Проекты домов 8 на 9: Проекты домов 8 на 9 метров, 8х9

Планировка террасы

Во время распределения планировки домов 8*9 стоит брать в расчет то, что помещения наподобие душа должны находиться на улице в виде отдельно стоящих от дома построек, если не планируется проживание в холодный сезон. Такое разделение помогает в экономии и так небольшого пространства в самом доме.

Стоит также учитывать, что в летнее время основное время вы будете проводить на террасе, а значит она должна обязательно присутствовать, а из-за занятия ею ценной квадратуры дома, вход в дом должен располагаться именно через террасу.

Следующим помещением, которое должно обязательно присутствовать в доме, является так называемый тамбур. Он имеет небольшие размеры, но этого будет достаточно для размещения небольшого шкафа, в котором будет располагаться верхняя одежда вместе с обувью.

Он должен быть в обязательном порядке утеплен для уменьшения затрат на отопление дома.

Тамбур должен иметь небольшое окно, чтобы помещение было достаточно освещено.

Проект — первый этаж

На самом же проекте дома 8*9 можно увидеть просторную прихожую, а это шанс воплотить в реальность абсолютно все ваши устремления в дизайнерском деле.

Из самой прихожей можно попасть как на кухню, так и в санузел.

Кухня

Хотя площадь кухни всего десять квадратных метров, но этого хватить, чтобы разместить всё необходимое.

На кухне отсутствует разделение на несколько зон, что позволяет владельцу самому решить где будет размещаться область для приема пищи, в кухне или соседней комнате — гостиной, имеющей площадь в 20 квадратных метров.

Гостиная

Гостиная имеет несколько предназначений. Из-за того что в планировке дома не предусматривается место для рабочего кабинета, то его можно разместить в этой комнате, конечно, это будет неудобно, но вполне оправдано.

Также гостиную можно полностью посвятить отдыху, сделав из ней развлекательную зону. Для обеспечения полноценного освещения гостиной в светлое время суток в ней размещается пара больших окон.

Хозкомнаты

Остается на первом этаже и не использованная площадь, это пространство предназначено для размещения ещё нескольких хозяйственных комнат, не имение которых не допускает полного функционирования дома — это топочная, площадью шесть квадратных метров, и кладовая имеющая размеры в два квадратных метров.

Но всё же на 1-м этаже следует проводить время днём. На нём располагаются: зона для игр, служащая место отдыха, место для работы и столовая.

Небольшую часть площади дома занимают хозяйственные помещения. Они обязаны присутствовать в доме, при необходимости полного функционирования здания.

Также вовремя отстраивания первого этажа необходимо внимательно отнестись именно к гостиной комнате, ведь это помещение, которое имеет самую большую площадь, из-за этого вы и должны использовать его наиболее правильно.

Мансарда

В большинстве случаев, при планировке дома от пятидесяти до ста квадратных метров, дом имеет также ещё и мансарду, а попасть туда можно используя лестницу. Для экономии пространства желательно установить винтовую лестницу.

На мансардном этаже располагаются спальные и душевая комнаты. В этих помещениях, кроме ванной комнаты, рекомендуется разместить большие окна, они должны занимать половину стены, что в светлое время суток обеспечит прекрасное естественное освещение помещений.

Из-за того что мансарда располагается на чердаке, в большинстве представленных в интернете чертежей помещения расположенные на ней получаются очень темными, а значит для их освещения необходимо большое количество искусственного света.

Но всё же каким бы не было это искусственное освещение лучше уделить часть стены размещению окон, для создания более плавного и динамичного света в комнатах.

Ещё на мансардном этаже можно разместить рабочий кабинет, что будет вполне оправдано из-за большого и практически не использующего пространства.

Заключение

Дом 8 на 9 с мансардой является отличным вариантом для тех, кто хочет построить уютный и при этом не большой домик. В нём можно проводить время как в теплый период года, так и проживать в нем постоянно. А сама планировка подобных одноэтажных домов 8*9, или таких же двухэтажных домов, подразумевает реализацию практически всех ваших дизайнерских мечтаний.

Фото домов 8 на 9

готовые и типовые. Каталог содержит планировки, планы и чертежи

Красивые проекты домов 8 на 8: каталог, фото

Правила выбора готового проекта дома

Процесс строительства нового дома требует достаточно больших затрат труда и денежных средств. Поэтому прежде чем купить проект дома, необходимо ознакомится с рядом вопросов, влияющих на его выбор.

Рассмотрим моменты, которые нужно учитывать, выбирая планы домов 8 на 8:

• Особенности строительного участка.

Застройщикам важно определиться с участком под строительство до покупки готового проекта частного дома 8 на 8. Это объясняется тем, что индивидуальные особенности участка (тип грунта, рельеф и др.) могут существенно сузить выбор разработок. О правилах выбора хорошего земельного участка под застройку мы подробно написали в этой статье.

Допустим и обратный вариант, когда сначала приобретается типовой проект дома и только потом подбирается участок, соответствующий всем условиям застройки.

Для реализации проектов квадратных домов 8 на 8 под ключ подходят участки практически любой формы. Главное чтобы площадь участка была больше 4 соток.

• Расходы на реализацию проекта.

Проекты домов застройщики, как правило, выбирают исходя располагаемых ими средств на строительство. К сожалению, изначально со стопроцентной точностью определить стоимость реализации проекта под ключ невозможно, поскольку на ее показатель влияет несколько факторов. Смета может быть составлена, когда уже будет выбран участок под застройку, технология, строительные материалы и др. В зависимости от региона застройки расходы могут увеличиваться в несколько раз.

Располагая небольшим количеством средств, застройщики могут выбрать бюджетные проекты. Как это сделать мы написали здесь.

• Этажность будущего жилого дома 8 на 8.

При выборе проекта застройщик должны ознакомиться с плюсами и недостатками домов разной этажности.

Одноэтажная планировка проектов домов 8 на 8 подразумевает протекание жизни в одной плоскости, что является удобным и безопасным решением, поскольку нет необходимости пользоваться лестницей. Однако в реализации одноэтажные проекты дороже домов с мансардой такой же площади, ведь для них требуется большая площадь фундамента и кровли.

Дома с мансардой хороши тем, что можно четко и удобно выполнить зонирование пространства, отведя полностью площадь верхнего этажа под ночную зону. Мансардные дома подойдут для небольших участков. Преимущество домов с мансардой перед одноэтажными строениями и в том, что в них дольше задерживается тепло. Из недостатков мансардных домов можно выделить только наличие низкой аттиковой стены и скошенных скатов кровли. Однако грамотно разработанный дизайн домов 8 на 8 с мансардой позволяет сделать комнаты удобными и функциональными, устраняя этот недостаток. К увеличению расходов приводит и необходимость утепления кровли по всей площади.

Преимуществом двухэтажных домов является возможности использования полноценных двух этажей. Однако реализация двухэтажных проектов обходится дороже мансардных домов такой же площади.

Дома с чердаком, который можно обустраивать постепенно, являются промежуточным решением между мансардными и одноэтажными домами.

• Планировка домов 8 на 8 с прогнозом потребностей в будущем.

Выбирая проекты домов 8 на 8 (фото, видео, чертежи, эскизы помещены на сайт) рекомендуется учитывать потребности будущего. Дом, который сейчас кажется лучшим решением для семьи, через десяток лет может быть тесным и неудобным. Поэтому рекомендуем предусмотреть 1-2 дополнительные комнаты, которые сейчас можно использовать как мастерскую или кабинет.

• Возможность внесения коррективов в планы проектов домов 8 на 8.

Застройщики не должны отказываться от понравившегося проекта, если в нем присутствуют незначительные несоответствия их пожеланиям и требованиям. Проектировщики компании смогут внести любые корректировки в выбранную разработку, не навредив при этом ни прочности, ни надежности дома.

Проекты коттеджей 8 на 8 популярны среди застройщиков в 2018 году и пользуются спросом. Именно поэтому, мы пополняет наш каталог разработок новыми оригинальными проектами с функциональными и комфортными планировками.

Проектная документация

Цены на разработки компании Z500 можно смотреть на сайте компании. К каждому проекту прилагается подробная проектная документация, которая включает 5 разделов:

• конструктивный,
• архитектурный,
• инженерный раздел из 3 частей (схемы разводок систем отопления и вентиляции, схемы водо- и электроснабжения).

Ниже для ознакомления мы поместили пример проектной документации.

Архитектурные проекты Z500 гарантируют застройщикам правовую безопасность при строительстве дома, поскольку каждая наша разработка защищена авторским правом.

Проекты домов 8 на 9

Современные проекты 2018: выбираем проект дома 8 на 9 правильно

Выбор любого проекта частного загородного дома для строительства займет много сил. В данном разделе предложены проекты домов 8 на 9 для малоэтажного строительства, в том числе приведены инструкции, которые позволяют подобрать лучшее архитектурное решение.

На каком земельном участке можно построить дом 8 на 9 по проекту?

Как правило, проект дома можно искать, когда в наличии есть земля, ибо вследствие действующих условий возможны вопросы с расположением на местности.

Собственно, когда Вам понравился конкретный проект дома 9 на 8, то можем предложить подобрать разные условия конкретно для выбранного архитектурного решения.

Проект дома 8 на 9 (9 на 8) позволяет построить его практически на каком-либо участке площадью от 5 соток. Определенные ограничения имеются для узких участков.

Расходы на возведения частного коттеджа в соответствии с проектом

Подбирать проект дома 8 на 9 необходимо исходя из собственных денежных возможностей. Точную смету на возведение коттеджа возможно сформировать лишь на основе индивидуального расчета. Каждый план дома будет иметь различную стоимость реализации исходя из региона застройки, способа строительства, типа материала и прочего.

