• Home
  • Arabic
  • APM Model
  • Maritime Continent Climate
  • Arabian Peninsula Desert Climate
  • ZWB Index
  • MJO
  • BSISO
  • QBO
  • AAI
  • ​Tropical Sea/Land Breeze
  • Cold/Warm Event
  • EARTH ORIENTATION PARAMETERS
  • Blog
TROPICAL BREAKS PHENOMENON THEORY
  • Home
  • Arabic
  • APM Model
  • Maritime Continent Climate
  • Arabian Peninsula Desert Climate
  • ZWB Index
  • MJO
  • BSISO
  • QBO
  • AAI
  • ​Tropical Sea/Land Breeze
  • Cold/Warm Event
  • EARTH ORIENTATION PARAMETERS
  • Blog
TROPICAL BREAKS PHENOMENON THEORY

معلم موهبة - مبتكر النموذج العربي للتوقعات المناخية - المشروع العربي 

أكاذيب الاحتباس الحراري - أولا : من منظور علم البيانات

5/4/2020
Picture


​الحاجة ماسّة اليوم إلى علم البيانات .. لقد تحول الكذب إلى أرقام لا يمكن تصديقها .. لقد أصبح الدّبّور بحجم المجموعة الشمسية وأصبحت النملة بحجم المجرة 

ولابد من الاحتراس
​
::::
::::
​

إن أكثر الممتعضين اليوم من قضية "الاحتباس الحراري" المختلقة هم علماء البيانات ويليهم الفيزيائيون

وفي هذه المقالة سأفرد مناقشة قضية الاحتباس الحراري من واقع علم البيانات ، وستكون مناقشة قضية الاحتباس الحراري من واقع الفيزياء في طرح آخر

:::
​
عالم البيانات ، هو أكثر الأشخاص دراية بالكيفيات المختلفة التي تتصرف بها الأرقام والإحصاءات والأساليب الرياضية والمؤشرات والمَعلمات والرسوم البيانية وطبيعة العينات المستقاة من الظواهر المدروسة ، والفلسفات البرمجية التي تقوم بصياغة البيانات ، إن عالم البيانات هو أكثر الأشخاص امتعاضا من التفاهة المستقرة في عقول أتباع هذه القضية التي تسمّى "كذبة الاحتباس الحراري" وفي نهاية هذا الطرح من منظور علم البيانات ستعرف كم هي تافهة تماما هذه القضية ، وسيزداد عجبك .. كيف وصل هؤلاء إلى ما وصلوا إليه من محاولة تغيير العلم والعالم لأجل مصالحهم

تركتُ الفيزيائيين خلف علماء البيانات ، لأن فريقا من الفيزيائيين الذين يجهلون تماما دهاليز علم البيانات وقعوا ضحية أكبر خرافة تعيش في أذهان المتخصصين اليوم ، أولئك الذين لطالما لاموا ورموا الناس على تعلقهم بالخرافات ، وإذا بهم يقعون في التصديق بخرافة أقل ما يقال عنها أنها رخيصة في كل شيء وساذجة إلى أبعد حد

أعلم تماما كما يعلم بذلك غيري أن جزءا كبيرا من دوافع الكثير من المتخصصين في المناخ والفيزياء حين مضوا خلف خرافة الاحتباس الحراري كان ناحية المال وتحسين الحالة الاقتصادية لديهم .. حينما تحضر المصاعب والحاجة في حياة المتخصص ويغيب الضمير ، يسقط الانتماء إلى المعرفة العلمية ويظهر الانتماء إلى تلبية الرغبات ، ويحدث للفيزيائي والمناخي قيمة شاذة شبيهة بما يحدث في مفاهيم الإحصاء وعلم البيانات ويفسد المتوسط الحسابي


 قضية "الاحتباس الحراري" والإحصاءات المروعة
​

ملخص قضية الاحتباس الحراري يعتمد على : أن البشر تسببوا بارتفاع حرارة كوكب الأرض ، نظرا لأنشطتهم الصناعية وانبعاثاتها ، وبشكل خاص انبعاثات النفط والفحم ، وبشكل أكثر انحيازا "غاز ثاني أكسيد الكربون" ويجب إيقاف ارتفاع حرارة كوكب الأرض حتى لا تحدث عواقب وخيمة

