Особенно поразило меня в этих снежинках оригинальное образование на наружном крае дисков, украшенных рядом игл, вертикально стоявших на самом наружном крае диска. Число этих игл, которые казались мне также трехгранными пирамидами, всегда строго соответствовало числу спиц диска, и притом на каждую спицу приходилось по 4 иглы с. У разных авторов я нашел рисунок этого весьма редкого вида снежинок, но везде только в самых общих чертах, без подробностей. Ни на одном, например, не показаны спицы внутри дисков и иглы, расположенные на их наружном крае. Вместе с описываемыми снежинками падали и снежинки обыкновенной шестигранной формы, но в весьма ограниченном числе.

В 1951 году Международная комиссия по снегу и льду приняла довольно простую и получившую широкое распространение классификацию твёрдых осадков. Согласно этой системе, существует семь основных видов кристаллов: пластинки, звёздчатые кристаллы, столбцы (или колонны), иглы, пространственные дендриты, столбцы с наконечником и неправильные формы. К ним добавились ещё три вида обледеневших осадков: мелкая снежная крупка, ледяная крупка и град.

В 2001 году свои исследования в области снега начал профессор физики, астроном Кеннет Либбрехт (Kenneth Libbrecht) из Калифорнийского технологического института. В лаборатории профессора Либбрехта снежинки выращиваются искусственно.

«В области, лежащей ещё дальше к северу от земли скифов, — говорит Геродот, — как передают, нельзя ничего видеть, и туда невозможно проникнуть из-за летающих перьев. И действительно, земля и воздух там полны перьев, а это-то и мешает зрению».

В южнославянском фольклоре широко известна легенда о снеге, который белизной и рыхлостью напоминал смолотое зерно, в нём видели падающую с неба муку (Афанасьев 1994/1: 290). Этот мотив отразился в легендах «Когда Господь ходил по земле» и «Грешная женщина», а также в поверье, записанном в области Велеса в Македонии «Почему не падает с неба мука». В них рассказывается о том, что мука перестала падать с неба как снег, потому что одна женщина вытерла нечистоты ребёнка куском теста (Георгиева 1990: 34, 116).

При сдавливании снег издаёт звук, напоминающий скрип (хруст). Этот звук возникает при ходьбе по снегу, надавливании на свежий снег полозьями саней, лыжами, при лепке снежков и т. п.

Скрип снега слышен при температуре ниже ?2 °[21] (по другим данным, ниже ?5 °[22]). Выше этой температуры скрип не слышен.

Считается, что есть три основных причины возникновения звуков:

ломанье кристалликов снега;
скольжение (смещение и трение) кристалликов снега друг о друга под давлением;
деформация кристаллической решетки.
Основной причиной скрипа (хруста) снега считается именно первая (ломанье кристалликов).

В акустическом спектре скрипа снега есть два максимума: в диапазоне 250—400 Гц и 1000—1600 Гц. Характер издаваемых звуков зависит от температуры снега[23]. В начале XX века метеорологи даже предлагали оценивать температуру снега по характеру скрипа. Ломка ледяных сосулек и взламывание льда ледоколом дают похожее распределение частот (125—200 Гц и 1250—2000 Гц), однако в случае льда максимумы более чётко выражены и отделены друг от друга[24]. Усиление морозов делает кристаллики более твёрдыми, но более хрупкими. В результате этого возрастает высокочастотная составляющая (1000—1600 Гц) — скрип сухого, морозного снега. Если же мороз ослабевает, и температура становится выше ?6 °C, то высокочастотный максимум сглаживается, а затем и почти полностью исчезает[25].

Подтаивание снега влияет и на характер трения снежинок друг о друга: смоченные (смазанные водой) кристаллики издают звук, отличный от звука трения сухих снежинок, а выше некоторой температуры снег вообще перестаёт скрипеть. Это связано с тем, что при определённой температуре снежинки при сдавливании не столько ломаются, сколько начинают подтаивать, энергия сдавливания расходуется не на слом кристалликов, а на таяние снежинок, выделяющаяся вода смачивает снежинки, и вместо сухого трения возникает «скольжение снежинок по смоченной поверхности».

На характер звука влияет также и форма снежинок.