Сколько этажей должно быть в доме размером 8 на 9

Если Вы еще не решили, какое число этажей будет в будущем коттедже, то учитывайте следующие нюансы:

– проект двухэтажного дома 8 на 9 обойдется в реализации значительно дороже по сравнению с проектами мансардных домов и 1-этажными коттеджами, зато в пользовании владельца будет 2 полноценных этажа;

– 1-этажный коттедж с чердачным помещением – когда ресурсов не хватает, чтобы единовременно окончить стройку дома с мансардой, тогда стройку разумнее разграничить на этапы: прежде всего закончив первый уровень, а мансардный оставить на время чердачным помещением без планировки. Оформить мансардный уровень станет возможно когда угодно;

– дом одноэтажный 8 на 9 по проекту объединяет в одной плоскости все происходящие процессы – отсутствие лестниц предоставит возможность уютно перемещаться, вместе с тем цена 1-этажного дома с такими же параметрами будет существенно выше по сравнению с мансардным домом, поскольку увеличатся самые расходные части сметы – основание и кровля;

– проекты домов с мансардой 8 на 9 станут с точки зрения экономии наиболее выгодными, обладают разумным разделением личного и общего функционального пространства, повышенными параметрами энергоэффективности. Вместе с тем, существуют и недостатки, в подобных особняках потребуется озадачиться, прорабатывая аттиковые стены и кровельные скосы.

Также стоит заметить, что планы домов в реализациях мансардного, одно- 2-этажного формата при одинаковых размерах имеют различную площадь.

Проект загородного коттеджа 8 на 9 на будущее

Перед тем, как окончательно выбрать проект, прикиньте, все ли планировочные решения будут точно такими же актуальными через 10-15 лет? Например, сохранят ли актуальность с/у санузел, большая гостиная, спальные комнаты на мансарде? Что будет если у Вас будут в доме дети или переедут ваши родители?

Соответственно, выбирая проект 9 х 8 метров, не забывайте правило – “семь раз отмерь – один отрежь! ” и коттедж будет реализацией мечты на долгие годы.

Готовые проекты домов 8 на 9

ВСЕ СТИЛИ Европейский Хай-Тек Шале стиль Райта Скандинавский Американский Классический Минимализм Прованс Современный Финский Барнхаус Георгианский Модернизм Неоклассицизм Славянское фентези Постмодерн Эклектика. Cлавянское фэнтези Псевдорусский Неомодернизм Псевдомодерн. Модернизм Норвежский Немецкий стиль Барокко Фьюжн

ВСЕ ТИПЫ СТРОЕНИЙ Жилой домТаунхаусБаняГаражБеседкаОсобнякКотельнаяКонюшняГаражный навес Хозяйственная постройка

ВСЕ МАТЕРИАЛЫ ГазобетонКерамические блокиКирпич Комбинированный (Кирпич+Дерево)БрусКаркасПенобетонКерамзитобетонные блокиБревно Комбинированный (Газобетон+Брус)АрболитТеплостенМонолитгазобетонные блоки 400газобетонные блоки 500газобетонные блоки 375монолитный ж/б каркас с заполнением газобетоными блоками 375газобетонные блоки 300Брус 150Поризованный керамический блок 380поризованный керамический блок 510СИП-панеликирпич 380кирпич 510Пористый бетонСиликатный кирпичКерамический блокКерамический блок 440ПенопластКерамический пустотелый блокБлок из ячеистого бетонаМонолитный ж/б каркас с заполнением поризованным керамическим блоком 380 кирпич Поризованный керамический блок 440 Газобетонные блоки 400 мм с утеплением 50 ммПоризованный керамический блок 640Андезитобазальтовые блоки 590Монолитный ж/б каркас с заполнением газобетоными блоками 400Монолитный ж/б каркас с заполнением поризованным керамическим блоком 640Керамзитобетонные блоки 400Блок из ячеистого бетонанаружные – кирпичные с утеплителем, толщиной 510 мм внутренние несущие – кирпичные 380 мм толщинойкирпич с утеплителем (640 мм)Поризованные блокиПеноблоки с облицовкой кирпичом Тёплая керамика толщиной 640 ммТеплоблок

ЭТАЖНОСТЬ 1 этаж 2 этажа 3 и более этажей

Каркасный дом 8х9,5 «Артёмов», проект с фото и ценами

Проекты домов 8х9 кв метров по цене от 355 947 руб: план с фото и описаниями, строительство под ключ в Нижнем Новгороде и Нижегородской области

Большой семье нужен большой двухэтажный дом с террасой и верандой. Поэтому отличным вариантом для 4-7 человек или для любителей принимать гостей станет проект дома 8 на 9 кв метров. Чтобы он был комфортным и уютным, особое внимание нужно уделить планировке. Такой строительный объект можно дополнить мансардным этажом, балконом, террасой, крыльцом. Для строительства подойдут долговечные и недорогие домокомплекты из СИП-панелей.

Каркасные дома 8х9 из СИП-материалов имеют привлекательный современный вид и просты в монтаже – возможно самостоятельное возведение.

Особенности разработки плана дома 8х9 м2

Каждый застройщик предъявляет свои требования к будущей постройке. Поэтому, выбирая типовой проект дома 8 на 9 метров с мансардой, важно учитывать следующие факторы:

• внешний вид
• дизайн
• строительные материалы
• внутренний интерьер
• планировка
• земельный участок
• рельеф местности
• сочетание с окружающей местностью
• размещение инженерных сетей
• срок эксплуатации

Двухэтажный коттедж с мансардным этажом увеличивает жилую площадь, сохраняет тепло, позволяет воплотить различные дизайнерские идеи. На первом этаже обычно находится кухня, гостиная, прихожая, санузел и спальня. От конструкции кровли будет зависеть планировка мансарды. При желании здесь можно разместить до четырех комнат: гардеробную, творческую мастерскую, тренажерный зал, спальню. Внешний вид такого коттеджа будет лаконичным и эстетичным.

Строительство домов 8х9 “под ключ”

Строительством домов 8х9 под ключ в Нижнем Новгороде и Нижегородской области уже многие годы занимается компания «Баско». Здесь используют эффективные технологии строительства, за счет которых возведение объектов происходит в короткие сроки. Каталог типовых проектов предлагает разнообразные варианты загородных коттеджей от эконом до элит класса. Строительная организация гарантирует:

• высокое качество работы
• оперативность строительства
• использование материалов от производителя
• большой выбор проектов

Обратившись в компанию «Баско», каждый застройщик получает прекрасный загородный коттедж с отличной планировкой, который будет радовать жильцов в любое время года.

Наши контакты

Посмотреть и купить проект дома 8 на 9 кв м2, а также заказать возведение коттеджа на территории Нижнего Новгорода и Нижегородской области вы можете, обратившись в отдел продаж компании “Баско” по номеру .

Где дом сочетается с сообществом

Эта статья является частью нашего последнего специального отчета Design о домах для нескольких поколений и новых определениях семьи.

Не так давно посещение бабушек и дедушек в государственном жилье для пожилых людей, казалось, удовлетворяло эмоциональные потребности каждого в Нидерландах и позволяло молодым парам сосредоточиться на воспитании своих детей и работе на своей работе.

Теперь, когда в либеральном государстве всеобщего благосостояния происходят изменения и ожидания, что пожилые люди будут дольше оставаться дома, может оказаться довольно сложной задачей поддержать престарелых членов семьи, которые могут даже жить на другом конце страны.

Это и другие социально-экономические изменения способствовали росту интереса к совместной жизни, который наблюдается не только в Нидерландах, но и во всем мире.

В феврале 2020 года я начал фотографировать различные проекты совместного проживания в Нидерландах и Бельгии, чтобы исследовать преимущества и жертвы измененного образа жизни.

Совместное жилье помогает людям справиться с ростом стоимости жизни, успокаивает чувство одиночества и дает возможность жить устойчиво.

И это принимает разные формы. Группа людей позднего среднего возраста может отремонтировать старый фермерский дом, чтобы вместе состариться. Или несколько молодых семей могут объединиться в сельской местности, чтобы насладиться тишиной и покоем и сократить расходы. Общий дом может быть заселен беженцами или L.G.B.T.Q. жители. Или семья может вернуться к традиционному режиму слияния трех или четырех поколений под единой крышей и позволить внимательно наблюдать за процессами старения и смерти.

Даже с ограничениями, связанными с Covid-19, я смог задокументировать повседневный опыт этих групп, четыре из которых представлены здесь.

Оверхуп – христианская община, основная группа которой состоит из трех семей, в том числе одной из иранских эмигрантов, и трех незамужних жителей. Есть также пять комнат для гостей, которые могут быть беженцами или людьми, которые недавно развелись и которым нужно место для проживания. Общий ужин подается один раз в неделю в общей гостиной. В конечном итоге в здании появятся парикмахерская и секонд-хенд, которые обеспечат работой жителей района.

Среди местных жителей и волонтеров Фрэнк Малдер, 42-летний журналист и отец четверых детей, который является одним из основных членов.«С Overhoop у нас никогда не было четкого плана», – сказал он мне. «Но если вы живете, любите и молитесь вместе и приглашаете богатых и бедных присоединиться, все будет расти».

Qville включает 44 почти нулевых дома с террасами и частными садами, пруд для плавания, крытый бассейн, общественный центр и общий сад. Три электромобиля, которые также являются общими, припаркованы в большом подземном гараже.

66-летняя Ингрид ван Равенхорст переехала туда в ноябре 2019 года со своим мужем, 68-летним Дирком Лодевиксом, художником.Она описала этот проект как «мягкое совместное жилье», потому что он слишком велик для таких мероприятий, как общественное питание. У Квилл действительно есть несколько организованных групп, в том числе группа садоводов, к которой она принадлежит. Но «никто не будет винить вас, если вы не будете участвовать», – сказала она.

