить частоту выборки каждого вида в летописи окаменелостей.

В частности, для каждого вымершего вида мы провели поиск в нашей объединенной базе данных ископаемых находок из среднего плейстоцена (0,781 млн лет назад) или младше, которые были датированы с точностью не менее 10 тыс. Лет назад. Для тех видов, для которых мы нашли как минимум две такие записи в базе данных, мы рассчитали коэффициент сохранности ( q ), используя следующую формулу: q = N − 1tFO − tLO, где N — количество ископаемых находок данного вида, деленное на промежуток времени между первым ( t _FO) и последним появлением ( t _LO) этого вида в объединенной базе данных ( 40 , 41 ).Коэффициент q представляет собой обратную величину среднего времени ожидания между двумя окаменелостями таксона (1/ q ). При определении этих параметров мы не включали вручную собранные нами даты последнего появления для каждого вида. Вместо этого мы определили t _FO и t _LO на основе самой старой и самой молодой окаменелости в нашей скомпилированной базе данных окаменелостей и N как общее количество окаменелостей в базе данных для данного вида. Однако приведенная выше формула позволяет рассчитать только q для таксонов с двумя или более ископаемыми находками.Чтобы определить степень сохранности для тех видов, у которых не было по крайней мере двух ископаемых вхождений, мы смоделировали среднее время ожидания для этих видов, определив функцию регрессии между логарифмически преобразованным числом вхождений и логарифмически преобразованным средним временем ожидания ( рис. S3). Регрессия проводилась по обратным скоростям (т. Е. Среднему времени ожидания), а не по фактическим скоростям, потому что гармоническое среднее (т. Е. Инверсия среднего арифметического обратных значений) дает лучшее представление о средней скорости. Полученные в результате показатели сохранности для всех вымерших видов отражают частоту, с которой каждый вид встречается в летописи окаменелостей. Затем мы использовали рассчитанные коэффициенты сохранности для моделирования дат вымирания по последним данным появления для каждого вида. Мы выбрали один из двух следующих подходов, в зависимости от того, представляла ли последняя дата появления ископаемое или последнее обнаружение.

Для всех вымерших видов, которые известны только из летописи окаменелостей [нет подтвержденных наблюдений с 1500 года согласно ( 1 )], мы выбрали время вымирания из экспоненциального распределения со скоростью q (степень сохранности), усеченной на 1500 год CEte∼tLO − TExp (q, t520)

Мы усекли распределение, предполагая, что все виды, которые не наблюдались с 1500 года, уже вымерли в это время.

Для всех вымерших видов, обнаруженных с 1500 года, мы знаем, что исчезновение не произошло до зарегистрированного последнего обнаружения. Однако из-за эффекта Лазаря (повторное открытие видов, которые считались вымершими), мы не можем с абсолютной уверенностью предполагать, что этот таксон действительно вымер ( 42 ). Нам известно по крайней мере четыре примера видов млекопитающих ( Burramys parvus , Solenodon cubanus , Phyllomys unicolor и Cuscomys oblativa ), которые наблюдались с 1500 года, тогда считалось, что они вымерли. окончательно открыты заново в последние десятилетия ( 42 ).Поскольку повторное открытие C. oblativa произошло относительно недавно (2009 г.), в этом исследовании он указан как вымерший, чтобы соответствовать базе данных PHYLACINE. Принимая во внимание 351 вид, который вымер за время данного исследования (последние 126 тыс. Лет назад), доля вновь открытых видов составляет примерно 1%. Поэтому мы устанавливаем время вымирания для видов, обнаруженных с 1500 г. н.э. aste = tLO-z, где z ~ Exp ( r ) выбирается из экспоненциального распределения с параметром скорости r таким образом, что ∫tLOt0Exp (x; r) dx = 0. 99, что позволяет с вероятностью 1% для каждого из этих видов все еще существовать. Мы считали вид существующим, когда t _e <0. Чтобы учесть неопределенность датировки окаменелостей и стохастичность нашего подхода, мы нарисовали 100 независимых дат исчезновения для каждого из 351 вымершего вида (рис. S2. ). Эти 100 повторений дат исчезновения для каждого вида использовались в анализах ниже по течению для оценки скорости исчезновения с использованием программного обеспечения PyRate ( 43 ).

