Экология нарисовать: Какой рисунок можно нарисовать на тему экологии (желательно примеры)?

Детей зовут рисовать плакаты для конкурса «Экочеловек»

Смотрите также

Завершился приём заявок на конкурс «Пишу историю города»

В конкурсе об экологии и природе могут принять участие дети от 7 до 18 лет. Отдельная номинация будет для юных художников с особенностями развития. Лучшие плакаты развесят по Новосибирску. Их можно будет увидеть в общественном транспорте, на интерактивных табло и мониторах, а также в социальных сетях и на городских сайтах.

Конкурс социальной рекламы «Экочеловек» придумали для того, чтобы подрастающее поколение обратило внимание на проблемы окружающей среды. Традиционно творческое состязание проводят в память известного новосибирского эколога Вячеслава Зыкова. 

От участников ждут плакаты «Экология глазами детей». Можно выбрать любую тему, касающуюся защиты окружающей среды: использование природных ресурсов, сохранение биоразнообразия, энерго- и водосбережение, охрана атмосферного воздуха, обращение с отходами.

 

Рисунок: Виктория Козлюк, 8 лет

Как рассказали организаторы, художникам разрешено использовать любые техники и средства для рисования (цветные карандаши, краски, восковые мелки и т. д.). При этом на конкурс не будут принимать работы, выполненные в виде фотографий, коллажей и аппликаций, а также плакаты, которые полностью или частично сделаны с использованием программ для графического моделирования и дизайна. 

Рисунок: Алёна Третьякова, 15 лет

Каждый ребёнок может прислать только одну работу. 

Оценивать экоплакаты будут отдельно по четырём группам:

• участники от 7 до 10 лет;

• участники от 11 до 13 лет;

• участники от 14 до 18 лет;

• дети с особенностями развития.  

Работы на конкурс принимают до 18 ноября. Награждение состоится четырьмя днями позже. 

Рисунок: Василиса Леташина, 9 лет

Авторы лучших плакатов получат ценные подарки. Самые удачные работы разместят в социальных сетях, на городских сайтах, в общественном транспорте, на интерактивных табло и мониторах образовательных и других организаций Новосибирска. 

Подробная информация о конкурсе опубликована на сайте econavigator.ru. Заявки и сканы рисунков можно прислать на электронную почту [email protected]. 

Главные новости вашего города — подписывайтесь на нашу группу Вконтакте.

#Экология #Живопись #Дети #Город для роста #Культурный город

Семиклассница из Белогорска нарисовала экологический герб Амурской области — Амурская правда

Проект амурской школьницы получил награду на всероссийском конкурсе

16. 01.2023, 12:21Общество

Ученица 7 класса белогорской школы № 17  Елизавета Геращенко нарисовала экологический герб Амурской области. Проект школьницы из Приамурья получил приз зрительских симпатий на Всероссийском конкурсе «Экологический герб: знать, чтобы сохранить». Амурчанка нарисовала на экогербе амурский виноград, красных волков и белку.

Елизавета Геращенко изобразила на гербе краснокнижных животных. Фото: Минприроды Приамурья

Конкурс проводит фонд имени В. И. Вернадского. В планах организаторов — создать первую в Российской Федерации интерактивную карту экологических гербов субъектов и населенных пунктов.

Юная амурчанка Елизавета Геращенко тоже отправила свой эскиз на конкурс. Наставником семиклассницы из Белогорска выступила учитель географии Ольга Орехова.

— Я предложила детям поучаствовать в конкурсе, многие ребята откликнулись, в том числе и Лиза. Рассказала, как оформлять герб, какие элементы внести, где можно посмотреть про природу Белогорска и Амурской области. Все работы загрузила и написала описание гербов. Позже было организовано онлайн-голосование за экогербы, и Лиза набрала больше всего голосов, — рассказала педагог.

