Новый пакет документов Государственной комиссии GEIPAN при Французском Космическом Агентстве CNES. Случаи которые не удалось идентифицировать, при отличных качественных и количественных данных (категория D, D1, D2), предоставлены ниже:
Публикации с меткой “ААЯ”
РУССКИЙ АРХИВ НЛО — Часть 11 — 2
Материалы Ленинградской Комиссии по Аномальным Явлениям при Географическом обществе СССР, Секции «Исследование аномальных атмосферных явлений средствами радиофизики» при Горьковском областном правлении НТО РЭС им. А.С.Попова, с которых снято уровни секретности: конфиденциально, для служебного пользования, не для печати, собраны и оцифрованы Михаилом Герштейном экспертом системно-аналитического отдела УНИЦА «Зонд».
Сайту «Новости Уфологии» – 5 лет!
Пять лет назад, в начале июля 2011 года Игорь Калытюк и Андрей Чвартковский создали веб-сайт «Новости Уфологии». От самого начала ресурс предназначен для объективного высвечивания уфологических новостей, адекватной информации о Неопознанных Летающих Объектах (НЛО) и Аномальных Аэрокосмических Явлениях (ААЯ), популяризации научного подхода к изучению аномальных явлений. Сайт с первого дня является международным проектом, независимым и […]
Дополнение №9 для глобального архива НЛО-отождествления и ААЯ-исследования
Дополнение для глобального архива НЛО-отождествления и ААЯ-исследования +5,4 Гб по 17 странах.
РУССКИЙ АРХИВ НЛО — Часть 11 — 1
Документы Ленинградской Комиссии по Аномальным Явлениям при Географическом обществе СССР, проекта Сетка-АН, с которых снято уровни секретности: конфиденциально, для служебного пользования, не для печати, собраны и оцифрованы Михаилом Герштейном и Игорем Калытюком, экспертами системно-аналитического отдела УНИЦА «Зонд».
Дополнение №8 для глобального архива НЛО-отождествления и ААЯ-исследования
Дополнение для глобального архива НЛО-отождествления и ААЯ-исследования +15,2 Гб по 36 странах.
GEIPAN — пакет документации за март 2016
Новый пакет документов Государственной комиссии GEIPAN при Французском Космическом Агентстве CNES. Случаи которые не удалось идентифицировать, при отличных качественных и количественных данных (категория D, D1, D2), предоставлены ниже: