Кривая лука самарская область: Курганный могильник Кривая Лука I: honzales — LiveJournal

Среда, 02 сентября 2020, 12:27

Погода в селе Кривая Лука (Кинельский район, Самарская область) на сейчас

Ветер: 8 м/с,

Влажность: 55 %

Давление: 767 мм рт. ст.

Сегодня в селе Кривая Лука ожидается преимущественно теплая погода. Температура воздуха не будет подыматься выше 21.3 и опускаться ниже 9.9 градусов цельсия. Преимущественно в течение суток будет ясно. Умеренный ветер, силой от 3.9 до 7.8 метров в секунду Северного направления. Влажность воздуха от 52% до 83%. Облачность неба от 1% до 72%. Атмосферное давление от 760 до 771 миллиметров ртутного столба.

Почасовой прогноз погоды в с. Кривая Лука на сегодня

	Температура	Осадки	Ветер	Влажность	Облачность	Давление
00:00	+20,9°	ясно	4,7 м/с, Запад	52%	6%	760 мм рт. ст.
01:00	+20,7°	ясно	4,6 м/с, Запад	55%	5%	761 мм рт. ст.
02:00	+20,4°	ясно	4,5 м/с, Запад	59%	4%	761 мм рт. ст.
03:00	+19,9°	ясно	4,2 м/с, Северо-Запад	66%	2%	762 мм рт. ст.
04:00	+20,2°	ясно	4,9 м/с, Северо-Запад	67%	8%	762 мм рт. ст.
05:00	+20,5°	ясно	5,6 м/с, Север	68%	14%	762 мм рт. ст.
06:00	+21,0°	облачно	6,9 м/с, Север	71%	26%	763 мм рт. ст.
07:00	+21,0°	облачно	7,1 м/с, Запад	68%	37%	764 мм рт. ст.
08:00	+21,1°	облачно	7,2 м/с, Юг	65%	49%	764 мм рт. ст.
09:00	+21,3°	пасмурно	7,6 м/с, Север	60%	72%	765 мм рт. ст.
10:00	+21,2°	пасмурно	7,6 м/с, Север	59%	67%	765 мм рт. ст.
11:00	+21,1°	пасмурно	7,7 м/с, Север	59%	63%	765 мм рт. ст.
12:00	+20,9°	пасмурно	7,8 м/с, Север	58%	55%	766 мм рт. ст.
13:00	+20,4°	пасмурно	7,4 м/с, Север	59%	46%	766 мм рт. ст.
14:00	+19,9°	пасмурно	6,9 м/с, Север	60%	38%	767 мм рт. ст.
15:00	+18,8°	слегка облачно	6,0 м/с, Север	62%	21%	767 мм рт. ст.
16:00	+17,9°	слегка облачно	5,7 м/с, Север	65%	18%	767 мм рт. ст.
17:00	+17,0°	слегка облачно	5,4 м/с, Север	68%	15%	768 мм рт. ст.
18:00	+15,1°	ясно	4,7 м/с, Север	75%	10%	768 мм рт. ст.
19:00	+14,4°	ясно	4,6 м/с, Север	76%	8%	769 мм рт. ст.
20:00	+13,6°	ясно	4,5 м/с, Северо-Восток	78%	7%	769 мм рт. ст.
21:00	+12,1°	ясно	4,3 м/с, Северо-Восток	82%	4%	770 мм рт. ст.
22:00	+11,6°	ясно	4,2 м/с, Северо-Восток	82%	3%	770 мм рт. ст.
23:00	+11,0°	ясно	4,1 м/с, Северо-Восток	82%	2%	771 мм рт. ст.