يتم تسمية الاحترار في كوكب الأرض بالاحترار بشري المنشأ - بالطبع التسمية غير صحيحة ، وهذا ما سنعرفه إن شاء الله في المناقشة الفيزيائية
​
​هذا هو الملخص .. أي أنك أمام أشخاص ينظرون إلى كوكب الأرض كجهاز تكييف ، تتحكم بدرجة حرارته كيفما تريد ، حتى أن الشمس لا تستطيع فعل شيء يشابه لتلك القضية المختلقة "الاحتباس الحراري" وما يتبعها

::::::

وأكبر أداة مستخدمة في الإثبات على أن الاحتباس الحراري واقع وصحيح وكارثي وغير مسبوق (وفق زعمهم) هي : مؤشرات تطرف درجة حرارة الهواء عند مستوى 2 متر فوق سطح الأرض عن المتوسط المناخي

لذا .. سأتوجه بعلم البيانات في هذه المقالة إلى نقد تلك الأداة

​ لنرى وإياكم .. كيف يمكن الكذب بواسطة الإحصاءات من أجل المصالح السياسية الأخرى التي تعارض الصناعة النفطية ، وهي صناعة الطاقة البديلة وتُجّارها الذين يحاولون بواسطتها ضرب المصالح الأخرى المعارضة لهم ، وإيجاد تدفق تجاري عالمي لهم يوازي تدفق النفط في الأسواق .. هذا باختصار حينما تتدثر المصالح بغطاء علمي ، وهو غطاء كله نفاق باسم المناخ والعلم


أولا : مؤشر تطرف درجة حرارة كوكب الأرض - المصدر الهيئة المناخية الأممية المعنية بتغير المناخ
​
مناقشة نظرية وعددية

Picture
Grey shaded line shows monthly mean GMST in the HadCRUT4, NOAA Global Temp, GISTEMP and Cowtan-Way datasets, expressed as departures from 1850–1900, with varying grey line thickness indicating inter-dataset range. All observational datasets shown represent GMST as a weighted average of near surface air temperature over land and sea surface temperature over oceans. Human-induced (yellow) and total (human- and naturally-forced, orange) contributions to these GMST changes are shown calculated following Otto et al. (2015) and Haustein et al. (2017). Fractional uncertainty in the level of human-induced warming in 2017 is set equal to ±20% based on multiple lines of evidence. Thin blue lines show the modelled global mean surface air temperature (dashed) and blended surface air and sea surface temperature accounting for observational coverage (solid) from the CMIP5 historical ensemble average extended with RCP8.5 forcing (Cowtan et al., 2015; Richardson et al., 2018). The pink shading indicates a range for temperature fluctuations over the Holocene (Marcott et al., 2013). Light green plume shows the AR5 prediction for average GMST over 2016–2035 (Kirtman et al., 2013). See Supplementary Material 1.SM for further details.

المناقشة النظرية لمؤشر الاحتباس الحراري

في علم البيانات ، وحتى تصف ظاهرة "ما" أنها"تغيرت إلى اتجاه كارثي" ولكي يصبح رسمك البياني صحيحا والاستنباطات الناتجة عنه صحيحة
لابد أن تكون قد تحققت جيدا من صحة عدة أمور .. وأن تزييف البيانات أو تعديلها ليتواءم مع وجهة نظرك سينكشف حتما يوما ما ، لأن الأرقام ذات طبيعة مرنة بشكل لا يصدق

​:::

في البدء .. العينة وحجم العيّنة المستخدمة لإجراء العملية الإحصائية ، يجب أن يكونا "العينة وحجمها" ممثلين عن الظاهرة المدروسة ، سعة حجم العينة الإحصائية يجب أن تشمل كل الظاهرة المدروسة والعيّنة يجب أن تكون ممثلة بشكل صحيح عن الظاهرة المدروسة

مثلا : لديك 10000 عشرة آلاف موظف وتريد إجراء دراسة إحصائية عنهم لمعرفة مدى التزامهم بالعمل ، فقمت بإجراء عملية إحصائية كالتالي

أخذت عيّنة الظاهرة المدروسة (الموظفون) من عدد الموظفين الكلي ، حجم العينة (سعة العيّنة) هو 10 أشخاص فقط

اكتشفت بعد إجراء الدراسة الإحصائية أنه بناء على نتائج هذه الدراسة أن الموظفين لا يلتزمون بالعمل كما يجب