В дополнение к вымершим видам PyRate принимает во внимание информацию о существующих таксонах для оценки величины предполагаемых темпов исчезновения по отношению к количеству видов в группе. Чтобы обеспечить равную выборку вымерших и существующих видов, PyRate разрешает включение существующих видов только в том случае, если у этих видов есть хотя бы одно зарегистрированное ископаемое присутствие. Поскольку наше исследование сосредоточено на относительно коротких и недавних временных рамках (с точки зрения макроэволюции) и поскольку млекопитающие входят в группу с лучшими палеонтологическими данными, мы предполагаем достаточно полную выборку вымерших таксонов и, следовательно, также включили все существующие виды в наше вымирание. оценка скорости.Входными данными для всех анализов PyRate были 100 повторений дат возникновения и исчезновения («0» для современных видов) для каждого вида. Мы предполагаем, что все виды в нашем наборе данных произошли до начала исследуемого периода времени и поэтому не моделировали процесс видообразования в течение этого короткого периода эволюционного периода. Усечение всех линий на 126 тыс. Лет назад не повлияет на наши оценки скорости вымирания, если мы предположим, что вымирание не зависит от возраста линии. Хотя недавние исследования выявили зависящие от возраста эффекты вымирания ( 41 , 44 ), описывается, что этот процесс в основном имеет место во временных масштабах в миллионы лет и, следовательно, не ожидается, что он будет играть роль в изученных временных рамках. .

Пространственные подмножества

Для создания географических подмножеств существующих и вымерших видов млекопитающих мы определили следующие географические регионы, которые, как ожидается, будут представлять собой значимые географические объекты для эндемизма млекопитающих с ограниченным межрегиональным рассредоточением: Африка, Евразия, Австралия, Северная Америка , Южная Америка, Карибский бассейн и Мадагаскар (рис. S9). В дополнение к материковой части каждого из этих массивов суши в определенные регионы также входят острова, которые, скорее всего, были связаны сухопутным мостом с соответствующим регионом во время последнего ледникового максимума (в настоящее время разделены глубиной воды менее 110 м), после определение островов сухопутного моста в ( 45 ).

Для каждого из этих регионов мы извлекли все эндемичные виды на основе исторических ареалов этих видов, смоделированных в ( 21 ). Мы загрузили эти данные ареала для всех существующих и вымерших видов млекопитающих из базы данных PHYLACINE ( 2 ). Исторические диапазоны, доступные из базы данных PHYLACINE, основаны на таксономии IUCN v2016-3. Следовательно, любые виды, которые были добавлены МСОП с v2016-3, не включены в пространственные подмножества, анализируемые в этом исследовании, из-за отсутствия доступных исторических данных ареала.

Из-за ограниченного разрешения данных о дальности (сетка ~ 100 км × 100 км) было обнаружено, что в ячейках присутствуют несколько видов, которые нельзя однозначно отнести к одному из определенных нами регионов (рис. S9). Этот случай имел место, например, для многих видов, присутствующих в пограничном регионе между Евразией и Африкой, а также для видов с прибрежным ареалом, включая клетки, разделяемые материком и близлежащими (не сухопутными мостами) островами. Чтобы разрешить эти неоднозначные случаи, мы учитывали виды как присутствующие в определенном регионе, только если они встречались в однозначных ячейках этого региона. Чтобы иметь дело с видами, встречающимися на небольших островах, которые иногда состоят только из одной неоднозначной ячейки, мы отнесли все виды, закодированные как «встречаются только на изолированных островах» в базе данных PHYLACINE, как эндемичные для островов. Количество эндемичных видов (существующих и вымерших вместе взятых) для каждого участка суши можно найти в таблице S2. Обзор всех ячеек, не отнесенных ни к одной из наших областей эндемизма, показан на рис. S9.

Таксономические подмножества

Мы сгенерировали таксономические подмножества глобальных данных о млекопитающих, состоящих из видов, разделенных на 29 отрядов млекопитающих, существующих в период с позднего плейстоцена до сегодняшнего дня, с последующей таксономией ( 2 ).Чтобы обеспечить достаточные данные для значимых оценок скорости исчезновения, мы проанализировали только отряды с минимум тремя вымершими видами и более чем с 10 видами в целом во всех анализах ниже по течению. Мы исключили исключительно морской отряд Sirenia (ламантины) и удалили всех китообразных из отряда Cetartiodactyla и всех ластоногих из отряда Carnivora. В результате было получено семь пространственных и 12 таксономических подмножеств данных. Подобно пространственным подмножествам, мы полагались на таксономическую информацию, которая была доступна только для таксономии МСОП v2016-3.Следовательно, таксономические подмножества не включают существующие виды, которые недавно были добавлены МСОП.