Подробный прогноз на завтра, Четверг, 03 сентября 2020

00:00

+9,9 °

ясно

03:00

+10,8 °

ясно

06:00

+17,1 °

ясно

09:00

+20,4 °

ясно

12:00

+20,7 °

ясно

15:00

+16,4 °

ясно

18:00

+12,5 °

ясно

Подробный прогноз на послезавтра, Пятница, 04 сентября 2020

00:00

+9,8 °

ясно

03:00

+10,5 °

ясно

06:00

+16,7 °

ясно

09:00

+19,6 °

слегка облачно

12:00

+20,3 °

облачно

15:00

+15,3 °

сильная облачность

18:00

+11,7 °

пасмурно

Точный прогноз в селе Кривая Лука на другие дни

+10,1°…+20,3°

слегка облачно

+9,5°…+20,6°

ясно

+10,2°…+21,8°

ясно

+11,4°…+23,1°

сильная облачность

+13,3°…+27,1°

ясно

+17,4°…+28,8°

слегка облачно

+16,1°…+28,6°

ясно

На сайте можно найти самый точный почасовой прогноз погоды в селе Кривая Лука (Кинельский район, Самарская область), содержащую подробную информация о температуре воздуха и воды, вероятности осадков, влажности, атмосферном давлении, ясности неба, направлении и скорости ветра. Для определения погоды на сегодня и сейчас можно пользоваться несколькими ресурсами, такими как гудметео, гидрометцентр, гисметео и другими источниками метеонаблюдений и метеостанций. Прогнозы по часам актуальны на утро, день и вечер.

Царев Курган, Голубое озеро, Самарский лук

Поволжье очень богато природными красотами. В этом смысле Самаре тоже повезло. На его территории находится от 300 до 700 впечатляющих памятников природы. Путешествие по ним может стать увлекательным и познавательным. Что нельзя упустить? Мы перечислим самые красивые места Самарской области и расскажем, как до них добраться.

География Самарской области

На территории Среднего Поволжья расположен довольно большой регион — Самарская область.Его площадь составляет 53,6 тысячи квадратных километров. Ландшафт территории очень разнообразен. Большую часть региона занимают степи, но есть и более живописные места. Так, вдоль границы с Ульяновской областью раскинулась реликтовая тайга с уникальными каменными объектами. Регион богат водными ресурсами, помимо Волги, разделяющей регион на две части, здесь много озер и небольших рек, протекающих по красивым ландшафтам. Все это делает местность очень привлекательной для путешественников.

Рейтинг самых красивых мест

На вопрос, какие красивые места в Самарской области стоит посетить, однозначного ответа нет. Все зависит от времени, которое турист готов потратить на посещение природных достопримечательностей региона. Но есть список объектов, которые обязательно нужно увидеть, в который входят Жигулевские горы, красивейшие озера, источники, пещеры, Сокские яры, заповедная зона Самарского лука. Путешественникам, которые готовы потратить много времени на поездку по Самарской области, также будет интересно увидеть исторические места, например, место, где произошла битва Тамерлана и Тохтамыша, древние памятники, уникальные озера — Серное, Голубое, Нефтяное.Остановимся на тех природных объектах, которые составляют гордость региона.

Круговой обзор

В 40 километрах от Самары, в поселке Волжский, находится уникальная достопримечательность — Царев Курган. С точки зрения геологии курган является частью Жигулевского хребта, отделенного от основной части гор водными массами. Об этом необычном месте местное население создало множество мифов и легенд. С вершины кургана открывается красивая панорама, на которую стоит подняться.У подножия холма стоит красивая церковь Рождества Христова. На склонах кургана есть два источника, признанных священными и полезными для здоровья, многие путешественники приезжают сюда специально за лечебной жидкостью. По мере подъема кургана по тропе открываются новые картины: на горизонте видны села Волжское, Ширяево, река Сок и место ее впадения в Волгу, Сокский мост, Самара.

До Царевского городища легко добраться — из Самары ходят маршрутные такси, там проложена хорошая асфальтированная дорога.

Красота воды

Многие красивые места Самарской области связаны с водой. Прежде всего, это, конечно, Волга. Но также на территории области есть несколько уникальных и очень красивых водоемов. Голубое озеро — первое среди них. В Самарской области и соседних регионах такого необычного водоема нет. Небольшое по площади (поверхность около 300 квадратных метров) довольно глубокое озеро (самая глубокая точка — 23 метра) наполнено изумрудно-голубой водой.Резервуар карстового происхождения, поэтому он особой формы, он наполнен глубокими источниками сероводорода — отсюда его уникальный цвет. В озере нет жизни, но по краям растут водоросли, которые только укрепляют эффектное озеро.

В 115 км от Самары находится озеро, удобнее всего на машине до села Старое Якушкино, далее по грунтовой дороге по указателям.

В Глубинах Земли

На территории Самарской области находится несколько интересных пещер.Самая известная из них — пещера Степана Разина. Этот природный объект имеет карстовое происхождение. Пещера под действием воды и тяги почвы постепенно понижается. Сегодня в нем довольно узкий вход, а в старину высота прохода была такой, что по нему можно было войти в лошадь. После узкого коридора открывается довольно большая комната. Сегодня до потолка можно дотянуться рукой, а раньше высота была до 5 метров. Из зала выходят несколько узких коридоров, которые тоже можно осмотреть.О пещере ходят легенды, что в свое время здесь неоднократно прятался Степан Разин. В пологе, покрытом лесом, отряд мог безопасно спрятаться, а наличие второго выхода давало возможность уйти от преследования или внезапно появиться, «как из-под земли». Сегодня второго выхода нет, но посмотреть на это историческое место туристы все же едут.