Г-н Катор, 49 лет, руководитель проекта в компании по строительству яхт, и г-жа Хойманс, 50 ​​лет, живут в Квилле почти три года, их привлекают архитектура, луга и пруд. «Только внешний вид оригинальных зданий удалось сохранить, поэтому дома довольно современные», – сказал г-н.- сказал Катор. «Внутри вы могли делать все, что хотели».

В 2017 году Питер Блом, которому сейчас 54 года, вместе со своей женой, Лизой Уэйд, 42 года, и их дочерьми, Симхой, 8 лет, и Норой, 2 года, переехали в этот дом. Супруги превратили ближайший сарай в дом для родителей мистера Блома, Элса и Джона, которым было за 80, когда они переехали.

«Мне очень хорошо сейчас жить с мамой и папой», – сказал мистер Блом сказал мне в прошлом году, когда я начал документировать семью. «В детстве вы нуждались в заботе родителей; Приятно иметь возможность отдать это в последней части своей жизни.Он добавил, что удобство такой схемы обоюдоострое, поскольку старейшины помогают по уходу за детьми.

Г-н Блом также рассматривал ферму как форму компенсации. Его отец, сын еврейского пекаря из Амстердама, был единственным членом своей семьи, пережившим Холокост, и написал об этом книгу. «Я хотел снова дать ему дом, место, где он принадлежал и где он мог чувствовать себя в безопасности и заботиться», – сказал он. Джон Блом умер в 2020 году.

Большинство семей переехали в Виндерхаут в 2012 году (он открылся в конце 2011 года).

«С нами идея совместного жилья выросла органически; это была не наша мечта », – сказала мне г-жа Бушье. Пара хотела создать свою семью в месте с зеленью и садом, и им понравилась идея быть рядом с родителями г-жи Бушье и городом Гент, где они оба работают в I.T. Но они сомневались, что общинная жизнь им подойдет. По словам г-жи Бушье, теперь они «фанатично» относятся к совместному жилью. «Настоящие стойкие».

Являясь частью групп, отвечающих за общественные мероприятия и управляющих общим домом, она теперь привыкла принимать решения на основе консенсуса, даже если это означает оснащение общих пространств стульями разного цвета, потому что группа не могла остановиться на одном оттенке.

Г-н де Бюшер, добавила она, входит в «скучную команду» – ту, которая занимается финансовыми вопросами и правилами. «Но это тоже должно произойти».

Услуги по разработке

Наша команда предлагает различные программы и услуги, связанные с планированием, строительством и безопасностью, соблюдением кодекса, доступным жильем, благоустройством районов и сохранением исторических памятников, чтобы помочь создать и поддерживать более безопасные, устойчивые и пригодные для жизни районы.Мы стремимся обеспечить исключительный опыт работы с клиентами для жителей, владельцев недвижимости и бизнеса, строителей, инвесторов и посетителей.

В рамках недавнего открытия мэрии разрешительный центр Департамента услуг развития на 2 ^{-м этаже} открыт для обслуживания только по предварительной записи.

• Бюро по обеспечению соблюдения Кодекса Проблемы борьбы с выбросами, опасные условия, внешний осмотр, ситуации, связанные с охраной здоровья и безопасности.Контакт: 562.570.CODE (2633)

• Бюро планирования Обновления проектов, проверки планов, разрешения и публичное уведомление. Контакты: 562.570.6194

Для более полного списка контактов просмотрите список контактов LBDS.

ОСТАВАЙТЕСЬ В ИНФОРМАЦИИ – обновления программ и услуг

Общественные мероприятия и встречи

]]>

Как у нас дела

Избранные проекты и инициативы

9 удивительных идей домашнего творчества на 2021 год в Индии

Изготовление поделок для дома может показаться сложным, но есть много способов сделать домашние поделки: их можно сделать из бумаги, дерева, картона, шоколада и т. Д.от кукольных домиков до креативных моделей домов можно сделать все, что угодно. Существуют различные стили, в которых можно сделать домашнее хозяйство; они могут быть простыми или сложными, старыми или современными.

Лучшие идеи и выкройки для дома на 2021 год:

Найдите 9 лучших домашних поделок, которые вам обязательно понравятся,

1. Поделки для детей:

Когда дело доходит до дома для поделок из бумаги, то это может быть хорошим примером для изготовления поделок. Эта поделка для детей, им тоже можно научиться в школьных поделках.Этот детский домик может стать хорошим занятием для детей в школе.

2. Домашние поделки своими руками:

Некоторые поделки очень простые и состоят из вещей многоразового использования. Как домик из рулонов туалетной бумаги простой и строится быстро. Эти домики могут быть сделаны для детей в качестве игрового объекта.

3. Шоколадный домик:

Еще один дом декоративно-прикладного искусства – шоколадное ремесло. Выглядит очень вкусно и не так сложно приготовить. Это может быть сюрпризом на день рождения для детей.Если вы желаете сделать этот дом, то можете посмотреть несколько видеороликов.

4. Деревянный дом:

Кроме бумажных домиков всегда можно сделать деревянный дом. Он хорошо смотрится и может быть сделан из небольших деревянных кусочков или палочки для мороженого. Этот деревянный домик может быть проектом для школьников.

5. Дизайнер Simple India Craft House:

Вы всегда можете сделать дизайнерский домик и оставить его в своей витрине. Эти дома очень красивы, красочны и очень классно выглядят как завершающий вид дизайнерского дома.

6. Дом с поганками:

Еще одно домашнее ремесло, которое очень распространено и в моде, – это домик из поганки. Это небольшой дом, который обычно делают для использования в пьесах, моделях или для каких-то поделок. Это хорошая идея в качестве поделки для школьных проектов ваших детей.

Узнать больше: Идеи для рукоделия из кожи

7. Птичий домик:

Еще один вид домашних поделок – скворечники. Вы можете сделать простые скворечники из пакетов для молока или любого другого предмета многоразового использования.Не нужно брать много материала при его изготовлении, вы можете использовать мусор или ненужный материал со свалки. Вы получите хороший блеск в вашем домашнем саду.

8. Arty House Поделки:

Если вы хотите дом художественного, то вы точно сможете его построить. Эта поделка сделана аккуратно, требует доработки. Вы можете сделать эту модель дома и разместить ее в своей витрине. Это идеальная поделка, которую вы можете подарить своему другу на его свадьбе. Хорошая идея и для подарков.

Подробнее: Праздничные поделки для детей

9. Дом Хэллоуина:

Создание домиков на Хеллоуин – это всегда весело. Вы можете создать этот дом различными способами, например, сделать бумажный домик на Хэллоуин или деревянный домик на Хэллоуин. Этот вид поделок предназначен для увлекательного изготовления выкройки поделок.

Итак, вот несколько примеров домашних поделок, которые можно сделать. Это для всех возрастов; Вы можете помочь детям с некоторыми из этих идей. Вы можете попробовать эти идеи для украшения дома, а также помочь детям с некоторыми поделками.Это действительно простые поделки, которые можно сделать как в школе, так и в домашних условиях.

Узнать больше: Искусство и ремесла из дерева

Источник изображений: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

IndyCar вспоминает Дэна Уэлдона через 10 лет после его смертельной аварии в Лас-Вегасе

Мрачный Дуг Боулс шагнул в самолет из-за тяжести и отчаяния, которые витали в воздухе Лас-Вегаса в тот день, и вытащил свой мобильный телефон. Директор по связям с общественностью Indianapolis Motor Speedway в то время надеялся провести последний фанатский день на чужом ипподроме, прежде чем его жизнь снова будет сосредоточена исключительно на подготовке к всемирной фанфарам через семь месяцев.

Вместо этого Боулс остался на волне того, что должно было стать финалом сезона 2011 года в серии IndyCar в кризисном режиме. Праздничный, насыщенный событиями день, который в то время создавала первая американская гоночная серия с открытыми колесами, попытался поднять его на ступеньку выше. Это были 34 машины, застрявшие на 1,5-мильном овале с чемпионатом и 5 миллионами долларов на кону. Boles и IMS пригласили на гастроли некоторых хайроллеров в мае в качестве «благодарности».

Вместо того, чтобы разливать напитки, когда самолет взлетал в воздух, путешествуя по равнинам Среднего Запада, воцарилась почти тишина.Горе. Отчаяние. Тоска по той предыдущей ночи – еще раньше в то утро, в надежде нацепиться за кого-то, кого больше не было.

Когда Боулс связался с давним PR-представителем IMS Сьюзи Эллиотт, без его ведома, печаль, охватившая мир гонок в Городе грехов, уже охватила его второй дом на 16-й и в Джорджтауне. По его словам, Боулс звонил Эллиоту, чтобы они могли встретиться примерно через четыре часа глубокой ночью, чтобы приступить к разработке плана памяти неофициального сына Спидвея.

Эллиот, живущий примерно в квартале от IMS, должен был сообщить Боулзу новости. «Уже есть люди, которые кладут что-то на выход 1», – сказала она.

Британские флаги. Букеты цветов. Свечи большие и маленькие. Один упорный фанат гонок даже оставил билеты на майский Indy 500, привязанные к ограждению.

«Покойся с миром, Дэн Велдон», – написали фанаты синим маркером. «Боже скорости, чемпион».

В течение семи или более дней, как вспоминает Боулс, нельзя было пройти мимо неофициального входа IMS, не увидев одного-двух скорбящих фанатов расы, иногда держащихся за руки или обнимающих друг друга в медвежьих объятиях, рыдающих друг на друга. плечи.Куча цветов, свечей, фотографий и безделушек продолжала расти, как будто небольшая гора воспоминаний, вдохновленных 33-летним чемпионом IndyCar и Indy 500, проиграла 16 октября в катастрофе с 15 автомобилями на 11-м круге в Лас-Вегасе. Мотор Спидвей может каким-то образом вернуть его.