Размер человеческой популяции

Мы собрали изменения в размере человеческой популяции за последние 126 тыс. Лет назад, чтобы использовать их в качестве прогнозирующей переменной для объяснения вымирания млекопитающих. Мы загрузили данные о численности населения из базы данных HYDE ( 46 ) для всех континентов, кроме Антарктиды (Африка, Европа, Северная Америка, Южная Америка, Азия и Австралия), начиная с 10 000 года до нашей эры и до сегодняшнего дня.Чтобы смоделировать недостающие данные о размере человеческой популяции с начала нашего временного интервала (126 тыс. Лет назад) до 10000 г. до н.э., мы смоделировали увеличение численности населения после прибытия на новый континент. Мы сделали следующие допущения: (i) в 10 000 году до нашей эры все континенты достигли временной емкости в отношении размера человеческой популяции (с учетом технологического статуса), и (ii) численность человеческой популяции с логистической точки зрения увеличивается после прибытия человека в новый регион. с оценкой в ( 47 ) для населения маори Новой Зеландии.Учитывая эти предположения, мы смоделировали численность населения для каждого континента, чтобы проследить логистический рост населения, начиная с момента прибытия, используя скорость роста, оцененную в ( 47 ), и пропускную способность, соответствующую численности населения данного континента. в 10 000 г. до н. э.

Чтобы оценить время прибытия людей для каждого континента, мы использовали сценарий «Глобальное раннее прибытие» из ( 5 ), который суммирует диапазоны опубликованных данных о времени прибытия людей на все основные суши.Из этих диапазонов мы вывели дату прибытия для каждого континента из равномерного распределения t _A ~ U ( t _min, t _max), где t _min и t _max — это минимальная и максимальная даты прибытия в соответствии с диапазонами, указанными в ( 5 ). Чтобы произвести глобальные оценки численности населения, для каждого момента времени мы суммировали смоделированные размеры населения всех континентов.Мы повторили описанные выше шаги для 100 независимых повторов, чтобы учесть неопределенность, связанную с датами прибытия людей на все континенты (таблица S1). Окончательные смоделированные данные о размере человеческой популяции были преобразованы в логарифмическую форму перед применением их в нашей корреляционной модели (рис. S10).

В дополнение к данным о размере популяции человека ( H. sapiens ) мы смоделировали еще один набор данных-предикторов для общей глобальной популяции гомининов (род Homo ), поскольку другие виды гомининов могли оказывать аналогичное охотничье давление на фауну млекопитающих. ( 48 ).Для этого сценария мы предположили, что пропускная способность 10000 г. до н.э. данного участка суши применяется независимо от того, какой вид или комбинация видов из рода Homo присутствовали. Другими словами, мы ожидаем, что участок суши достигнет вместимости гомининов вскоре после того, как первые виды гомининов прибудут на соответствующий участок суши. Хотя могут быть существенные различия в плотности популяций и экологии между видами гомининов, это необходимое упрощение в нашем моделировании, и появляется все больше доказательств того, что разные виды гомининов влияют на другие виды так же, как H.sapiens ( 26 , 49 ). В нашем случае это влияет на смоделированные размеры популяций Европы и Азии, которые, согласно нашим предположениям, уже были на уровне 10 000 до н.э. гомининов в начале нашего исследуемого периода времени (126 тыс. Лет назад), поскольку неандертальцы и денисовцы в то время уже присутствовали в Европе и Азии. Результирующий смоделированный размер популяции гомининов во времени (100 повторов) можно найти на рис. S10.

В этом исследовании мы не моделируем какой-либо процесс видообразования, тем самым предполагая, что видообразование не происходило в течение последних 126 тыс. Лет назад и что все существующие виды существовали с начала периода исследования.Тем не менее, мы знаем один пример совсем недавнего видообразования млекопитающих в случае карликового ленивца, который видоизменился на крошечном сухопутном острове во время голоцена ( 50 ).