السؤال هنا : هل عينة 10 أشخاص تمثل 10000 عشرة آلاف شخص ؟

لا .. هذه الدراسة الإحصائية خاطئة ونتائجها كاذبة وعارية عن الصحة تماما
لأن العيّنة لا تمثل الظاهرة المدروسة ، وحجم العينة لا يستوعب الظاهرة المدروسة .. وبالتالي هذه الدراسة الإحصائية تعاني من التحيز المعرفي

التحيز المعرفي هو التحيز الإحصائي عند الإحصائيين 
Statistical Bias

إن هذا الأمر يعرف في علم البيانات بإهمال حجم العينة
Sample Size Neglect

أو اللامبالاة بحجم العينة
Insensitivity to sample size
​
أو مغالطة حجم العينة
Sample Size Fallacy

يعرف هذا الأمر بـ

What Is Sample Size Neglect?
Sample Size Neglect is a cognitive bias famously studied by Amos Tversky and Daniel Kahneman.
It occurs when users of statistical information make false conclusions by failing to consider the sample size of the data in question.
ASON FERNANDO

إهمال حجم العيّنة" هو تحيز معرفي شائع ، دُرس (أولا) بواسطة عاموس تفيرسكي ودانيال كانمان
وهو يحدث عندما يتوصل مستخدمو المعلومات الإحصائية إلى استنتاجات خاطئة من خلال عدم الاكتراث بحجم عينة البيانات المعنية بالدراسة الإحصائية تلك

:::
​
ما الذي فعلته الهيئة الحكومية المعنية بتغير المناخ - وهي هيئة سياسية لا علاقة لها بالعلم - في المؤشر الأعلى ؟

أعادوا تغير البيانات الحديثة وهي - درجة حرارة هواء كوكب الأرض عند مستوى 2 متر - إلى حجم عيّنة إحصائية قديمة ، اتُّخذت كمتوسط ، ومحددة من عام 1850 حتى العام 1900 ميلادية

ما السبب ، ولأي غرض سيتوصلون ... سنرى ؟

لنر الآن ، هل تتوافق العيّنة المرجعية التي اتخذت كمتوسط تنسب إليه تغيرات حرارة هواء كوكب الأرض مع مجتمع الظاهرة الكلي أم لا ، وهل حدث هناك تحيز مقصود فعلا في اختيار حجم العينة وزمنها أم لا ؟

أولا : الفترة المناخية من 1850 حتى 1900 ميلادية (سنسمّيها هنا بالفترة القديمة) لم تسجل فيها حرارة كوكب الأرض بالطريقة المتوافقة مع الطريقة الحديثة (المكان والأجهزة اختلفا) ، وكثير من التسجيلات القديمة كانت بطريقة كثيرة الأخطاء بالنسبة للوقت الحاضر ومعايير الدقة فيه

الملخص المهم هنا : هو أن تسجيلات حرارة كوكب الأرض في السلسلة الزمنية ( الفترة القديمة) من (1850-1900) التي تم اتخاذها متوسطا ، ليست مثل تسجيلات وإحصاءات آخر السلسلة الزمنية (الفترة الحديثة) التي تم بواسطتها الحكم على أن كوكب الأرض يشتعل بحسب زعمهم

::::

ثانيا : لم تسجل في تلك الفترة القديمة (1850-1900) درجات حرارة هواء كوكب الأرض عند مستوى 2 متر من عموم كوكب الأرض
بل كانت السجلات محدودة المساحة وفي أماكن معيّنة مقارنة بالفترة الحديثة

الملخص المهم هنا : هو أن العيّنة الموجودة في المؤشر السابق ، واتخذت متوسطا وهي فترة (1850-1900) هي ليست عيّنة صحيحة وليست عيّنة تمثل الظاهرة المدروسة ، وليست شاملة لكل الظاهرة المدروسة 

وهي تشبه مثالنا السابق - أخذ عينة 10 عشرة موظفين من عينة الظاهرة المدروسة 10000 عشرة آلاف موظف ، والحكم على العدد الكلي بناء على عدد صغير لا يمثل المجتمع الكلي للظاهرة
​
::::
​
ثالثا : الفترة المناخية من 1850 حتى 1900 ميلادية هي فترة باردة ، وسبب برودتها يعود إلى كل ما يلي