«Вы не получите этого только потому, что выиграли Indy 500», – сказал Боулз IndyStar на этой неделе, сразу после 10-летней годовщины со дня смерти Уэлдона. «Это происходит из-за того, кем вы являетесь.

«Это была одна из самых мощных вещей, которые я когда-либо видел.

Дэн Велдон был настоящим гонщиком.

Те, кто говорил с IndyStar на этой неделе, сказали, что излияние любви, обожания и отчаяния означало человека, чье истинное «я» было так неотъемлемо связано с тем, кем он был на гоночной трассе. Роль Уэлдона как лучшего друга, товарища по команде, шутника, конкурента, отца, мужа, сына, брата, фаворита фанатов и мечты промоутера проявлялась без извинений во всем, что он делал.

Все дело в том, как и почему он участвовал в гонках, как и почему он любил и был так любим.Дэн Велдон был всем этим, все время ничего не сдерживая, ничего не резервируя и не защищая от посторонних глаз. И именно поэтому его смерть, 10 лет спустя, оставила зияющую, незаполненную дыру в спорте, которому он посвятил свою жизнь и, возможно, был на грани возвращения на свое место на вершине.

«Вы всегда судите человека по тому, как на него смотрят другие люди, а не по тому, как они смотрят на себя, верно?» сказал ветеран IndyCar Марко Андретти. «Когда он был рядом с людьми, можно было просто сказать, что они просто изменились.Они просто смотрели на него и смотрели на него снизу вверх, потому что в нем была такая потрясающая энергия.

«В моей жизни очень мало людей, у которых есть эта редкость – эта аура, которая может изменить всю комнату, когда они входят, и он был одним из тех немногих, у кого это было».

Болес: «Никто больше не любил эти 500»

Было время, когда Уэлдону была предложена возможность отказаться от того, что вскоре стало бессмертной любовью почти всей фан-базы, и попытаться осуществить свою детскую мечту.Был конец 2005 года, и Уэлдон только что завершил сезон с шестью победами, который привел к тому, что стало для Уэлдона единственным и неповторимым чемпионством IndyCar. Попутно он вошел в священное братство победителей Indy 500, но вершина автоспорта его требовала.

BMW-Sauber F1 хотел, чтобы Велдон стал своим следующим тест-пилотом в сезоне 2006 года, хотя обещать постоянное место 2007 года он не мог. Выросший в Англии для Уэлдона Формула 1 всегда была конечной целью, но, как сказал Андретти на этой неделе: «Дэн всегда знал, чего стоит, и никогда не собирался соглашаться на меньшее.

Итак, вместо этого, разгоряченный победой в «24 часах Дайтоны» и слухами о F1 и NASCAR, Велдон остался в версии IndyCar, которая все еще шатается из Сплита. Возможно, они предлагали более крупные платформы или большие пачки денег, но там Велдон был бы просто другим лицом. В IndyCar – даже с шестью победами за следующие пять сезонов без другого титула – Велдон твердо встал на ноги.

Это был дом, и нигде это не было более правдивым, чем овал IMS.

Не имело значения ни год, ни команда, ни то, как начался его сезон; Велдон был силой, с которой нужно было считаться в мае. Что еще, он знал это, и даже лучше? Он принял это.

Для Боулса, который в 2011 году только недавно занял свой пост в IMS после того, как он был совладельцем команды Велдона в Panther Racing в его кампаниях 2009 и 2010 годов, он не мог больше ни о чем просить.

«Как пиарщик, я думал о своей работе, как о том, чтобы поддерживать волнение на трассе», – сказал Боулс.«И не имело значения, какой вопрос вы задали Дэну Велдону в интервью. В какой-то момент он вернул бы это обратно к Индианаполису 500.

«У нас был этот посол, который достаточно молод в своей карьере, и я думал, что мы получим от него 40 лет его восхищения нашим брендом. Каждый раз, когда вы заканчивали какое-то мероприятие, он подходил ко мне и говорил: «Привет, босс, что я могу сделать для вас дальше?» Никто не любил Индианаполис 500 больше, чем Дэн Велдон ».

Названный некоторыми «социальным директором IndyCar», Велдон процветал среди толпы.Вместо того, чтобы проскользнуть через черный вход в здание или использовать горстку телохранителей, чтобы помочь пробиться сквозь толпу, Уэлдон хотел окунуться во все это. Он хотел подписать вашу карту героя столько, сколько вы хотели. Он был бы рад сделать это фото. И это быстрое «Удачи!» или “Давай, Дэн!” ты кричал, пока он проходил? Это может превратиться в 10-минутный разговор о вашей жизни.

«Знал ли он ваше имя или нет, он смотрел вам в глаза, и вы просто уходили, чувствуя, что Дэн Велдон был вашим другом и что он заботился о вас, и поэтому было действительно легко быть в восторге от него и для его, – сказал Боулс.«Поскольку он выиграл здесь, он чувствовал, что ему нужно делать больше, чтобы способствовать развитию бренда».

Подробнее: Сыновья Велдона Себастьян Оливер назвал Андретти драйверами развития

Это изобилие было идентично тому, что Уэлдон был на трассе. Товарищи по команде и конкуренты говорят, что каждый год в мае Уэлдон входил в IMS с непревзойденным рвением и уверенностью – особенно в 2011 году с единовременной возможностью благодаря партнерству Сэма Шмидта и Брайана Герты. После двух лет борьбы за титул с Panther Racing некоторые тихо задавались вопросом, действительно ли Велдон потерял удовольствие в гонках.

Он нигде не выигрывал с середины 2008 года и почти столько же финишировал вне первой десятки, сколько и в ней. Но он финишировал вторым в рейтинге 500 подряд несколько лет подряд.

«Я думаю, что он один из лучших, с кем мне приходилось ездить на гоночной трассе», – сказал Андретти. «В начале месяца у него не было большой скорости, а команда была новой и все такое, и я до сих пор помню, как разговаривал об этом с Брайаном, и он сказал, что весь месяц Дэн просто знал, что он выиграет гонку. .

«Он просто знал:« Они должны меня бить.’”

Остальное вы наверняка знаете.

Велдон выглядел так, как будто он снова станет подружкой невесты, когда лидер гонки Хильдебранд скользнул в стену четвертого поворота, пытаясь проехать по кругу Чарли Кимбалла – последний поворот последнего круга крупнейшей гонки в гонке. Мир. А еще Велдон ждал, чтобы проскользнуть мимо, взять клетчатый флаг и попасть в учебники истории трассы.

Более 700 мужчин и женщин прошли квалификацию и участвовали в величайшем зрелище гонок, и на сегодняшний день только 20 выиграли его более одного раза.И никакая нехватка постоянных поездок не могла избавить нас от этого.

«Теперь вы думаете обо всех крутых празднованиях, которые у нас есть от победителей Indy 500 прямо сейчас, и они действительно начались с Дэна Велдона там в 2011 году. Дэн не просто выезжал на Victory Lane, стоял там и делал движения. , – сказал Болес. «То, как он вышел на Кирпичный двор, лег, подняв руки вверх, и просто попытался потереться о гоночную трассу, и это было действительно началом безумного возбуждения.

«Ребята увидели, что при победе в Indy 500 не нужно резервировать».

Добавлен бывший товарищ по команде и давний участник Эд Карпентер: «Он снова нашел свою радость. Для меня эти видения того, как он лежал на кирпичах на автодроме, и то, как много там гонок значили для него, я думаю, в этом и состоит его наследие для меня ».

Конкурент до конца

Велдон провел следующие несколько месяцев в центре внимания и вне его. Там он был на «Позднем шоу» с Дэвидом Леттерманом, одетый до нитки, с зачесанными назад волосами и сшитой на заказ кожаной курткой, современная рок-звезда, шутит о безработице.

Без участия в гонках до конца 2011 года Велдон постоянно присутствовал на ипподроме в качестве репортера и гоночного комментатора Versus. Во время этих прогулок по сетке его друзья могли так ясно сказать, насколько он завидовал и как сильно он жаждал этого соревнования, и время от времени это проявлялось в его шутках в прямом эфире.

Даже вне кабины Уэлдон держал своих конкурентов в напряжении.

«Вы никогда не знали, когда он собирается наброситься на вас в следующий раз», – сказал Андретти.«Он буквально просто транслировал ваши самые глубокие, самые темные секреты прямо здесь, в прессу, и это то, что нам нравилось в нем».

Вне всеобщего внимания, Велдон быстро работал с IndyCar, Firestone и Dallara в качестве центрального тест-драйвера серии, чтобы помочь внести последние штрихи в план основных обновлений шасси на начало 2012 года.

С тем, что будет позже. известный как DW-12, IndyCar запланировал несколько серьезных улучшений безопасности, которые позже станут жестоким поворотом в конце истории Дэна Велдона.Человек, столь яростно преданный продвижению и продвижению сериала, который он так сильно любил, позже той осенью станет его последней жертвой.

Ранее этим осенним утром Велдон проснулся и подписал свою подпись на стопке бумаг в присутствии Майкла Андретти. Через год Уэлдон должен был вернуться в команду, которая впервые дала ему возможность работать полный рабочий день и где он стал известным нарицательным с друзьями на всю жизнь в качестве товарищей по команде.

Но вместо того, чтобы купаться в своих новообретенных средствах к существованию, Велдону предстояла гонка – он сам решил присоединиться к уловке, придуманной тогдашним генеральным директором IndyCar Рэнди Бернардом.Первоначально Бернард призывал любого профессионального гонщика, не участвующего в гонке, попробовать свои силы в победе в гонке с конца поля с банком в 5 миллионов долларов на кону. Первоначально созданный для звезд NASCAR и F1, Бернард остановился на тогдашнем частично занятом Велдоне, который выбрал поездку со Шмидтом для гонки.