Занятость земли людьми

В качестве дополнительной переменной-предиктора мы также скомпилировали изменения общей площади, занятой людьми, за последние 126 тыс. Лет назад. С этой целью мы сначала определили основные географические регионы проживания людей, аналогичные регионам, определенным в ( 5 ), с небольшими изменениями, как показано ниже (рис.S9). Для каждого региона мы добавили все те крупные острова (превышающие 10 000 км ²), которые, скорее всего, были связаны сухопутным мостом с соответствующим регионом во время последнего ледникового максимума (в настоящее время разделены глубиной воды менее 110 м). ), в соответствии с определением островов сухопутного моста в ( 45 ). Это определение островов сухопутного моста привело нас к определению Сулавеси как отдельного субъекта [в отличие от ( 5 ), который отнес его к Индо-Малайе]. Далее, северный остров Японии (Хоккайдо) отнесен к Сибири в нашей модели, а остальная часть Японии отнесена к ее собственному региону.Дальнейшие различия в ( 5 ) заключаются в том, что Новая Гвинея и Тасмания объединены с Австралией в один континентальный массив в нашей модели, а несколько островов Евразии и Северной Америки объединены с их соединенными массивами суши. Кроме того, мы добавили Гренландию (исключая районы, покрытые внутренним льдом), Исландию и Новую Зеландию как отдельные регионы, поскольку у нас есть хорошо задокументированные даты прибытия для этих островов ( 51 — 53 ). Наконец, мы определили штат Аляска как отдельное образование (Берингия), поскольку есть свидетельства ранней оккупации человеком за тысячи лет до колонизации остальной части Америки ( 25 , 54 ).Мы определили и рассчитали площадь для каждого из этих регионов (таблица S1), используя шейп-файлы, определенные для ботанических регионов, предоставленные Всемирной географической схемой для регистрации распространения растений.

Во-вторых, мы составили диапазоны времени прибытия людей для каждого из этих регионов из Глобального раннего сценария в ( 5 ) и обновили некоторые из этих диапазонов, чтобы включить последние данные ( 24 , 55 , 56 ) . Мы добавили даты прибытия для регионов, которые не были определены в ( 5 ), а именно, Гренландия ( 51 ), Исландия ( 52 ), Сулавеси ( 57 ) и Берингия ( 25 ) (таблица S1).Для всех регионов мы нарисовали случайную дату прибытия t _A ~ U ( t _min, t _max) из временного интервала возможного прибытия человека с использованием модели ступеньки, начиная с Африка (соседние районы колонизированы в хронологическом порядке, например, Сибирь не была колонизирована до Средней Азии).

В-третьих, после определения дат прибытия людей для всех регионов, мы смоделировали мгновенное заселение всей территории соответствующего региона, исходя из предположения, что люди полностью колонизируют новый участок суши почти сразу после колонизации.Хотя это, возможно, является чрезмерным упрощением в нашей модели, это, как сообщается, относится к островам ( 47 ), и здесь мы предполагаем, что и на континентах распространение людей (при отсутствии серьезных барьеров для расселения) происходит очень быстро, основываясь на доказательствах. из Америки, что показывает почти мгновенное распространение в Южную Америку после первоначальной колонизации Северной Америки ( 54 ) (за пределами Берингии). Мы повторили случайный рисунок дат прибытия и последующее моделирование заселения земель людьми 100 раз, чтобы учесть неопределенность, связанную с датами прибытия людей для всех регионов (рис.S10).

В дополнение к данным о заселении земель людьми мы смоделировали еще один набор данных-предикторов для заселения земель гомининами во времени. Захват земли моделировался так же, как и в человеческом сценарии, с той разницей, что, помимо Африки, суши в Африке, Европе, Сибири, Средней Азии и Индо-Малайе уже были заняты гомининами 126 тыс. Результирующая траектория заселения земель гомининами во времени (100 повторов) представлена на рис. S10.

Прошлые климатические данные

В дополнение к переменным, прогнозируемым человеком, мы также собрали климатические данные для временного интервала этого исследования (последние 126 тыс. Лет назад) из хронологии антарктического ледяного керна [AICC2012 ( 34 )].Мы использовали эти данные (в пересчете на содержание дейтерия в молекулах воды) в качестве прокси для глобальной средней температуры на протяжении этого периода времени. Мы преобразовали эти данные в значения температуры (в ° C) относительно настоящего, используя формулу T = y + 4406.2, где y — данные о содержании дейтерия в ледяном керне. Мы проанализировали данные о температуре в двух различных представлениях: (i) траектория глобальной температуры, полученная непосредственно из данных ледяного керна, и (ii) изменение температуры во времени. Чтобы рассчитать изменение температуры во времени, мы сначала запустили модель локальной регрессии (LOESS) в R (v3.4.3) с использованием собственной реализации LOESS для R для равномерного распределения точек данных температуры с периодичностью в 100 лет. Мы оценили оптимизированный коэффициент сглаживания (диапазон) для этой регрессии, используя обобщенный критерий перекрестной проверки, как описано в ( 58 ). Затем мы рассчитали изменение температуры в каждый заданный момент времени, вычислив дисперсию температурных данных в скользящем окне шириной 10 тыс. Лет. Полученные траектории глобальной температуры и глобального изменения температуры за последние 126 тыс. Лет назад показаны на рис.S10.