فترة باردة لأحد أمور ثلاثة : أنها فترة باردة فعلا وتم اختيارها عمدا لإحداث فرق مقصود في السلسلة الزمنية الحديثة ، وأنها فترة ليست باردة كما يجب وتم التعديل عليها لتكون باردة (وهذا تم اكتشافه فعلا - حدث تزوير للبيانات - وسنراه في الجزء الثالث من هذه السلسلة) ، وأنها فترة تُظهر التسجيلات القديمة أنها باردة بشكل مبالغ فيه وتم الإبقاء على هذا الخطأ واتخذ قياسا

الملخص المهم هنا : هو أن المتوسط المحسوب من 1850-1900 ليس صالحا أبدا لأن يكون ممثلا لكل عيّنات الظاهرة وهي "حرارة هواء كوكب الأرض عند مستوى 2 متر" لأنه متوسط مائل إلى القيمة السلبية ، وسينعكس على كل البيانات الحديثة بشدة
​
وتم جعل تلك الفترة الباردة نقطة مرجعية لقياس تغير درجة حرارة هواء كوكب الأرض ، فلم تعد ممثلا صحيحا عن الظاهرة المدروسة وهي "درجات حرارة هواء كوكب الأرض عند مستوى 2 متر " وليست ممثلة عن ما تتكون منه ظاهرة حرارة هواء كوكب الأرض ، حيث لابد أن يتكون هواء كوكب الأرض فيزيائيا من نوعين من العيّنات : فترة باردة وفترة دافئة ، وهذا ما يتم مشاهدته دوما في الواقع الطبيعي ، حتى يكون ذلك شاملا وحياديا ، ولأن المتوسط الحسابي يجب أن يكون ممثلا لكل عناصر الظاهرة ولكافة قيمها ، وهي ظاهرة "حرارة كوكب الأرض" وليس متحيزا جدا وبشكل سافر وخاطئ كما هو موجود في عمل الهيئة الحكومية المعنية بتغير المناخ الآن

إن المؤشر السابق يجعل من السلحفاة مقياسا لأسرع كائن حي مكتشف ، وما يوجد من كائنات حية أخرى أسرع من السلحفاة ، فهو حالة شاذة واتجاه كارثي في سرعة الكائنات الحية ، هذا هو المفهوم والمؤدى لهذا المؤشر للأسف ، وهذا لا يعقل
​
::::

رابعا : لا تمثل العيّنة الإحصائية المتخذة كمتوسط مرجعي تحسب عنده التغيرات الحرارية في هواء كوكب الأرض ، لا تمثل زمن عمر مناخ كوكب الأرض
لأن زمن عمر مناخ كوكب الأرض يتجاوز 3 مليار سنة بكثير 

الملخص المهم هنا : أي أن هذه العينة لا تمثل أي شيء من عمر مناخ كوكب الأرض وليست ذات أهمية مطلقا، فكيف يمكن جعلها هي القيمة الأصل والقيمة الأكبر منها وهي 3 مليار سنة فرع عنها وكأن 51 سنة أكبر عددا من 3 مليار سنة .. وهذا لا يعقل ولا يمكن أن يكون أبدا

إن من يقول بأن 51 سنة وهي الفترة التي اتخذت متوسطا ينسب إليه تغيرات حرارة هواء كوكب الأرض عند مستوى 2 متر بين 1850-1900 هي متوسط عمر مناخ كوكب الأرض هو تماما مثل من يقول بأن رأس النملة أكبر من مجرة درب التبانة

لا يعقل أن تجعل 51 شخصا متوسطا لظاهرة تضم 3 مليار شخص  

لأنها تجرنا إلى عدة مستلزمات خاطئة ، أهمها أن هذه العيّنة هي عمر مناخ كوكب الأرض ، وهذا غير صحيح ، بل عمر مناخ كوكب الأرض أكثر من 3 مليار سنة ، وتجرنا أيضا إلى أن بعض الكائنات الحية كالبشر مثلا سيكونون أكبر من عمر مناخ كوكب الأرض وأن التغيرات في حياة إنسان بعمر 60 سنة أعلى من تغيرات مناخ كوكب الأرض الذي له من العمر أكثر من 3 مليار سنة .. لا يعقل أبدا !!؟
​
فهل عمر مناخ كوكب الأرض أقصر من عمر الإنسان حتى نتخذ 51 سنة نقطة مرجعية لمعرفة مناخ كوكب الأرض الأطول عمرا من ذلك !!؟؟
​
لا .. ولو كانت الإجابة بنعم لأصبحت السلحفاة أكبر من عمر مناخ كوكب الأرض بكثير ، بل أكبر من عمر كوكب الأرض إن قمنا بتعميم هذه الطريقة الخاطئة
​
وهذا المستحيل بعينه بل هو الجنون