В преддверии гонки были подняты некоторые вопросы относительно того, насколько плотно заполненное поле больше, чем традиционная сетка Indy 500, будет на овале Вегаса.Шмидт признается, что сейчас, сидя на пит-лейн, он нервничал больше, чем обычно. Но Велдон?

«Когда шлем был спущен, он был одним из тех парней, которые будут ехать до последнего дюйма», – сказал Андретти. «Он был готов к вызову, к большим деньгам и ко всему, что должно было стать историей. Он был единственным в истории, кто пробовал что-то подобное ».

Боулс добавил: «Каким бы безумным ни было все это, Дэн хотел взяться за дело. Он хотел выиграть эту гонку, потому что я думаю, он считал, что это помогает развитию спорта и привлечению большего внимания к нашему спорту благодаря предоставленной ему в тот день возможности.

«Не сдавайся, потому что у него не было»

После красного флага, парада и луж слез на питлейне в тот день паддок IndyCar в последний раз объединился на поминальной службе Велдона во Флориде. . Затем он отправился в свои дома, чтобы скорбеть. Только в конце марта 2012 года ипподром не мог обеспечить достаточно шума, чтобы защитить некоторых из тех, кто больше всего любил Дэна Велдона, от их боли и тоски.

В течение некоторого времени Шмидт не был уверен, что будет там, в Санкт-Петербурге.Пит. «Как он мог?» – подумал он про себя. Почему он ничего не сказал? Как он мог позволить Уэлдону сесть в эту машину, на поле, в той гонке? »Зачем продолжать?

« Обычно я симпатичный парень с «серебряными подкладками», «наполовину полный стакан» и пытаюсь находить позитив во всем, – сказал Шмидт. – Я не могу найти позитив в потере Дэна Велдона.

«Но универсальный ответ, который я получил, был:« Что бы Дэн хотел, чтобы ты сделал? »И это было не для того, чтобы дать вверх, потому что он этого не сделал.

Десять лет спустя Шмидт превратил пережитки того дня в центр борьбы за титул IndyCar.Это только один из многих способов, которыми живет память Велдона.

Инициалы Велдона прикреплены к модели шасси Dallara, которую еще не сняли с производства после десятилетия работы. Некоторые гонщики носят одни и те же инициалы на шлемах каждый день гонки. Его радостный, озорной дух присутствует каждый раз, когда над парком автофургонов водителя IMS устраивают розыгрыши. И его гоночный дух передан в двух его сыновьях, Себастьяне и Оливере – вундеркиндах картинга, подписанных ранее в этом году Майклом Андретти в качестве пилотов развития.

«Есть люди, которые приходят и уходят в вашей жизни и оставляют впечатление, но вы не думаете о них, пока не наступит какая-то веха», – сказал Шмидт. «Дэн – парень, о котором ты думаешь гораздо больше. Я не знаю, есть ли кто-нибудь до или после этого, на кого бы мог повлиять Дэн ».

Болес живет и дышит им при каждой прогулке по территории IMS. В нескольких местах на трассе IMS развешивает плакаты с изображением победителей различных гонок прошлого года. Каждый раз, когда президент IMS видит кого-то из них, и, несомненно, каждый раз, когда он делает ставку на откровенное фото водителя рядом с его собственным плакатом, буйный дух Уэлдона продолжает жить.

«Я помню тот день (около Кирпичного завода 400) в 2011 году, когда мы шли по южным ступеням пагоды, и Дэн остановился», – сказал Болес. «Он видит там свое фото, он смотрит на меня и говорит:« Эй, Дуг, сфотографируй меня со мной! »

« С тех пор каждый год, в честь Дэна, фотографируют Инди 500 победителей с собой в Пагоде, потому что это то, что сделал Дэн ».

Отправить электронное письмо репортеру IndyStar по автоспорту Натану Брауну в nlbrown @ gannett.com. Следуйте за ним в Twitter: @By_NathanBrown.

Руководители округа Лос-Анджелес разрабатывают план по увеличению предложения доступного жилья

Наблюдательный совет округа Лос-Анджелес принял во вторник предложение с просьбой к округу разработать четыре постановления, направленных на сохранение и увеличение количества доступного жилья в некорпоративные территории.

Согласно одному из предложенных постановлений, застройщики должны включать небольшой процент доступных домов в новые проекты.

Для записи:

6:10 с.м. 21 февраля 2018 г. В предыдущей версии этой статьи было неверно указано, что супервайзер Кэтрин Баргер проголосовала за предложение и что оно было принято единогласно. Фактически, она проголосовала за все директивы движения, кроме инклюзивной жилищной политики.

Предложение также призывает к принятию постановлений, которые помогут упростить процесс для застройщиков, которые хотят построить больше постоянных единиц вспомогательного жилья, и разрешить строительство многоквартирных домов в коммерческих зонах.

Супервайзер Шейла Кул, написавшая предложение вместе с Марком Ридли-Томасом, заявила, что эти меры, например, упростят и ускорят превращение мотелей в доступное жилье для застройщиков.

Городской совет Лос-Анджелеса рассматривает аналогичную меру.

Отчет Департамента регионального планирования, опубликованный в январе, показал, что округу необходимо более 17 000 единиц доступного жилья для лиц с низкими доходами.

Надзорные органы заявили, что это предложение поможет ускорить развитие доступного жилья и сохранить уже существующее для малообеспеченных семей в некорпоративных районах.

«Мы сталкиваемся с ужасающим жилищным кризисом, вызванным недоступно высокой арендной платой, из-за которой многие семьи всего в одном личном кризисе не могут оказаться на улице», – говорится в заявлении Кюля.«Эти постановления укрепят наши усилия по преодолению кризиса бездомных, а также помогут удержать людей в своих домах за счет расширения доступного жилья».

Дженни Делвуд, исполнительный вице-президент Liberty Hills Foundation, организации, выступающей за социальную справедливость, назвала это движение первым шагом на пути к расширению и сохранению доступного жилья в округе.

«Большое спасибо за то, что сегодня выдвинули это смелое и прогрессивное предложение», – сказал Делвуд руководителям.

Несколько человек из дюжины или около того других людей, пришедших выступить, выразили озабоченность по поводу постановления, которое потребовало бы некоторых доступных домов в новых проектах – практика, известная как инклюзивное зонирование.

Стюарт Уолдман, президент Valley Industry and Commerce Assn., Сказал, что строительство жилья станет более дорогим, а семьям будет сложнее его себе позволить.

Действия совета директоров включают «много элементов», которые помогут увеличить предложение жилья в регионе, говорится в заявлении Уолдмана.Но он призвал надзорных органов проявлять крайнюю осторожность при рассмотрении элемента инклюзивного жилья.

Супервайзер Кэтрин Баргер разделяла схожие опасения, что политика инклюзивного зонирования может затруднить получение семьями жилья; в конечном итоге она проголосовала за поддержку всех директив движения, кроме инклюзивной жилищной политики.

[email protected]

Следуйте за мной в Twitter @melissaetehad

Проект машинного обучения: прогнозирование цен на жилье в Бостоне с регрессом | Виктор Роман

В этом проекте мы разработаем и оценим производительность и предсказательную силу модели, обученной и протестированной на данных, собранных из домов в пригородах Бостона.

Когда мы получим подходящее соответствие, мы будем использовать эту модель для прогнозирования денежной стоимости дома, расположенного в районе Бостона.

Такая модель была бы очень ценной для агента реального государства, который мог бы использовать информацию, предоставляемую на ежедневной основе.

Вы можете найти полный проект, документацию и набор данных на моей странице GitHub:

https://github.com/rromanss23/Machine_Leaning_Engineer_Udacity_NanoDegree/tree/master/projects/boston_housing

Набор данных, используемый в этом проекте. Репозиторий машинного обучения.Эти данные были собраны в 1978 году, и каждая из 506 записей представляет собой совокупную информацию о 14 особенностях домов из различных пригородов, расположенных в Бостоне.

Характеристики можно резюмировать следующим образом:

• CRIM: Это уровень преступности на душу населения по городу.
• ZN: Это доля жилой земли, зонированная для участков размером более 25 000 кв. Футов.
• INDUS: Это доля акров, не относящихся к розничной торговле, на город.
• CHAS: это фиктивная переменная Charles River (она равна 1, если участок граничит с рекой; 0 в противном случае)
• NOX: Это концентрация оксидов азота (частей на 10 миллионов)
• RM: Это среднее число комнат на жилище
• ВОЗРАСТ: Это доля жилых домов, построенных до 1940 г.
• DIS: Это взвешенные расстояния до пяти бостонских центров занятости
• RAD: Это индекс доступности радиальных автомагистралей
• НАЛОГ: Это полная ставка налога на имущество из расчета на 10 000 долларов.
• PTRATIO: Соотношение учеников и учителей по городу.63) ², где Bk – доля лиц афроамериканского происхождения по городу
• LSTAT: Это процентное более низкое положение населения
• MEDV: это медианная стоимость домов, занимаемых владельцами, в 1000 долларов США

Это обзор исходного набора данных с его исходными характеристиками:

Для целей проекта набор данных был предварительно обработан следующим образом:

• Существенными функциями для проекта являются: ‘RM’, ‘LSTAT’, ‘ ПТРАТИО »и« МЕДВ ».Остальные функции исключены.
• 16 точек данных со значением «MEDV» 50,0 были удалены. Поскольку они, вероятно, содержат цензурированные или отсутствующие значения.
• 1 точка данных со значением «RM», равным 8,78, считается выбросом и удалена для оптимальной производительности модели.
• Поскольку эти данные устарели, значение «MEDV» было масштабировано мультипликативно, чтобы учесть 35-летнюю рыночную инфляцию.