Модели корреляции

Чтобы статистически проверить, в какой степени люди и климат коррелируют с вымираниями млекопитающих в прошлом, мы использовали функцию PyRateContinuous, реализованную в байесовской программе PyRate ( 43 ). Согласно этой модели, коэффициенты вымирания (μ) выражаются как линейная или экспоненциальная функция непрерывного во времени предиктора. Скорость экстинкции в момент времени t в рамках экспоненциальной модели равна μ _t = μ ₀ × exp (γν _t), где μ ₀ — оценочная базовая скорость, ν _t — значение предиктора, а γ — оцененный параметр корреляции.Базовая скорость и параметр корреляции оцениваются на основе нашего набора данных по вымершим и сохранившимся видам млекопитающих с использованием метода Монте-Карло цепи Маркова (MCMC).

Для каждого предиктора мы выполнили 100 отдельных анализов, используя различные пары реплик моделированного предиктора и реплик глобальных данных вымирания. Затем мы запустили PyRateContinuous, оценивая корреляцию между скоростями вымирания (игнорируя скорости видообразования) и непрерывным во времени предсказателем с экспоненциальной моделью ( -mSpEx -1 0 ) и нормальным распределением (SD = 100), как и раньше для корреляции. параметры ( -pG 100 ):

PyRateContinuous.py -d extinction_data.txt -c predictor_data.txt -mSpEx -1 0 -use_hp 0 -pG 100 .

PyRateContinuous масштабирует значения каждого массива предикторов до значений от 0,5 (максимальное значение) до -0,5 (минимальное значение), что позволяет избежать смещений, связанных с абсолютной величиной входных значений, при сохранении относительных различий в массиве предикторов. Мы применили оцененные коэффициенты корреляции (рис. S6) и базовые скорости вымирания (скорость в момент времени, когда преобразованный предиктор = 0) для каждой реплики, чтобы рассчитать скорости вымирания за последние 126 тыс. Лет назад, оцененные по соответствующей модели корреляции (рис.2 и фиг. S5 и S6).

Чтобы оценить, улучшают ли аддитивные эффекты человеческой популяции и глобальной температуры и взаимодействие между ними адекватность модели вымирания, мы провели дополнительный анализ, в котором были совместно проанализированы оба предиктора и их взаимодействие. В соответствии с этими моделями скорость вымирания в момент времени t составляла ( 59 ) μt = μ0 × exp [ανt + βνt + γ (νtzt)]

Наконец, мы модифицировали климатозависимые модели вымирания, чтобы учесть время отставание между изменениями в переменной-предикторе (глобальная температура или изменение климата) и реакцией в темпах вымирания.Модель включала добавление одного параметра, количественно определяющего запаздывание (δ), так что μ _t = μ ₀ × exp (γν _{t — δ}). Мы оценили временной лаг в годах после присвоения единообразного априора P (δ) ~ U (0,10000).

Shift model

Мы использовали алгоритм MCMC обратимого скачка (RJMCMC), реализованный в PyRate ( 23 ), чтобы сделать вывод о количестве, времени и величине статистически значимых изменений скорости вымирания из наших данных по вымиранию млекопитающих.В отличие от моделей корреляции, описанных выше, эта модель оценивает скорости вымирания и их изменения исключительно на основе данных вымирания и, таким образом, не зависит от других переменных.

Мы запустили основную функцию PyRate для глобальных данных и для каждого подмножества, для всех 100 репликаций данных вымирания, запустив алгоритм RJMCMC ( -A 4 ) для 10 миллионов поколений ( -n 10000000 ), только выборка сдвиги в темпах вымирания при игнорировании видообразования ( -rj_bd_shift 1 ) для уменьшения количества параметров и выборки расчетных скоростей ( -log_marginal_rates 0 ) каждые 5000 поколений (-s 5000):

PyRate.py -d extinction_data.txt -A 4 -n 10000000 -rj_bd_shift 1 -log_marginal_rates 0 -s 5000

Оценки средней скорости и их 95% интервалы HPD были рассчитаны для полных апостериорных распределений (исключая 10% выгорание) всех 100 отдельных анализов для каждого набора данных.