Добраться до пещеры можно из города Жигулевск, по трассе в село Малая Рязань, далее по указателям.

Не менее интересны и другие подземные сооружения Самарской области: пещера братьев Греве, пещера Серновод, Ширяевские галереи на Поповой горе.

Источник здоровья

Редкий памятник природы «Семь ключей» находится недалеко от села Смолкино. Территория в 2,6 га охраняется казаками. Родниковая зона «Семь ключей» уникальна тем, что несколько подземных источников образуют реки Каргалку и Усу. На территории памятника произрастают редкие виды растений.Источники признаны целебными, сюда приходят за полезной водой. Также место отлично подходит для прогулок, тропы проложены ко дну ущелья, по пути можно любоваться типичной нетронутой природой центральной полосы России.

Чтобы добраться до источников, нужно идти от Сызрани в сторону села. Смолкино и далее по указателям.

Национальный парк «Самарская Лука»

Одной из главных достопримечательностей региона является природный парк «Самарская Лука».Территория, ограниченная излучиной Волги и Усинским водохранилищем, относится к национальному заповеднику. Красота Жигулевых гор, особый микроклимат, неповторимый растительный и животный мир, множество удивительных красот — все это делает Самарский лук прекрасным туристическим направлением. Так как парк занимает площадь более 100 гектаров, нужно сразу определиться, что вам нужно искать.

Рядом расположены известные природные достопримечательности — Молодецкий курган и Девья гора. По пути к ним стоит остановиться на берегу Жигулевского залива, откуда открывается великолепный вид на курган и гору Девджу, а также гору Лепешка, летом можно проехать

Луковая кривая: кривая заполнения пространства с почти оптимальной кластеризацией

Кривая заполнения пространства (SFC) — это отображение многомерного Вселенная в одномерную вселенную и является широко используемым инструментом при проектировании структур данных для многомерных данных. Так как описанный в [1, 2] , такое отображение позволяет применять методы индексирования, разработанные для одномерных данных для индексации многомерные данные, например, в пространственной базе данных. SFC были применяется к нескольким сценариям управления пространственными и временными данными, например, при распределенном разбиении больших пространственных данные [3, 4] , многомерное подобие поиск [5] , параллельная балансировка нагрузки моделирования [6] , криптографические преобразования по пространственным data [7] , и это лишь некоторые из них.Поиск приложений космоса кривые заполнения дают более тысячи ссылок в Google Ученый в таких областях, как базы данных и параллельные вычисления.

В приложении SFC к структуре данных индексации это обычно важно иметь хорошую производительность кластеризации и локальность сохранение. Набор точек запроса, например прямоугольник в многомерная вселенная, должна быть сопоставлена ​​с набором точек, который формирует небольшое количество смежных областей в одном измерении, чтобы насколько это возможно.Многие SFC были рассмотрены в литература. Оренштейн и Меррет [1] предложили использовать Кривая Z, основанная на перемежении битов из разных координаты, чтобы поддерживать запросы диапазона. Фалаутсос [8, 9] предложили использовать кривую кода Грея для частичного совпадения и диапазона запросы. SFC, которая, кажется, привлекла наибольшее внимание, это кривая Гильберта [10] . Джагадиш [2] считается различные кривые заполнения пространства, в том числе основные столбцы и строчные кривые, кривая Z, кривая кода Грея и кривая Гильберта кривая.Его эксперименты показали, что среди рассмотренных на основе кривой Гильберта проявил себя лучше всех в сохранении локальности. Свойство SFC сохранять локальность фиксируется числом кластеризации, как определено далее.

Модель

Пусть U — дискретная d-мерная вселенная из n ячеек, размеры d√n × d√n… × d√n. В этой статье мы сосредоточим наш анализ на случаях d = 2,3. Кривая заполнения пространства (SFC) π на U — это биективное отображение π: U → {0,1,…, n − 1}. Запрос q — это любое подмножество U; мы используем | q | для обозначения количества ячеек в нем.В данной работе нас интересуют прямоугольные запросы, которые формируются пересечением полупространства. Набор ячеек C⊆U называется кластером SFC π, если ячейки в C пронумерованы последовательно. пользователя π.