Теперь мы откроем блокнот Python 3 Jupyter и выполним следующий фрагмент кода, чтобы загрузить набор данных и удалить второстепенные функции.Получение сообщения об успешном выполнении, если действия были выполнены правильно.

Поскольку наша цель – разработать модель, способную предсказывать стоимость домов, мы разделим набор данных на функции и целевую переменную. И сохраните их в переменных функций и цен, соответственно.

• Функции «RM», «LSTAT» и «PTRATIO» предоставляют нам количественную информацию о каждой точке данных. Мы будем хранить их в единицах .
• Целевая переменная «MEDV» будет переменной, которую мы стремимся предсказать.Будем хранить его в ценах .

   # Импортировать библиотеки, необходимые для этого проекта   
 import numpy as np 
 import pandas as pd 
 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 
   # Импортировать дополнительные визуализации code visuals.py   
 import visuals as vs 
 
   # Красивый дисплей для ноутбуков   
% matplotlib inline 
 
   # Загрузить набор данных корпуса Boston   
 data = pd.read_csv ('ousing.csv ') 
 price = data [' MEDV '] 
 features = data.drop (' MEDV ', axis = 1) 
 
   # Success   
 print ("Набор данных о жилищном строительстве в Бостоне содержит  { }  точек данных с  {}  переменных каждая. ". Format (* data.shape)) 
 

В первом разделе проекта мы проведем исследовательский анализ набора данных и предоставим некоторые наблюдения.

Расчет статистики

   # Минимальная цена данных   
 minimum_price = np.amin (цены) 
  
  # Максимальная цена данных   
 maximum_price = np.amax (цены) 
   # Средняя цена данных   
 mean_price = np.mean (цены) 
 
   # Средняя цена данных   
 median_price = np.median (цены) 
 
   # Стандартное отклонение цен данных   
 std_price = np.std (цены) 
 
   # Показать рассчитанную статистику   
 print («Статистика для набора данных о жилищном строительстве в Бостоне:  \ n ») 
 print («Минимальная цена:  долларов США {} ».format (minimum_price)) 
 print ("Максимальная цена:  $ {} " .format (maximum_price)) 
 print ("Средняя цена:  $ {} " .format (mean_price)) 
 print ("Средняя цена в $  {}  ".format (median_price)) 
 print (" Стандартное отклонение цен:  $ {}  ".format (std_price)) 
 

Наука о данных – это процесс создания некоторых предположений и гипотез на основе данных, и протестировать их, выполнив некоторые задачи. Первоначально мы могли сделать следующие интуитивные предположения для каждой функции:

• Дома с большим количеством комнат (более высокое значение «RM») будут стоить больше.Обычно дома с большим количеством комнат больше и могут вместить больше людей, поэтому разумно, чтобы они стоили больше денег. Это прямо пропорциональные переменные.
• Окрестности с большим количеством работников низшего класса (более высокое значение «LSTAT») будут стоить меньше. Если процент представителей низшего рабочего класса выше, вполне вероятно, что у них низкая покупательная способность, и, следовательно, их дома будут стоить дешевле. Это обратно пропорциональные переменные.
• Районы с большим количеством студентов и учителей (более высокое значение «PTRATIO») будут стоить меньше.Если процентное соотношение студентов и учителей выше, вероятно, что в районе меньше школ, это может быть связано с меньшим налоговым доходом, что может быть связано с тем, что в этом районе люди зарабатывают меньше денег. Если люди зарабатывают меньше денег, вполне вероятно, что их дома будут стоить меньше. Это обратно пропорциональные переменные.

Мы выясним, верны ли эти предположения в ходе проекта.

Диаграмма рассеяния и гистограммы

Мы начнем с создания матрицы диаграммы рассеяния, которая позволит нам визуализировать попарные отношения и корреляции между различными функциями.

Также очень полезно иметь быстрый обзор того, как данные распределяются и являются ли они выбросами или нет.

 import matplotlib.pyplot as plt 
 import seaborn as sns% matplotlib inline   # Рассчитайте и покажите pairplot   
 sns.pairplot (data, size = 2.5) 
 plt.tight_layout () 

Мы можем определить линейную зависимость между RM и ценами на жилье MEDV. Кроме того, по гистограмме мы можем сделать вывод, что переменная MEDV имеет нормальное распределение, но содержит несколько выбросов.

Корреляционная матрица

Теперь мы собираемся создать корреляционную матрицу для количественной оценки и обобщения взаимосвязей между переменными.

Эта корреляционная матрица тесно связана с ковариационной матрицей, фактически это масштабированная версия ковариационной матрицы, вычисленная на основе стандартизованных функций.

Это квадратная матрица (с тем же количеством столбцов и строк), которая содержит коэффициент корреляции человека r.

   # Вычислить и отобразить корреляционную матрицу   
 cm = np.corrcoef (data.values.T) 
 sns.set (font_scale = 1.5) 
 hm = sns.heatmap (cm, 
 cbar = True, 
 annot = True, 
 square = True, 
 fmt = '. 2f', 
 annot_kws = {'size': 15}, 
 yticklabels = cols, 
 xticklabels = cols) 

Чтобы соответствовать модели регрессии, интересующие особенности имеют высокую корреляцию с целевой переменной ‘MEDV’. Из предыдущей корреляционной матрицы мы видим, что это условие достигается для выбранных нами переменных.

В этом втором разделе проекта мы разработаем инструменты и методы, необходимые модели для прогнозирования.Возможность делать точные оценки производительности каждой модели с помощью этих инструментов и методов помогает значительно укрепить уверенность в прогнозах.

Определение показателя производительности

Трудно измерить качество данной модели без количественной оценки ее производительности при обучении и тестировании. Обычно это делается с использованием какой-либо метрики производительности, будь то вычисление какой-либо ошибки, степени согласия или какого-либо другого полезного измерения.

Для этого проекта мы рассчитаем коэффициент детерминации , R², чтобы количественно оценить производительность модели. Коэффициент детерминации модели – полезный статистический показатель в регрессионном анализе, поскольку он часто описывает, насколько «хороша» эта модель для прогнозирования.

Значения R² варьируются от 0 до 1, что отражает процент квадратичной корреляции между прогнозируемыми и фактическими значениями целевой переменной.

• Модель с R², равным 0, не лучше модели, которая всегда предсказывает среднее значение целевой переменной.
• В то время как модель с R², равным 1, отлично предсказывает целевую переменную.
• Любое значение от 0 до 1 указывает, какой процент целевой переменной, использующей эту модель, можно объяснить с помощью функций.

Модели также может быть задано отрицательное значение R2, что указывает на то, что модель произвольно хуже, чем та, которая всегда предсказывает среднее значение целевой переменной.

   # Импорт 'r2_score'   
 из sklearn.metrics import r2_score 
 
 def performance_metric (y_true, y_predict): 
   "" "   Вычисляет и возвращает true4 
 оценки производительности между  y_true) и прогнозируемые (y_predict) значения на основе выбранной метрики.   "" "  
 
 score = r2_score (y_true, y_predict) 
 
   # Вернуть счет   
 return score 
 

Shuffle and Split Data

Для этого раздела мы возьмем размещает набор данных и разделяет данные на обучающие и тестовые подмножества. Как правило, данные также перемешиваются в случайном порядке при создании обучающих и тестовых подмножеств, чтобы устранить любую систематическую ошибку в упорядочивании набора данных.

   # Импортировать 'train_test_split'   
 из sklearn.model_selection import train_test_split 
   # Перемешать и разделить данные на подмножества обучения и тестирования   
 features X_train, X_test, y_train, y_split = train_split = 0,2, random_state = 42) 
 
   # Success   
 print («Разделение обучения и тестирования прошло успешно.») 
 

Обучение и тестирование

Теперь вы можете спросить:

Какая польза от разделение набора данных на некоторое соотношение подмножеств обучения и тестирования для алгоритма обучения?

Полезно оценить нашу модель после ее обучения.Мы хотим знать, правильно ли он научился на тренировочном разбиении данных. Могут быть 3 различных ситуации:

1) Модель плохо усвоила данные и не может предсказать даже результаты обучающей выборки, это называется недостаточной подгонкой и вызвано высоким смещением.

2) Модель слишком хорошо усваивает обучающие данные до такой степени, что она запоминает их и не может обобщать новые данные, это называется переобучением, это вызвано высокой дисперсией.

3) Модель просто имела правильный баланс между систематической ошибкой и дисперсией, она хорошо обучалась и способна правильно предсказывать результаты на новых данных.

В этом третьем разделе проекта мы рассмотрим эффективность обучения и тестирования нескольких моделей на различных подмножествах обучающих данных.

Кроме того, мы исследуем один конкретный алгоритм с увеличивающимся параметром 'max_depth' на полном обучающем наборе, чтобы увидеть, как сложность модели влияет на производительность.

Построение графика производительности модели на основе различных критериев может быть полезным в процессе анализа, например, при визуализации поведения, которое могло не быть очевидным только по результатам.

Learning Curves

Следующая ячейка кода создает четыре графика для модели дерева решений с разной максимальной глубиной. Каждый график визуализирует кривые обучения модели как для обучения, так и для тестирования по мере увеличения размера обучающей выборки.

Обратите внимание, что заштрихованная область кривой обучения обозначает неопределенность этой кривой (измеренную как стандартное отклонение). Модель оценивается как на обучающей, так и на тестовой выборках с использованием коэффициента детерминации R2.