Герб, придуманный Елизаветой, получил приз зрительских симпатий в возрастной категории 7—12 лет. За своей наградой школьница поедет в Москву. Церемония награждения пройдет в марте. На X Общероссийском фестивале природы «Первозданная Россия» презентуют и первую интерактивную карту экологических гербов России.

— Ура, ура! Я стала победителем! Как же приятно и радостно побеждать! Придумала герб моей любимой области и… выиграла! — поделилась эмоциями Лиза Геращенко. — Я благодарю своего учителя географии Орехову Ольгу Николаевну и поздравляю с нашей общей победой!

На экогербе Приамурья 12-летняя амурчанка изобразила краснокнижных представителей флоры и фауны. Девочка нарисовала амурский виноград, иглоногую сову, сома Солдатова, красных волков и белок. Как пояснила школьница, белки хоть и не занесены в Красную книгу, но их в Амурской области любят, подкармливают и обустраивают для них кормушки-домики.

Разноцветный щит на гербе символизирует разнообразную и уникальную природу нашего края. А пламя свечи стало символом возрождения редких и исчезающих видов живой природы.

Всего на конкурс поступило больше 1 700 заявок из 80-ти субъектов России. Авторами работ в основном стали школьники и студенты. В список победителей попал 21 герб субъектов и населенных пунктов России, сообщает минприроды Приамурья.

Возрастная категория материалов: 18+

Материалы по теме

Возведение Амурского ГХК не опасно для природы: эксперты оценили состояние рек Зея и Большая Пёра20.01.2023, 15:00Компания «Транснефть — Восток» в 2022 году выполнила 13,5 тысячи экологических исследований19.01.2023, 13:45«Отель» для насекомых, ксилотека и птичья песочница: чем удивит экологическая тропа в Свободном13.11.2022, 18:15Экоскамейки из вторсырья установили в Первомайском парке Благовещенска04. 10.2022, 10:45Владимир Путин поддержал идею создания Всероссийской экологической организации12.09.2022, 18:15Власти Приамурья усилили контроль за мелкими артелями17.12.2021, 10:33Создание мусороперерабатывающей инфраструктуры назвали главной проблемой в ДФО29.09.2021, 10:23Форум «ProДФО» на Сахалине посвятили экологии28.09.2021, 18:10Дмитрий Лужнов: «Три экотехнопарка построит инвестор в Амурской области»08.09.2021, 17:19Две с половиной тысячи гектаров амурских лесов засадили соснами, елями и кедрами22.08.2021, 11:00

Экологические пиктограммы — Библиотека векторных трафаретов | Как рисовать графическую диаграмму. Как использовать инфограммы | Элементы дизайна — Экологические пиктограммы

Библиотека векторных трафаретов «Экологические пиктограммы» содержит 20 иконок экосимволов. Используйте его, чтобы нарисовать свою экологическую инфографику. Пример «Пиктограммы экологии — библиотека векторных трафаретов» был создан с использованием программного обеспечения для построения диаграмм и векторной графики ConceptDraw PRO, дополненного решением для инфографики Pictorial из области «Что такое инфографика» в парке решений ConceptDraw.

Recycle

Nature

Flower

Butterfly

Земля

Raindrop

Water Supply

Eco Hous

Аккумулятор

Биотопливо

Ветряная турбина

Солнечная энергия

Эко

Человеческий след

Используемые решения

Что такое инфографика >

Иллюстрированная инфографика

Как нарисовать графическую диаграмму быстро, легко и эффективно? ConceptDraw PRO предлагает уникальное решение для графической инфографики, которое поможет вам! Решение
Pictorial Infographics содержит большое количество библиотек с множеством предварительно разработанных векторных пиктограмм, что позволяет создавать инфографику за считанные минуты.

Доступно 10 библиотек с 197 векторных пиктограмм.