Апостериорное распределение модели сдвига содержит журналы MCMC, которые были сгенерированы при разном количестве сдвигов скорости, исследованных алгоритмом. Чтобы разделить выводы, сделанные для каждого из различного количества сдвигов, исследованных алгоритмом, мы рассчитали предельные ставки для всех тех моделей числа сдвигов, которые поддерживались как минимум 5% -ной байесовской апостериорной вероятностью (таблица S3).Исходя из этих предельных скоростей, мы рассчитали относительные величины изменения скорости для каждого подмножества данных (рис.1), разделив скорость вымирания в заданный момент времени (μ _t) на скорость вымирания в начале временного кадра ( μ ₁₂₆₀₀₀). Кроме того, мы извлекли времена сдвигов скорости для выбранных моделей числа сдвигов путем усреднения по временам сдвига для всех поколений MCMC, выбранных в соответствии с соответствующей моделью числа сдвигов (Таблица 1).

Тесты адекватности модели

Чтобы оценить адекватность моделей корреляции и сдвига, мы оценили, насколько хорошо оцененные скорости вымирания во времени могут воспроизводить эмпирические данные вымирания.С этой целью мы сначала смоделировали прошлую траекторию разнообразия млекопитающих на протяжении последних 126 тыс. Лет назад, используя скорости вымирания во времени, полученные в рамках каждой модели. Мы использовали начальное разнообразие 6065 видов (5714 ныне существующих + 351 вымерший вид млекопитающих) и смоделировали вымирания с интервалами в 100 лет ( n = 1260) с 126 тыс. Лет назад до настоящего времени, используя соответствующую скорость вымирания для каждого временного интервала, как оценивается. соответствующей модели. Затем мы сравнили средние значения эмпирического разнообразия и смоделированного разнообразия (рис.2, внизу) в каждый момент времени. Мы рассчитали ошибку между моделированным ( D _sim) и эмпирическим разнообразием ( D _emp) относительно общего числа вымираний ( N = 351) для каждого временного интервала (рис. S4) Et = Dsim − Demp351

Затем мы рассчитали MAPE из абсолютных ошибок каждой моделируемой кривой разнообразия MAPE = 100 × ∑t0tnabs (Et) n

Из 100 повторений моделирования каждой модели мы вычислили средний балл MAPE и 95 % CI.Чтобы преобразовать значения MAPE в значения точности, мы вычли их из 100%, которые являются значениями, указанными в тексте и на рисунках (рис. 2 и рис. S5).

Прогнозы будущего разнообразия

Мы спрогнозировали будущую потерю видов на основе текущей скорости вымирания («Текущая скорость»), рассчитанной на основе прошлых данных вымирания, полученных из нашей модели сдвига (таблица S3). Мы извлекли средние значения результатов модели сдвига для всех 100 копий данных каждого подмножества (полное апостериорное распределение, исключая 10% выгорание) и смоделировали будущие вымирания при этих темпах с интервалами в 1 год, предполагая, что скорости останутся стабильными до тех пор, пока 2100 г. н.э.

Во втором сценарии мы смоделировали ожидаемые будущие вымирания на основе человеческого фактора корреляции («Модель человеческого населения»), который мы оценили в этом исследовании (рис. S6). Для этой цели мы извлекли средние значения оценок факторов корреляции между плотностью населения и уровнем вымирания млекопитающих из 100 отдельных анализов каждого подмножества данных. Затем мы составили ежегодные будущие прогнозы численности населения до 2100 года для всех массивов суши из нашего мира в данных (https: // ourworldindata.org / world-population-growth) и рассчитали будущие траектории плотности населения на основе этих размеров населения и площади поверхности каждого из наших определенных массивов суши (таблица S1). Используя извлеченные коэффициенты корреляции и прогнозы плотности населения, мы смоделировали будущие темпы вымирания до 2100 года нашей эры. Затем мы использовали эти смоделированные будущие коэффициенты для моделирования будущего исчезновения видов с годичными интервалами, применяя соответствующий коэффициент вымирания на каждом временном интервале.

Эти два описанных сценария прогнозируют будущие вымирания на основе темпов, которые были рассчитаны на основе прошлых исчезновений. Однако, помимо вымирания многих видов, антропогенное воздействие привело к значительному сокращению численности популяции и разрушению среды обитания для многих видов, в результате чего большая часть ныне существующих видов находится под высоким риском исчезновения [см. Оценки МСОП ( 1 ). ]. Поэтому мы ожидаем, что любые будущие прогнозы, которые не включают эти аспекты, будут недооценивать количество ожидаемых исчезновений.Чтобы учесть текущий статус угрозы видов при моделировании будущей утраты разнообразия, мы использовали программу iucn_sim ( 60 ), которая автоматически получает доступ к любой доступной информации МСОП о статусе угрозы для предоставленных видов ( 1 ). Это программное обеспечение оценивает вероятность исчезновения видов на основе текущего статуса МСОП в сочетании с предоставленными пользователем данными о продолжительности поколения (GL) для каждого вида, а также моделирует будущие изменения в статусе МСОП на основе скоростей перехода статуса, оцененных на основе данных МСОП. прошлые десятилетия ( 60 ).