   # Создание кривых обучения для различных размеров обучающего набора и максимальной глубины   
 по сравнению с ModelLearning (функции, цены) 

Изучение данных

Если мы внимательно посмотрим на график с максимальной глубиной 3:

• По мере увеличения количества тренировочных баллов количество тренировочных баллов уменьшается. Напротив, результат теста увеличивается.
• Поскольку обе оценки (обучение и тестирование) имеют тенденцию сходиться, от порога в 300 баллов наличие большего количества баллов обучения не принесет пользу модели.
• В целом, если для каждого наблюдения будет больше столбцов, мы получим больше информации, и модель сможет лучше извлекать уроки из набора данных и, следовательно, делать более точные прогнозы.

Кривые сложности

Следующая ячейка кода создает график для модели дерева решений, которая была обучена и проверена на обучающих данных с использованием различных максимальных глубин. График дает две кривые сложности – одну для обучения и одну для проверки.

Подобно кривым обучения , заштрихованные области обеих кривых сложности обозначают неопределенность этих кривых, и модель оценивается как на обучающем, так и на проверочном наборе с использованием функции performance_metric .

  # Построить кривую сложности для различных размеров обучающего набора и максимальной глубины  
 по сравнению с ModelComplexity (X_train, y_train) 

Компромисс смещения-дисперсии

Если мы проанализируем, как дисперсия смещения изменяется с максимальной глубиной, мы Можно сделать вывод, что:

• При максимальной глубине, равной единице, график показывает, что модель не дает хороших результатов ни по обучающим, ни по тестовым данным, что является признаком недостаточного соответствия и, следовательно, высокой систематической ошибки. Чтобы повысить производительность, мы должны увеличить сложность модели, в данном случае увеличив гиперпараметр max_depth, чтобы получить лучшие результаты.
• При максимальной глубине десять график показывает, что модель отлично обучается на обучающих данных (с оценкой, близкой к единице), а также дает плохие результаты на тестовых данных, что является показателем переобучения, неспособности обобщить ну по новым данным. Это проблема высокой дисперсии. Чтобы повысить производительность, мы должны уменьшить сложность модели, в данном случае уменьшив гиперпараметр max_depth, чтобы получить лучшие результаты.

Оптимальная модель с наилучшим предположением

Из кривой сложности мы можем сделать вывод, что наилучшая максимальная глубина для модели равна 4, так как именно она дает наилучшую оценку валидации.

Кроме того, для большей глубины, хотя оценка обучения увеличивается, оценка валидации имеет тенденцию к снижению, что является признаком переобучения.

В этом последнем разделе проекта мы построим модель и сделаем прогноз для набора функций клиента, используя оптимизированную модель из fit_model .

Поиск по сетке

Метод поиска по сетке исчерпывающе генерирует кандидатов из сетки значений параметров, указанных с помощью параметра param_grid, который представляет собой словарь со значениями гиперпараметров для оценки.Один из примеров:

 param_grid = [{'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel': ['linear']}, {'C': [1, 10, 100, 1000]. , 'gamma': [0.001, 0.0001], 'kernel': ['rbf']},] 

В этом примере необходимо исследовать две сетки: одна с линейным ядром и значениями C [1,10,100,1000 ], а второй – с ядром RBF и перекрестным произведением значений C в диапазоне [1, 10, 100, 1000] и значений гаммы в [0,001, 0,0001].

При подгонке к набору данных оцениваются все возможные комбинации значений параметров и сохраняется лучшая комбинация.

К-кратная перекрестная проверка – это метод, используемый для того, чтобы убедиться, что наша модель хорошо обучена, без использования набора тестов. Он заключается в разбиении данных на k разделов равного размера. Для каждого раздела i мы обучаем модель по оставшимся параметрам k-1 и оцениваем ее на разделе i. Окончательная оценка – это среднее значение полученных К.

При оценке различных гиперпараметров для оценщиков все еще существует риск переобучения на тестовом наборе, поскольку параметры можно настраивать до тех пор, пока оценщик не будет работать оптимально.Таким образом, знания о наборе тестов могут «просочиться» в модель, а показатели оценки больше не будут сообщать о производительности обобщения.

Чтобы решить эту проблему, еще одна часть набора данных может быть представлена ​​как так называемый «набор проверки»: обучение продолжается на обучающем наборе, после чего выполняется оценка на проверочном наборе, и когда кажется, что эксперимент быть успешным, окончательная оценка может быть произведена на тестовом наборе.

Однако, разделив доступные данные на три набора (наборы для обучения, проверки и тестирования), мы резко сокращаем количество выборок, которые можно использовать для обучения модели, и получившаяся модель может быть недостаточно хорошо обучена (не соответствует требованиям). .

Используя k-кратную проверку, мы гарантируем, что модель использует все обучающие данные, доступные для настройки модели, это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, но позволяет обучать модели, даже если доступно мало данных.

Основная цель k-кратной проверки – получить объективную оценку обобщения модели на новых данных.

Подгонка модели

Окончательная реализация требует, чтобы мы собрали все вместе и обучили модель, используя алгоритм дерева решений .

Чтобы гарантировать, что мы создаем оптимизированную модель, мы обучим модель, используя метод поиска по сетке, чтобы оптимизировать параметр 'max_depth' для дерева решений. Параметр 'max_depth' можно представить как количество вопросов, которые алгоритм дерева решений может задать о данных перед тем, как сделать прогноз.

Кроме того, мы обнаружим, что ваша реализация использует ShuffleSplit () для альтернативной формы перекрестной проверки (см. Переменную 'cv_sets' ).Приведенная ниже реализация ShuffleSplit () создаст 10 ( 'n_splits' ) перемешанных наборов, и для каждого перемешивания 20% ( 'test_size' ) данных будут использоваться в качестве набора проверки .

   # Импортировать make_scorer, DecisionTreeRegressor и GridSearchCV   
 из sklearn.tree импортировать DecisionTreeRegressor 
 из sklearn.metrics import make_scorer 
 from sklearn.model_selection_model_selection_model_selection_model_selection_V_model_selection импорт 9delSearch 
   "" "Выполняет поиск в сетке по параметру max_depth для регрессора дерева решений  
 , обученного на входных данных [X, y]."" "  
 
   # Создать наборы перекрестной проверки из данных обучения   
 cv_sets = ShuffleSplit (n_splits = 10, test_size = 0.20, random_state = 0) 
 
   # Создать объект регрессора дерева решений   
 regressor = DecisionTreeRegressor () 
 
   # Создайте словарь для параметра max_depth с диапазоном от 1 до 10   
 params = {'max_depth': [1,2,3,4,5,6 , 7,8,9,10]} 
 
   # Преобразуйте 'performance_metric' в функцию оценки с помощью 'make_scorer'   
 scoring_fnc = make_scorer (performance_metric) 
 
   # Создайте объект cv поиска по сетке -> GridSearchCV ()   
 grid = GridSearchCV (оценка = regressor, param_grid = params, scoring = scoring_fnc, cv = cv_sets) 
 
   # Подгоните объект поиска по сетке к данным для вычисления оптимальной модели   
 grid = grid .fit (X, y) 
 
   # Вернуть оптимальную модель после подбора данных   
 return grid.best_estimator_ 
 

Создание прогнозов

После обучения модели на заданном наборе данных она может теперь можно использовать для прогнозирования новых наборов входных данных.

В случае регрессора дерева решений модель изучила , какие вопросы о входных данных лучше всего задать , и может ответить прогнозом для целевой переменной.

Мы можем использовать эти прогнозы, чтобы получить информацию о данных, где значение целевой переменной неизвестно, например о данных, на которых модель не была обучена.

Оптимальная модель

Следующий фрагмент кода находит максимальную глубину, которая возвращает оптимальную модель.

   # Подобрать обучающие данные к модели с помощью поиска по сетке   
 reg = fit_model (X_train, y_train) 
   # Вывести значение max_depth   
 print («Параметр max_depth равен  { }  для оптимальной модели.".format (reg.get_params () ['max_depth'])) 
 

Прогнозирование продажных цен

Представьте, что мы были агентом по недвижимости в районе Бостона и хотели использовать эту модель для определения стоимости домов, принадлежащих нашим клиентов, которых они хотят продать. Мы собрали следующую информацию от трех наших клиентов:

• По какой цене мы бы порекомендовали каждому клиенту продать свой дом?
• Являются ли эти цены разумными с учетом значений соответствующих характеристик ?

Чтобы узнать ответы на эти вопросы, мы выполним следующий фрагмент кода и обсудим его вывод.

   # Создать матрицу для данных клиента   
 client_data = [[5, 17, 15],  # Клиент 1  
 [4, 32, 22],  # Клиент 2  
 [8, 3, 12]]  # Client 3  
   # Показать прогнозы   
 для i, цена в enumerate (reg.predict (client_data)): 
 print ("Прогнозируемая цена продажи для дома клиента {}: $ {: , .2f} ". Format (i + 1, price)) 
 

Из статистических расчетов, проведенных в начале проекта, мы выяснили следующую информацию:

• Минимальная цена: 105000 долларов США.0
• Максимальная цена: 1024800,0
• Средняя цена: 454342,944 долларов США
• Средняя цена 438900,0 долларов США
• Стандартное отклонение цен: 165340,277 долларов США

На основании этих значений мы можем сделать вывод:

• Цена продажи для клиента 3 близка к миллиону долларов , что близко к максимуму набора данных. Это разумная цена, учитывая его особенности (8 комнат, очень низкий уровень бедности и низкое соотношение учеников и учителей), дом может находиться в богатом районе.
• Цена продажи для клиента 2 является самой низкой из трех и с учетом его характеристик является разумной, поскольку она близка к минимуму из набора данных.
• Для клиента 1 мы видим, что его характеристики являются промежуточными между последними 2, и, следовательно, его цена довольно близка к среднему значению и медиане.