Библиотека векторных трафаретов «Экологические пиктограммы» содержит 20 экологических пиктограмм.
Используйте его для создания экологических иллюстраций, презентаций, веб-страниц и инфографики.
Пример «Элементы дизайна — Экологические пиктограммы» был создан с использованием программного обеспечения для построения диаграмм и векторной графики ConceptDraw PRO, дополненного решением Pictorial Infographic из области «Что такое инфографика» в парке решений ConceptDraw.

Пиктограммы Eco

Используемые решения

Что такое инфографика >

Иллюстрированная инфографика

Диаграмма энергетической пирамиды представляет собой визуальное графическое представление продуктивности биомассы на каждом трофическом уровне в данной экосистеме. Его проектирование в ConceptDraw PRO не займет много времени благодаря уникальному решению Pyramid Diagrams из области маркетинга в ConceptDraw Solution Park.
Диаграмма энергетической пирамиды начинается с продуцентов (растений) и проходит через несколько трофических уровней консументов (травоядные, которые поедают эти растения, плотоядные, которые поедают этих травоядных, затем плотоядные, которые поедают этих плотоядных, и т. д.) к вершине пирамиды. пищевая цепочка.

В течение последних десятилетий визуализация данных претерпела значительные изменения и стала незаменимым инструментом журналистики, бизнес-аналитики и науки. Способ передачи визуальной информации не ограничивается только статическим или динамическим представлением, он также может быть интерактивным. Инфографику условно можно разделить на несколько общих уровней. Прежде всего, это уровень визуализации информации, ее интерпретация и объединение по какому-либо признаку. Второй уровень можно определить как визуализацию знаний, изображение мыслей и идей в виде образов или схем. Наконец, уровень визуализации данных, который обрабатывает массивы данных в диаграммах, позволяя более четко воспринимать информацию. Также можно выделить основные подходы к созданию инфографики: исследовательский и повествовательный. Исследовательский метод настаивает на минималистском дизайне в пользу точности данных без лишних деталей и является общим для научных исследований и анализа.

Начните создавать свою собственную блок-схему с помощью ConceptDraw PRO и добейтесь отличных результатов прямо сейчас.

Америка — это объединенные континентальные массивы Северной Америки и Южной Америки в Западном полушарии. В Америке 35 суверенных государств.
ConceptDraw — это идея для рисования геологических карт Америки из предварительно разработанных векторных фигур географической карты и векторных изображений карты Америки.
Используйте решение Continent Maps из раздела «Карты» в ConceptDraw Solution Park для создания тематических карт, геопространственной инфографики и векторных иллюстраций для ваших деловых документов, презентаций и веб-сайтов.

ConceptDraw PRO — это программа для рисования, предназначенная для создания сцен природы. Решение Nature от ConceptDraw Solution Park дополняет это программное обеспечение новой библиотекой, которая содержит 17 векторных объектов и образцы файлов иллюстраций.

Инфографика — это визуальный способ представления различной информации, данных, знаний в области статистики, географии, журналистики, образования и многих других областях. ConceptDraw PRO, поставляемый с решением для графической инфографики из области «Что такое инфографика», предоставляет набор мощных инструментов графической инфографики. Благодаря им это лучший Создатель Инфографики.

Вы хотите создать иллюстрированную диаграмму или инфографику? И вам нужно мощное программное обеспечение для инфографики? Тогда программное обеспечение для построения диаграмм и векторной графики ConceptDraw PRO, дополненное Pictorial Infographics Solution из области «Что такое инфографика», — это именно то, что вам нужно.

Диаграммы с областями используются для отображения кумулятивных итогов с течением времени с использованием чисел или процентов; или показать тенденции с течением времени среди связанных атрибутов. Диаграмма с областями эффективна при сравнении двух или более величин. Каждая серия данных обычно представлена ​​другим цветом, использование цветовой прозрачности в прозрачности объекта показывает перекрывающиеся области и меньшие области, скрытые за большими областями.