Чтобы получить оценки GL для всех видов млекопитающих для iucn_sim, мы сначала скомпилировали все доступные данные GL из ( 61 ). Для всех остальных видов мы оценили значения GL на основе филогенетического вменения с использованием пакета R Rphylopars ( 62 ) в предположении, что GL имеет филогенетическую корреляцию. Для этого мы загрузили филогенетические деревья (1000 образцов апостериорного распределения) из базы данных PHYLACINE. Эти филогении содержали 94% существующих названий видов млекопитающих, перечисленных в IUCN v2019-2.Для этих видов мы повторили филогенетическое вменение для 100 случайно выбранных деревьев из загруженного распределения деревьев. Для всех оставшихся видов, которые не присутствовали в филогении, мы смоделировали значение GL как среднее значение для всего рода, рассчитанное отдельно для каждой из 100 повторностей данных GL.

Используя iucn_sim, мы оценили скорость перехода статуса по всему классу Mammalia и предоставили наши оценки GL для всех видов млекопитающих для расчета вероятностей исчезновения видоспецифичных видов для находящихся под угрозой исчезновения категорий МСОП ( 60 ).Эти скорости перехода и вероятности вымирания затем использовались для предсказания вымирания в течение следующих 80 лет с использованием 10 000 реплик моделирования. Кроме того, для моделирования сценария по умолчанию iucn_sim (сценарий 1), учитывающего будущие изменения статуса с использованием темпов перехода прошлых десятилетий (результаты показаны на рис.3), мы смоделировали другие потенциальные будущие сценарии, реализованные в iucn_sim (результаты показаны на рис. . S8): сценарий 2: стабильный статус, без изменений статуса в будущем; сценарий 3: никаких дополнительных угроз, установка всех коэффициентов перехода на 0, что приводит к ухудшению статуса угрозы; сценарий 4: без сохранения, установка всех коэффициентов перехода на 0, что приводит к улучшению статуса угрозы; и сценарий 5: 10-кратное увеличение сохранения, умножение всех коэффициентов перехода на коэффициент 10, что приводит к улучшению статуса угрозы.

Оценка будущей скорости

Мы сравнили оценки скорости вымирания на 2100 год между нашими тремя основными сценариями моделирования, показанными на рис. 3 («Постоянный МСОП», Текущая скорость и модель человеческого населения). Для сценария текущей скорости мы суммировали апостериорное распределение скорости в настоящее время по всем 100 анализам модели сдвига прошлых данных вымирания. Для человеческой поп-музыки. В модельном сценарии мы извлекли апостериорное распределение темпов вымирания в 2100 году, смоделированное с помощью оценок факторов корреляции и наших прогнозов будущей плотности населения.Для непрерывного сценария МСОП мы проанализировали смоделированные времена вымирания всех будущих вымерших таксонов в этом сценарии, используя модель фиксированного сдвига ( -A 0 ), реализованную в PyRate ( 43 ), чтобы оценить одну постоянную скорость для 80 лет между 2020 и 2100 годами ( -edgeShift 80 0 ):