::::

خامسا : المتوسط بين 1850-1900 يعاني من الالتواء بشدة
Skewness

والملخص المهم هنا : لذا سيكون مصير أي قيمة جديدة منسوبة إلى هذا المتوسط القديم هو الاتجاه إلى الأعلى ، وهذا فعلا ما حدث

​أي أن الاتجاه في درجات الحرارة العالمية اليوم في المؤشر السابق هو اتجاه مزيف تماما ، وناتج عن قيمة المتوسط المناخي القديم التي تتحكم بالتغيرات وتصرفات التغيرات وتحصرها في نطاقها السلبي .. والذي تم اختياره سلبيا باردا بعمد وبقصد جعْل البيانات الحديثة تواصل في الصعود
​ 


المناقشة والتحليل العددي - الإحصائي لبيانات المؤشر السابق

رابط البيانات لمن أراده .. هنا

Earth land-surface temperature


​بداية .. نريد أن نعرف عدديا بشكل أكبر عن المتوسط المناخي المحدد كنقطة مرجعية في المؤشر السابق ، وهو الفترة من 1850 حتى 1900

نريد أن نعرف عنه : ما هي القيم الأكثر تكررا والأبرز فيه ، وهل هذا المتوسط القديم فعلا بارد بقصد أن تظهر البيانات الحديثة لحرارة كوكب الأرض في صعود مستمر أم لا ؟

نريد أن نأخذ ملخصا إحصائيا عن ذلك
​

أولا : نريد أن نأخذ ملخصا وتقريرا إحصائيا يسيرا عن المتوسط المناخي السابق بين 1850-1900 ميلادية

​وهو في الصورة التالية من تنفيذي عبر البرمجيات الإحصائية المتخصصة

 
حينما ننظر إلى المنحنى في المخطط الإحصائي أعلاه ، نجد أن توزيع البيانات غير متماثل في تلك السلسلة الإحصائية التي تم اتخاذها كمتوسط لمناخ كوكب الأرض وهي فترة 51 سنة من 1850 حتى 1900 ميلادية

قيمة الالتواء كبيرة في البيانات ، وهي تميل بشدة للقيم الصغيرة أكثر من القيم الكبيرة وهذا يعني أن تكرر القيم السالبة من تطرف درجات حرارة كوكب الأرض خلال الفترة 1850-1900 هو السمة الغالبة في البيانات ، وبالتالي فإن متوسط هذه الفترة يسجل قيمة سلبية باردة ستتسبب في صعود شديد لأي بيانات حديثة في السلسلة الزمنية

إذن هذه الفترة هي فترة باردة ، وتم اختيارها عمدا على أنها هي عمر كوكب الأرض 51 سنة ، وتم تحديدها على نتيجة واحدة مفادها : أن درجات حرارة كوكب الأرض ليست مكونة من درجات دافئة ودرجات باردة في المعتاد من مناخ كوكب الأرض ، بل مكونة فقط من درجات باردة فقط ، وأي بيانات جديدة يتم حساب الفرق بينها وبين هذا المتوسط البارد فإنها ستعطي قيمة شاذة ومتطرفة إلى الأعلى
وبالتالي ينتج مؤشر مزيف اسمه : مؤشر الاحتباس الحراري

ولنتأكد أكثر من هذه النقطة "تبريد المتوسط المناخي المختار والمحدد كنقطة مرجعية أساسية يعتمد عليها المروجون لأفكار الاحتباس الحراري" ، هنا مخطط كثافة توزيع البيانات الخاصة بالمتوسط المحدد بين 1850-1900 لنرى حجم كثافتها إلى أين يكون ؟
​
لاحظوا كيف تميل وتتركز البيانات بشدة ناحية القيم السلبية وكم يبعد المتوسط الذي جاء بقيمة سلبية عن القيم الموجبة الفقيرة فعلا


إن هذا المتوسط المحسوب من 1850-1900 سيؤدي إلى أن تمارس البيانات الحديثة عند نسبتها له رياضة القفز - الجمباز 

وبالضبط .. هذا ما عناه الباحث ستيف ماكنتاير
Steve McIntyre

بمقولته : تم تبريد الفترة القديمة لتظهر الفترة الحديثة على أنها شديدة الدفء عند النسبة لها