Число кластеризации SFC π для запроса q, обозначенное c (q, π), определяется как минимальное количество кластеров π, которые q можно разделить на.См. Рисунок 1 для пример. Важность числа кластеризации заключается в следующем. Предположим, что многомерные данные были проиндексированы на диске в соответствии с к порядку, индуцированному SFC. Если запрос — получить все точки в многомерной области, то число кластеризации измеряет количество «поисков» диска, которые необходимо выполнить в поиск. Поскольку поиск диска — дорогостоящая операция, меньшее номер кластеризации означает лучшую производительность. Если запрос заключается в вычислении некоторая другая функция в многомерной области, затем кластеризация number измеряет количество подзапросов в одномерных диапазонах, каждый из которых можно эффективно обрабатывать с помощью методов индексации одномерные данные.Следовательно, общая цель — разработать SFC, число кластеризации для «типичного» запроса должно быть как можно меньше. Мы рассмотрим среднюю производительность кластеризации SFC для класса запросы, как в следующем определении [11, 8, 2] . В число кластеризации SFC π для набора запросов Q определяется как:

Наборы запросов Q строятся следующим образом. Рассмотрим форму запроса q, который представляет собой гипер-прямоугольник длины ℓi по размерности я.Мы говорим, что q — куб, если ℓi = ℓj для всех i ≠ j. Мы говорим, что q — почти куб, если (1) Существует μ, 0≤μ≤1 такое, что для всех 1≤i≤d, ℓi = ϕi (d√n) μ + ψi для некоторых постоянных ϕi> 0 и ψi; (2) | ℓj − ℓi | = o (d√n) для каждого i ≠ j. Определение «почти куб» отражает тот факт, что зависимость длин сторон q от размера сетки такая же, а также зазор между наибольшей и наименьшей сторонами является меньшим порядком размера сетки. Второе условие выше также необходимо; мы показываем нижнюю оценку в разделе V-B, такой, что если второе условие не выполняется (но первое условие выполняется), то есть наборы запросов, для которых не может существовать SFC с постоянный коэффициент аппроксимации.

В первую очередь мы рассматриваем случаи, когда q — почти куб, или куб. Мы рассмотреть наборы запросов Q, которые образованы всеми возможными переводами такой прямоугольной формы запроса q. Если q — запрос в форме куба, мы называем Q «набором запросов куба», и если q имеет форму, близкую к кубу query, то мы называем Q «набором запросов, близких к кубу».

Для набора запросов Q пусть OPT (Q) будет наименьшей возможной кластеризацией число, которое может быть достигнуто любой SFC. Для ПФС π пусть η (Q, π) = c (Q, π) / OPT (Q) определяется как отношение аппроксимации π для Q.Мы сосредоточимся на η (Q, π) как на нашей метрике для оценка эффективности π для Q. Чем ниже коэффициент приближения, тем лучше производительность кластеризации π на Q.

I-a Наши результаты

A. Мы представляем новую SFC, луковичную кривую, со следующими свойствами.

• Для наборов запросов куба любой длины в двух измерениях коэффициент аппроксимации луковичной кривой не превышает 2,32. Для наборов запросов куба в трех измерениях коэффициент аппроксимации не превышает 3.4. Таким образом, мы называем луковицу кривой почти оптимальной для запросов куба.
  

  Насколько нам известно, это первая SFC, которая, как было доказано, имеет постоянный коэффициент аппроксимации для наборов запросов куба, которые являются наиболее простыми формами запросов. Примечательно, что одна кривая (луковичная кривая) обеспечивает почти оптимальную кластеризацию для кубовидных наборов запросов произвольного размера.
  

• Для двухмерных наборов запросов, близких к кубу, коэффициент аппроксимации луковой кривой является постоянным.
  

B: Субоптимальность кривой Гильберта: Напротив, мы показываем, что кривая Гильберта может иметь коэффициент аппроксимации Ω (√n) для запросов куба в двух измерениях и коэффициент аппроксимации Ω (n23) для запросов куба. в трех измерениях. Таким образом, коэффициент аппроксимации кривой Гильберта может быть неограниченным даже в случае запросов куба в двух измерениях. См. Рисунок 2 для иллюстрации. Подробные результаты представлены в разделе IV.

C: Общие прямоугольные запросы: мы показали SFC (луковая кривая), которая имеет почти оптимальную кластеризацию (т.е.е. постоянный коэффициент аппроксимации) для наборов запросов куба любой длины, а также наборы запросов, близких к кубу. Естественно спросить, можно ли иметь одну SFC с почти оптимальной кластеризацией для разных прямоугольные наборы запросов.

Мы показываем, что этого невозможно достичь. Существуют наборы запросов состоящий из прямоугольных запросов, таких что если SFC выполняет почти оптимально для одного набора запросов, он обязательно будет плохо работать на другой. Другими словами, для класса общих прямоугольных запросов, невозможно иметь единственную SFC с почти оптимальным коэффициент аппроксимации.Подробности в леммах 10 и 11 в разделе V-B.

D: Мы представляем результаты экспериментов, которые эмпирически оценивают и сравнивают эффективность кластеризации луковичных кривых и кривых Гильберта. Эти результаты подтверждают наши теоретические прогнозы и показывают, что в кубических, почти кубических и обычных прямоугольных запросах производительность кластеризации луковичной кривой часто была намного лучше, чем кривой Гильберта, и всегда, по крайней мере, не хуже.

Значение этого результата проистекает из того факта, что кривая Гильберта долгое время считалась «золотым стандартом» SFC для целей кластеризации. До сих пор мы не знали альтернативы, которая имела бы явно лучшую производительность. Многие прошлые анализы были почти полностью сосредоточены на понимании характеристик кривой Гильберта, например, см. [11, 12] .Наши результаты показывают, что луковичная кривая неизменно превосходит кривую Гильберта с точки зрения производительности кластеризации. Результаты запросов куба приведены в таблице I.

I-B связанные работы

Основываясь на более ранней работе [12] , в которой анализировалась производительность кластеризации кривой Гильберта на запросах 2 × 2, Moon et al. [11] рассматривали верхнюю границу кластеризации кривой Гильберта в d измерениях. Они показали, что если размер запроса остается постоянным, число кластеризации кривой Гильберта асимптотически равно площади поверхности формы запроса. делится на удвоенное количество измерений.В предыдущей работе [13] мы обобщили этот результат, показав, что, когда размер запроса остается постоянным, число кластеризации любой SFC, обладающей свойством быть «непрерывным», асимптотически равно таковому для кривой Гильберта. Далее [13] показал, что для прямоугольных запросов постоянного размера производительность кривой Гильберта является оптимальной. Существенная разница между анализом в предыдущих работах [13, 11, 12] и этой работой заключается в том, что в предыдущих работах предполагается, что размер запроса постоянен по сравнению с размером вселенной, хотя мы не делаем этого предположения.

Хотя число кластеризации является важным и хорошо проанализированным показателем производительности SFC, мы отмечаем, что есть и другие показатели, которые проливают свет на другие свойства SFC. В частности, предыдущая работа [14] рассматривала «растяжение» SFC, определяемое как отношение между расстоянием между двумя точками в d-мерной сетке и одномерной нумерацией — такая метрика актуальна для приложений. например, поиск ближайшего соседа. Асано и др. [15] рассматривает производительность кластеризации в модели, где: для запроса q, состоящего из | q | ячеек обработчику запросов разрешено возвращать набор C | q | Ячейки, которые являются надмножеством q и могут быть разделены на небольшое количество кластеров, где C — константа больше 1.Похожий подход рассматривается Haverkort [16] . Напротив, мы требуем, чтобы обработчик запросов возвращал набор именно ячеек, представленных в запросе q, и учитывал количество созданных таким образом кластеров. Альбер и Нидермайер [17] представляют характеристику кривой Гильберта в размерностях d≥3.

: Остальная часть этого документа организована следующим образом. В разделе II мы представляем некоторые общие методы вычисления числа кластеризации, которые используются в этой статье.В разделе III мы определяем луковичную кривую в двух измерениях и представляем ее анализ. В разделе IV мы представляем анализ числа кластеризации кривой Гильберта. В разделе V мы представляем нижнюю границу производительности любой SFC в двух измерениях, что позволяет нам вывести коэффициент аппроксимации луковой кривой. В Разделе VI мы представляем трехмерную луковичную кривую, ее характеристики и соответствующие нижние границы. В разделе VII мы представляем результаты нашего экспериментального исследования и завершаем обсуждение в разделе VIII.