ConceptDraw PRO, дополненный графическим решением для инфографики из области «Что такое инфографика», представляет собой мощное программное обеспечение для инфографики. Убедитесь в этом прямо сейчас!

Решение для пузырьковых диаграмм расширяет программное обеспечение ConceptDraw PRO с помощью шаблонов. Используя соединители ConceptDraw, вы можете мгновенно создать пузырьковую диаграмму.
С помощью ConceptDraw вы сможете создать пузырьковую диаграмму из готовых объектов библиотеки ConceptDraw или создать свои собственные объекты. Созданная диаграмма может представлять организацию идей в процессах мозгового штурма, учителями для объяснения сложных идей или для презентаций.

Диаграммы цепочки процессов, управляемые событиями, для улучшения всей организации.
ConceptDraw PRO — программное обеспечение, сокращающее время, необходимое для создания модели бизнес-процесса.

Решение Line Graphs из области Graphs and Charts в ConceptDraw Solution Park содержит набор примеров, шаблонов и библиотеку элементов дизайна точечных диаграмм.
Используйте его для рисования точечных диаграмм с помощью программного обеспечения ConceptDraw PRO для создания диаграмм и векторного рисования для иллюстрирования ваших документов, презентаций и веб-сайтов.

Кресло Экология — Свалка мозгов по рисованию случайных сетей — часть 1

Я вернулся после долгого перерыва и немного поболтал об экологических сетях. Там интересная идея в анализе экологических сетей. Создавая случайных сетей при некоторых нулевых гипотезах, мы можем проверить, являются ли наблюдаемые свойство можно объяснить только случайностью. Если есть отклонение, то шанс недостаточно для объяснения структуры сети, и поэтому должна быть какая-то экология. Это отличная идея на бумаге, но вещи in silico немного сложнее.

Давайте начнем с основной идеи: у нас есть двусторонняя сеть, и мы хотим знать, можно ли объяснить его наблюдаемую вложенность его связью, его распределение степеней или распределение степеней обеих сторон. Мы рассмотрели вся идея в @DelmBess18, и есть ссылки на оригинальные статьи там.

Я буду использовать не выпущенную в настоящее время версию EcologicalNetwork упаковка. Но код на самом деле не важная часть. Мы будем использовать сеть от @HadfKras13.

 с использованием StatPlots
с помощью EcologicalNetwork
N = преобразовать (BinaryNetwork, web_of_life («A_HP_004»))
 

Измеренная вложенность этой сети (измеренная с помощью η) равна

ОШИБКА: MethodError: нет метода, соответствующего getindex(::Float64, ::Symbol)
 

. В «реальном» анализе мы сгенерируем вероятность шаблоны для всех четырех нулевых моделей; Я ограничусь одним (на основе по распределению степеней):

 P = null2(N)
 

Вслед за @PoisCirt16 у нас есть выражение для значения η в вероятностная сеть: мы ожидаем, что в нулевой модели вложенность эта сеть будет 0,54. Это ниже, чем наблюдаемое значение (но ожидаемая связь равна наблюдаемой связь).

Интересным моментом здесь является то, что это значение вложенности на вероятностном сеть является хорошим эталоном для любой подпрограммы для создания распределения сети. Итак, начнем с этого:

 R = rand(P, 10_000) # Видите этот красивый синтаксис?
 

Получив этот образец, мы можем измерить вложенность этих 10000 сети и постройте вывод:

90 109 вложенность (n) = η (n) плотность(вложенность.(R), c=:skyblue, fill=(:skyblue, 0.4, 0), frame=:box, lab=»», legend=:topleft) vline!([вложенность(N)], c=:black, lw=3, lab=»Obs.») vline!([вложенность(P)], c=»#cf6c25″, lw=2, ls=:dot, lab=»Prob. «) xaxis!(«Вложенность», (0,1)) яксис!((0,8))

Что-то не так. Мы знаем, что связь вероятностного и наблюдаемые сети равны, поэтому давайте посмотрим, что происходит.