وهذا هو تماما ما تسبب في الكذبة الشهيرة عند مروجي أفكار الاحتباس الحراري ، وهي كذبة عصا الهوكي
​
Hockey-stick

سوف تتفاجأ بهذه المعلومة الأخيرة .. فاعذرني على هذه المفاجآت : وأنت ترى مؤشر الاحتباس الحراري الذي يصدر عن الهيئة الحكومية المعنية بتغير المناخ في الأعلى أو حتى وكالة ناسا الأمريكية أو الإدارة الوطنية الأمريكية المعروفة باسم : نوا ... أو المركز الأوروبي ... هو مؤشر مزيف عدة مرات .. تزييف طويل ؟

لك أن تتخيل أن الفترة التي تم اتخاذها كمتوسط لمناخ كوكب الأرض وهي 51 سنة فقط ، من 1850-1900 ميلادية تم حساب تطرف درجات حرارة تلك الفترة من متوسط آخر

وهو من متوسط 1951-1980 وهذا من التلاعب الغير أخلاقي بالبيانات

إذ كيف تتخذ متوسطا يأتي بعد 1850-1900 وتتخذه مرجعية لفترة سبقته !!!؟؟
ثم تبني عليه البيانات الحديثة .. ما الداعي لكل هذه الفوضى !!!؟؟؟

بعد أن قمت بإحصاء الفترة 1950-1980 وجدت أن متوسطها السنوي بارد أيضا مثل 1850-1900

إنك أمام شخص يقول لدي متوسط محسوب من متوسط ، محسوب من متوسط محسوب من .. وهكذا ... متوسطات بعضها فوق بعض بقصد إخفاء الحقيقة وإظهار كذبة الاحتباس الحراري

أتحدث من منظور علم البيانات : هذه الكذبة لها أمد ، هذا المتوسط القديم البارد سيزول أثره على البيانات حينما يأتي متوسط آخر يتغلب عليه .. وهو قادم لا محالة وسينتهي حتما ، ولكن هناك شرط أخلاقي ، وتوفره مدعاة إلى الاطمئنان وهو اختفاء الأيادي غير الأمينة التي تتصرف وفق مصالحها ورغباتها في البيانات الأرصادية الخام الأصلية .. لأن التزييف مستمر للأسف

أختم هذه المقالة .. بمقولة عالم البيانات ويل كيرسُن
Will Koehrsen

لا تضع الكثير من الإيمان بإحصائية واحدة
​
ومقولة عالم البيانات تيرينس شين
Terence Shin

التحيّز في البيانات سيء ، نحن نريد التقليل قدر الإمكان من التحيز

::::

وأخيرا .. إليك هذا التصميم الذي قمت به لإيصال فكرة : التحيز الإحصائي
Statistical Bias

في قضية الاحتباس الحراري المُختلقة ، والتي خُدِع بها الكثير والكثير ، كيف يقوم بصناعتها
وكيف تُحدث مغالطة حجم العيّنة
Sample Size Fallacy
​
​وكيف حدثت كل تلك الفوضى في مؤشرات الاحتباس الحراري
​

​
وهل هناك أعظم من التحيز البارد في المتوسط المحسوب من 1850-1900
وهل هناك أكبر من مغالطة التحيز لصالح 51 سنة ضد مناخ كوكب الأرض الموغل في الطول

​مناخ يمتد عمرا إلى أكثر من 3 مليار سنة من عمر كوكب الأرض 
​
:::
​
ألقاكم على خير في المقالات التالية إن شاء الله

أكاذيب الاحتباس الحراري - ثانيا : من منظور الفيزياء
أكاذيب الاحتباس الحراري - ثالثا : تسجيل درجات الحرارة العالمية بين الأمانة العلمية وتزوير البيانات


Comments are closed.

    Archives

    June 2020
    May 2020
    November 2019
    August 2019
    July 2019
    December 2018
    August 2018
    June 2018
    March 2018
    February 2018
    December 2017
    November 2017
    October 2017
    September 2017
    August 2017
    June 2017
    May 2017
    April 2017
    March 2017
    February 2017
    January 2017
    December 2016
    November 2016
    October 2016
    September 2016
    August 2016
    July 2016
    June 2016
    May 2016
    April 2016
    March 2016
    February 2016
    December 2015
    October 2015
    September 2015
    August 2015
    July 2015
    June 2015
    May 2015
    April 2015
    March 2015
    January 2015
    December 2014

Khalid Al-Otaibi