5sm2vp55n6cxly6z.onion: Бесплатный Интернет: Бесплатная загрузка, заимствование и потоковая передача: Интернет-архив

4,575 4,6 тыс.

web

глаз 4575

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с q, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

992 992

web

глаз 992

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с u, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

472 472

web

глаз 472

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с w, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

368 368

web

глаз 368

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с y, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

299 299

web

глаз 299

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с — от http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

276 276

web

глаз 276

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 5, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

270 270

web

глаз 270

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 8, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

256 256

web

глаз 256

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

214 214

web

глаз 214

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 9, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

201 201

web

глаз 201

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 7, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

192 192

web

глаз 192

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 4, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

191 191

web

глаз 191

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 6, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

191 191

web

глаз 191

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 1, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

189 189

web

глаз 189

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 2, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

188 188

web

глаз 188

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 3, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

187 187

web

глаз 187

избранное 0

комментарий 0

Все имена пользователей, начинающиеся с 0, из http: // 5sm2vp55n6cxly6z.лук (необходим Tor)

Посадка проросшего лука

У всех это случалось. Тот лука-мошенник, который умудряется спрятаться в задней части мусорного ведра. Когда лук выйдет из холодильника и попадет на полки супермаркета, это лишь вопрос времени, когда он проснется и начнет расти. Снаружи он станет сухим и похожим на бумагу, и весь лук сожмется, поскольку он вкладывает накопленную энергию в попытки сделать последний шаг к жизни.

Нет ничего плохого в том, чтобы съесть луковицу после того, как она прорастет. Если он на самом деле не портится и не плесневеет, его все еще можно разрезать на ужин.Проблема в том, что на данный момент внутри мало пригодного к употреблению лука. Вместо того, чтобы пытаться съесть его, лучше вложить деньги в хороший урожай будущего лука. Если вы сможете посадить его, то к концу сезона получите троекратную награду.

Лук обычно выращивают из семян, и проросший лук необходимо разделить, чтобы он рос правильно. Если бы после первого вегетационного периода этот лук остался в земле, а не был собран, он бы разделился на несколько луковиц самостоятельно.Каждая отдельная луковица будет немного деформирована, так как будет бороться за место с другими. Разделив их, каждая луковица может превратиться в полноразмерную луковицу, что позволит вам собрать гораздо больше, чем вы посадили.

Начните с отделения внешней бумаги лука. Оказавшись внутри, вы увидите, что лук уже начал делиться на несколько луковых растений.

После того как вы все очистите, у вас должно получиться несколько отдельных ростков лука. В задней части корзины у меня росли две луковицы, и в каждой из них было по три отдельные луковицы.

Не обязательно всегда будет три, что делает эту охоту за загадками. Даже если у вас только 1 или 2 зеленых стебля, выходящих сверху, внутри могут быть другие более мелкие растения, которые еще не появились.

На данный момент у вас есть крошечные луковые растения. В холодных регионах с коротким вегетационным периодом, как у нас здесь, в Вермонте, садоводы обычно заказывают такие маленькие луковые растения из теплых регионов, таких как Техас. Имея это в виду, на самом деле посадить проросший лук — не такая уж странная идея.

Луковые севки, например, представляют собой небольшие побеги луковых растений, которые были собраны и обработаны, чтобы приостановить их рост до повторной посадки. Лук довольно прочен, и даже после того, как вы разорвите его на части и удалите половину слоев, он, скорее всего, будет расти без проблем.

После разделения проросший лук можно посадить прямо в сад или в горшок в помещении.

Лук хорошо переносит небольшие морозы, и его обычно высаживают на открытом воздухе из семян примерно за месяц до последних весенних заморозков.Ваши растения, однако, были уютно спрятаны в помещении, и холодная весенняя погода будет настоящим шоком. Если еще рано, попробуйте посадить их в горшок и постепенно выводить на улицу, чтобы они закалились. Если сейчас середина зимы в холодном регионе, их нужно выращивать полностью в закрытых горшках, пока вы не соберете урожай.

Лук довольно легко выращивать, но он не справляется с конкуренцией сорняков, и ему нужно много воды в хорошо дренированной почве.

Время, необходимое для сбора нового, полноразмерного лука, будет зависеть от того, насколько большими были их первоначальные луковицы при посадке, и от сорта лука.Как правило, луковые растения дают вам преимущество в сезоне по сравнению с посадкой семян, и садовники собирают лук с посаженных луковых растений примерно через 65-80 дней после посадки.

Следите за своими растениями, регулярно пропалывайте их и поливайте каждые несколько дней. Вскоре у вас будет несколько луковиц вместо проросшего лука из кладовой.

Связанные