 плотность(соединение.(R), c="#347e3c", fill=("#347e3c", 0.4, 0), frame=:box, lab="", legend=:topleft)
vline!([connectance(N)], c=:black, lw=3, lab="Obs.")
vline!([connectance(P)], c="#cf6c25", lw=2, ls=:dot, lab="Prob.")
ось х!("Соединение", (0,1))
яксис!((0,10))
 

Странно . Случайно сгенерированные сети имеют правильное соединение.

Вложенность особенно чувствительна к количеству виды, а точнее его взаимодействие с распределением степеней. Так если у нас есть какие-то вырожденные сети с видами, которые становятся несвязанными, это может сбросить значения. Мы можем удалить эти сети:

 R′ = фильтр(x -> !isdegenerate(x), R)
 

Нам осталось 3859 сетей (это много сетей, которые были не подходит для анализа). Теперь давайте пересмотрим наше распределение вложенности:

 плотность(вложенность. (R′), c=:skyblue, fill=(:skyblue, 0.4, 0), frame=:box, lab="", legend=:topleft)
плотность!(вложенность.(R), c=:skyblue, lab="", ls=:dash)
vline!([вложенность(N)], c=:black, lw=3, lab="Obs.")
vline!([вложенность(P)], c="#cf6c25", lw=2, ls=:dot, lab="Prob.")
xaxis!("Вложенность", (0,1))
яксис!((0,8))
 

Большой разницы нет. Раздача все еще выключена по сравнению с ожидаемое значение от вероятностной сети и общее распределение не изменилось по сравнению с предыдущим шагом (см. пунктирную синюю линию).

---

Итак, давайте увеличим масштаб. Мы можем взять кучу сетей и применить одно и то же общий подход: измерить наблюдаемое значение, вероятностное значение и сгенерировать кучу повторений по нулевой модели (и усреднить их значения, для хорошая мера):

 hp = getfield.(фильтр(x -> содержит(x.ID, "_HP_"), web_of_life()), :ID)
Ns = конвертировать.(BinaryNetwork, web_of_life.(hp))
функция randomnest(n)
  Rs = ранд (null2 (n), 5_000)
  # Сохранить невырожденные сети
  фильтр!(x -> !isdegenerate(x), Rs)
  # Только сети с одинаковым богатством
  filter!(x -> богатство(x) == богатство(n), Rs)
  # Вернуть среднее значение
  возвращаемое среднее (вложенность.  (Rs))
конец
 

 randomnest (общая функция с 1 методом)
 

Мы можем сгенерировать три значения для каждой сети — это что-то вроде это действительно должно работать параллельно, но эй.

 obs = вложенность.(Ns)
per = вложенность.(null2.(Ns))
rnd = случайность.(Ns)
 

Как только это будет сделано, мы можем построить результаты:

 p1 = plot([0,1],[0,1], frame=:box, c=:grey, ls=:dash, lab="", legend=:topleft)
разброс!(p1, obs, per, lab="Prob.", c="#d7752e", msw=0, ms=5)
scatter!(p1, obs, rnd, lab="Perm.", c="#249977", мсв=0, мс=5)
ось x!(p1, "Наблюдаемое значение", (0,1))
yaxis!(p1, "Ожидаемое значение", (0,1))
p2 = plot([0,1],[0,1], frame=:box, c=:grey, ls=:dash, lab="", legend=:topleft)
разброс!(p2, per, rnd, msw=0, ms=5, c="#945daf", lab="")
ось x!(p2, "Вероятностное значение", (0,1))
yaxis!(p2, "Случайное значение", (0,1))
график (p1, p2)
 

На первой панели мы видим, что значения вложенности, предсказанные из вероятностная сеть и рандомизированная выборка ниже наблюдаемой значение, за исключением очень небольшого числа из них, и это только усугубляет, когда наблюдаемая вложенность увеличивается.