И наши первоначальные предположения относительно характеристик подтверждаются:

• «RM», имеет прямую пропорциональную связь с зависимой переменной «Цены».
• Напротив, «LSTAT» и «PTRATIO» имеют обратно пропорциональную зависимость от зависимой переменной «PRICES».

Чувствительность модели

Оптимальная модель не обязательно является надежной. Иногда модель либо слишком сложна, либо слишком проста, чтобы в достаточной степени обобщить ее на новые данные.

Иногда модель может использовать алгоритм обучения, не соответствующий структуре данных.

В других случаях сами данные могут быть слишком зашумленными или содержать слишком мало выборок, чтобы модель могла адекватно отразить целевую переменную, т. Е. Модель недостаточно приспособлена.

В ячейке кода ниже функция fit_model запускается десять раз с разными наборами для обучения и тестирования, чтобы увидеть, как прогноз для конкретного клиента изменяется по отношению к данным, на которых он обучен.

 vs.PredictTrials (характеристики, цены, fit_model, client_data) 

Мы получили диапазон цен почти в 70 тысяч долларов, это довольно большое отклонение, поскольку оно составляет примерно 17% от медианного значения цен на жилье.

Применимость модели

Теперь мы используем эти результаты, чтобы обсудить, следует или не следует использовать построенную модель в реальных условиях.Вот некоторые вопросы, на которые стоит ответить:

• Насколько актуальны сегодня данные, собранные с 1978 года? Насколько важна инфляция?

Данные, собранные с 1978 года, не представляют особой ценности в современном мире. Общество и экономика сильно изменились, и инфляция сильно повлияла на цены.

• Достаточно ли характеристик, представленных в данных, для описания дома? Как вы думаете, должны ли учитываться такие факторы, как качество бытовой техники в доме, квадратные метры площади участка, наличие бассейна и т. Д.?

Рассматриваемый набор данных довольно ограничен, существует множество характеристик, таких как размер дома в квадратных футах, наличие или отсутствие бассейна и другие, которые очень важны при рассмотрении цены дома.

• Достаточно ли надежна модель, чтобы делать последовательные прогнозы?

Учитывая высокую дисперсию диапазона принца, мы можем гарантировать, что это не надежная модель и, следовательно, не подходит для прогнозирования.

• Могут ли данные, собранные в городском городе, таком как Бостон, применяться в сельском городе?

Данные, собранные в большом городском городе, таком как Бостон, неприменимы в сельском городе, поскольку при равной стоимости услуг цены намного выше в городской местности.

• Справедливо ли судить о цене отдельного дома на основе характеристик всего района?

В целом несправедливо оценивать или прогнозировать цену отдельного дома на основе характеристик всего района. В одном районе могут быть огромные различия в ценах.

На протяжении всей этой статьи мы реализовали проект регрессии машинного обучения от начала до конца, и мы узнали и получили несколько идей о регрессионных моделях и способах их разработки.

Это был первый из проектов машинного обучения, которые будут разработаны в этой серии. Если вам понравилось, следите за обновлениями в следующей статье! Это будет введение в теорию и концепции алгоритмов классификации.

Если вам понравился этот пост, вы можете взглянуть на другие мои посты по Data Science и машинному обучению здесь .

Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, науке о данных и искусственном интеллекте , подпишитесь на меня на Medium и следите за моими следующими сообщениями!

Из-за непредсказуемых лесных пожаров округ Миссула делает упор на огнестойкие дома

МИССУЛА – Зная, что научные исследования в области лесных пожаров показывают, что лечить дома легче, чем леса, руководители округа Миссула пытаются внести изменения, чтобы побудить домовладельцев адаптироваться к лесным пожарам.

В среду, через два дня после того, как Национальный лесной фонд провел научную дискуссию о лесных пожарах, Целевая группа граждан Флэтхед-Лоло-Биттеррут провела соответствующее обсуждение на тему «Климат, лесные пожары и сообщества».

Именно здесь Джордж Вюртнер выдвинул на первый план неправильные представления общественности о последствиях и рисках лесных пожаров, а Дэйв Стромайер пошел на снижение угрозы, сосредоточив внимание на зоне возгорания дома.

«В юрисдикции правительства округа Миссула конкретно не будут рассматриваться вопросы управления земельными ресурсами в ландшафтном масштабе, которые, я думаю, нас всех беспокоят, но это то, что мы можем сделать с частной собственностью, чтобы смягчить пагубные последствия огонь, – сказал Штромайер.

Лесные пожары – постоянное явление. Писатель и эколог Джордж Вюртнер сказал, что лесные пожары были постоянным явлением на протяжении веков, хотя частота лесных пожаров уменьшалась и уменьшалась из-за климатических условий, особенно на американском Западе.

Годы крупных лесных пожаров – 1710, 1910, 1988 – имели аналогичные климатические условия с преобладанием засухи, высоких температур, низкой влажности и сильных ветров. И наоборот, примерно между 1940 и 1980 годами климат был относительно прохладным и влажным, поэтому возникло меньше пожаров.

Возникшие пожары были немедленно потушены Лесной службой, вложившей средства в тушение пожаров. Поскольку это то, на чем они выросли, это то, что многие взрослые считают нормальным.

Но с изменением климата, которое стало частью уравнения, годы больших пожаров стали более регулярными, поскольку засуха, жара и сильные ветры стали более распространенными. По словам Вюртнера, всякий раз, когда эти факторы объединяются, лесные пожары вырастут до такой степени, что разрозненные проекты рубок ухода не смогут их остановить.

Вюртнер указал на пожар на озере Джоко в 2007 году возле озера Сили и пожар в Фиш-Крик в 2015 году к западу от Миссулы, который прошел через районы, ранее вырубленные компанией Plum Creek Lumber.Вюртнер только что посетил Dixie Fire в Калифорнии и сказал, что огонь охватил как разреженные районы, так и массивные сплошные вырубки.

«Идея об эффективности сокращения расхода топлива сомнительна», – сказал Вюртнер.

Вырубка деревьев может принести больше вреда, чем пользы, если будет открыто больше дорог, потенциально приносящих больше сорняков. Если удалить слишком много деревьев и коряг, это также приведет к сокращению среды обитания некоторых видов птиц, летучих мышей и мелких млекопитающих. Сама лесозаготовительная техника также может представлять опасность пожара.

«Если вы собираетесь сократить потребление топлива, вы должны делать это стратегически, вокруг сообществ и вокруг домов, и вы должны поддерживать их», – сказал Вюртнер. «Это означает, что вы должны постоянно возвращаться и лечить их снова и снова. Потому что после того, как вы сделаете это один раз, вы сможете ускорить отрастание растительности. Через 5 или 10 лет у вас может быть больше горючего топлива, чем до лечения ».

Комиссар округа Миссула Дэйв Стромайер сказал, что округ Миссула пытается взять на себя инициативу в установлении требований для сообществ и домов, где предотвращение пожаров более эффективно.

Бывший пожарный, Штромайер знает, что расплачиваться за это приходится пожарным, поскольку все больше домов вторгаются в дикие земли графства. В 1994 году Штромайер посетил место, где погибли 14 пожарных, на горе Шторм-Кинг в Колорадо. Сильный ветер внезапно развернул огонь, и пожарным не спастись.

Глядя на 14 маркеров, где упал каждый пожарный, Стромайер сказал, что он не мог не заметить то, что было у подножия горы.

«Внизу склона есть небольшое подразделение, которое, я не могу не думать, сыграло роль в некоторых тактических и стратегических решениях по этому огню», – сказал Стромайер.«Что, черт возьми, мы делаем, принимая на себя некоторые риски, особенно зная то, что мы знаем сейчас? Действия по тушению пожара или обработка топливом на удалении от домов мало повлияют на то, будет ли спасен дом или нет ».

Стромайер и Вюртнер оба показали фотографии, сделанные ученым-пожарником Джеком Коэном, на которых изображены сожженные дотла дома, в то время как соседние деревья были еще зелеными, а другие дома остались нетронутыми, хотя все вокруг было обуглено.

Фотографии продемонстрировали, что не нужно бороться с лесными пожарами, если сами дома огнестойкие.Вот почему округ Миссула предпринимает шаги по сохранению домов, а не пытается остановить пожары, которые невозможно остановить.

Округ разрабатывает строительные нормы и правила для обеспечения огнестойкости домов. Кроме того, округ обновляет свои правила зонирования. Округ определит, какие области с большей вероятностью будут гореть, и попытается выяснить, должны ли такие области иметь определенные ограничения или требования.

«Зонирование и строительные нормы в некоторых кругах – грязные слова, – сказал Сторхмайер.«Но слишком часто происходит то, что мы приватизируем блага людей, которые делают все, что они хотят, на своей собственности, но затем мы социализировали издержки. Потому что, клянусь Богом, лучше летать замедляющие самолеты, и я хочу видеть перед своим домом бригаду из 20 человек, если поблизости возникнет пожар ».

В дополнение к разработке правил, округ пытается разработать программу для поощрения добровольной профилактики и обеспечения готовности.

Наконец, округ хочет видеть большую прозрачность деятельности агентств, которые предлагают проекты по лесозаготовкам.По словам Штромайера, слишком часто предложения агентства включают слова «Снижение риска лесных пожаров WUI» в качестве причины для проекта, который находится далеко от сообщества.

«Давайте выясним, каков истинный результат этого действия руководства», – сказал Штромайер. «Используется ли это в первую очередь как риторический прием, чтобы привлечь внимание публики к проекту? Или люди действительно верят, что эти проекты уменьшат воздействие на сообщества? »

Проработав много лет в пожарной лаборатории Лесной службы в Миссуле, Джек Коэн в понедельник подвергся такой же критике предложений по лесозаготовкам.