PyRate.py -d future_extinction_dates.txt -A 0 -edgeShift 80 0

Sidan hittades inte | Företagsbostäder

SverigeAfghanistanAlbanienAlgerietAmerican SamoaAmerikanska JungfruöarnaAndorraAngolaAnguillaAntarktisAntigua & BarbudaArgentinaArmenienArubaAscension IslandAustralienAzerbajdzjanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelgienBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia & HerzegovinaBotswanaBouvetönBrasilienBrittiska JungfruöarnaBrittiska territoriet я Indiska oceanenBruneiBulgarienBurkina FasoBurundiCaymanöarnaCentralafrikanska republikenCeuta & MelillaChileClippertonönColombiaCooköarnaCosta RicaCuraçaoCypernCzechiaDanmarkDiego GarciaDjiboutiDominicaDominikanska republikenEcuadorEgyptenEkvatorialguineaElfenbenskustenEl SalvadorEritreaEstlandEswatiniEtiopienFalklandsöarnaFijiFilippinernaFinlandFrankrikeFranska GuyanaFranska PolynesienFranska sydterritoriernaFäröarnaFörenade ArabemiratenFörenta StaternaGabonGambiaGeorgienGhanaGibraltarGreklandGrenadaGrönlandGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard & Макдональд IslandsHondurasHongkong, särskild административ область я KinaI ndienIndonesienIrakIranIrlandIslandIsle из ManIsraelItalienJamaicaJapanJemenJerseyJordanienJulönKambodjaKamerunKanadaKanarieöarnaKap VerdeKaribiska NederländernaKazakstanKenyaKinaKirgizistanKiribatiKokosöarnaKomorernaKongo — BrazzavilleKongo — KinshasaKosovoKroatienKubaKuwaitLaosLesothoLettlandLibanonLiberiaLibyenLiechtensteinLitauenLuxemburgMacao SAR ChinaMadagaskarMalawiMalaysiaMaldivernaMaliMaltaMarockoMarshallöarnaMartiniqueMauretanienMauritiusMayotteMexikoMikronesienMindre OAR я OceanienMoldavienMonacoMongolietMontenegroMontserratMoçambiqueMyanmar (Бирма) NamibiaNauruNederländernaNederländska AntillernaNepalNicaraguaNigerNigeriaNiueNordkoreaNordmarianernaNorfolkönNorgeNorth MacedoniaNya KaledonienNya ZeelandOmanPakistanPalauPalestinska TerritoriernaPanamaPapua Nya GuineaParaguayPeruPitcairnöarnaPolenPortugalPuerto RicoQatarRumänienRwandaRysslandRéunionSalomonöarnaSamoaSan MarinoSaudiarabienSchweizSenegalSerbienSeychellernaSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakienSlovenienSomaliaSo Южная Джорджия и Южные Сандвичевы острова, Испания, Шри-Ланка, St.

Газель Некст 2.7, 2.8 норма расхода топлива на 100 км. дизель, бензин, газ: отзывы

ГАЗель-Next 2.7 бензин

Расход топлива Газель-Некст 2.7 бензин на 100 км. Отзывы

Газель Некст 2.7 газ

Отзывы о расходе топлива ГАЗель-Next 2.

ГАЗель-Next 2.8 дизель

Норма расхода топлива Газель Некст 2.8 дизель на 100 км

Расход газели некст дизель на 100 км

Причины популярности

Технические характе6ристики Газели Некст

Особенности функционала

Показатели топливного расхода

Двигатель на бензине

Как уменьшить расход топлива на дизельном двигателе

Основные приемы

Корректировка стиля вождения

Приемы с декором

Подводя итоги

Габариты

Ходовая часть

Топливо

Двигатель

ГАЗель-Next 2.7 бензин

Расход топлива Газель-Некст 2.7 бензин на 100 км. Отзывы

Газель Некст 2.7 газ

Отзывы о расходе топлива ГАЗель-Next 2.7 (газ)

ГАЗель-Next 2.8 дизель

Технические характеристики Газель Next | Газель Некст Дизель, 7 мест и 3 местные модели

B; 2,8 дизель 150 л.с.; механика, привод задний

туарег 3 6 расход топлива

туарег 3 6 расход топлива

Какой расход топлива у Газели и от каких факторов он зависит

Дизельный двигатель

Отзывы владельцев Газель Некст на дизельном двигателе:

Двигатель на бензине

Отзывы владельцев Газель Некст на бензиновом двигателе:

Двигатель с ГБО

Отзывы владельцев Газели Некст с ГБО:

ГАЗель Next — обзор и технические характеристики

Оценка использования горючего сланца для производства электроэнергии в Иорданском Хашимитском Королевстве (Технический отчет)

Влияние человека на разнообразие млекопитающих в прошлом и будущем

ВВЕДЕНИЕ

РЕЗУЛЬТАТЫ

Скорость вымирания в прошлом увеличивается

Причины исчезновения

Прогнозы на будущее

ОБСУЖДЕНИЕ

Люди являются основной движущей силой вымирания млекопитающих с позднего плейстоцена

Будущее разнообразия видов млекопитающих

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Даты исчезновения млекопитающих

Пространственные подмножества

Таксономические подмножества

Размер человеческой популяции

Занятость земли людьми

Прошлые климатические данные

Модели корреляции

Shift model

Тесты адекватности модели

Прогнозы будущего разнообразия

Оценка будущей скорости

Sidan hittades inte | Företagsbostäder

Добавить комментарий Отменить ответ