Скрип, похожий на скрип снега, можно получить, если сжимать, например, смешанные соль и сахар. Это использовалось, в частности, при озвучивании фильма «Александр Невский»

В нормальных условиях снег тает при температурах воздуха выше 0 °C. Однако в природе значительные объёмы снега испаряются и при отрицательных температурах, минуя жидкую фазу. Этот процесс легко наблюдать самостоятельно. Такой переход от твёрдого состояния к газообразному называется сублимацией или возгонкой. Особенно интенсивно происходит сублимация снега под воздействием солнечного света, однако существуют исследования, демонстрирующие интенсивное испарение снежных частиц в результате их взаимодействия при метелевом переносе снега[

Модель аналогии (лат. modus — образец, копия, образ) — предметная, математическая или абстрактная система, имитирующая или отображающая принципы внутренней организации, функционирования, особенностей исследуемого объекта (оригинала), непосредственное изучение которого, по разным причинам, невозможно или усложнено. В процессе познавательного мышления, «модель аналогии» выполняет разнообразные функции, для сжатого объяснения (описания по образу аналогии) произведения, теории, учения, гипотезы, интерпретации и так далее. Модели широко используются в математике, логике, структурной лингвистике, физике, для моделирования человеческого сообщества, истории, в аналитике и других областях знаний. Умозаключения за «модель аналогии», являются гипотетическими — истинность или ошибочность которых, в дальнейшем, обнаруживается (подтверждается или опровергается) в ходе проверки (испытаний).

Аналогия в философии — умозаключение, в котором от внешней подобности предметов за одними признаками, делается вывод про возможность их схожести по другим признакам. К примеру понятие «аналогично» — употребляется при умозаключении по аналогии, знания, полученные при рассмотрении предмета (объекта, модели), переносятся на другой, менее доступный для исследования (созерцания, диалога).
Аналогия в квантовой физике — нашла широкое применение, с её помощью выстраивались обширные абстрактные теории-аналогии, — модели призванные лучше понять природу вещей, спрятанную от человеческого зрения. Модель заменяет этот объект, давая общее представление о нём, или же в процессе целевого изучения оригинала, для получения новой информации о нём. Данные модели применялись при описания атома, или атомарной структуры.
Аналогия в математике:

«Возможно не существует открытий ни в элементарной, ни в высшей математике, ни даже, пожалуй, в любой другой области, которые могли бы быть сделаны без аналогии». Дьёрдь Пойа.
«Математик — это тот, кто умеет находить аналогии между утверждениями, лучший математик — тот, кто устанавливает аналогии доказательств, более сильный математик — тот, кто замечает аналогии теорий; но можно представить себе и такого, кто между аналогиями видит аналогии». Стефан Банах.
Аналогия в биологии — сходство каких-либо структур или функций, не имеющих общего происхождения, понятие противоположное гомологии.
Аналогия в теологии (аналогия сущего, аналогия бытия, лат. Analogia entis) — один из основных принципов католической схоластики, обосновывает возможность познания бытия Бога из бытия сотворённого им мира.
Аналогия в лингвистике — уподобление одной единицы языка другой в каком-либо отношении.

Моде?ль (фр. mod?le, от лат. modulus — «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе[1], это упрощённое представление реального устройства и/или протекающих в нём процессов, явлений.

Построение и исследование моделей, то есть моделирование, облегчает изучение имеющихся в реальном устройстве (процессе, …) свойств и закономерностей. Применяют для нужд познания (созерцания, анализа и синтеза).

Моделирование является обязательной частью исследований и разработок, неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку сложность любого материального объекта и окружающего его мира бесконечна вследствие неисчерпаемости материи и форм её взаимодействия, — как внутри себя, так и с внешней средой.

Одни и те же устройства, процессы, явления и т. д. (далее — «системы») могут иметь много разных видов моделей. Как следствие, существует много названий моделей, большинство из которых отражает решение некоторой конкретной задачи. Ниже приведена классификация и дана характеристика наиболее общих видов моделей.

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:

адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно. В такой ситуации часто полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определённые методы, например, метод последовательных приближений;
точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. Здесь важной задачей является оценка потребной точности результатов и имеющейся точности исходных данных, согласование их как между собой, так и с точностью используемой модели;

универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения большего круга задач;
целесообразная экономичность, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как показывает практика, — результат компромисса между отпущенными ресурсами и особенностями используемой модели;
и др.

Погрешности моделирования вызываются как объективными причинами, связанными с упрощением реальных систем, так и субъективными, обусловленными недостатком знаний и навыков, особенностями характера того или иного человека. Погрешности можно предотвратить, компенсировать или учесть. И всегда обязательна оценка правильности получаемых результатов. В технике быструю оценку точности модели часто проводят следующими способами:

проверяют соответствие результатов физическому (здравому) смыслу. Удобно это делать для частного случая модели, когда решение очевидно. Иногда даже говорят, что ещё перед решением задачи инженер уже должен представлять характер и порядок ожидаемого результата. Но точность такого представления зависит от развитости физического воображения и опыта работы с подобными системами;
проверяют выполнение частных очевидных условий задачи, что также по