Помимо маятника, о котором пойдет речь в этой книге, существуют другие инструменты биолокации: лоза, рамка и биорадиометр, он же сенсор. Вдаваться в подробности их работы мы не будем, но вкратце расскажем, что они собой представляют и как их изготовить.
Биолокационные инструменты можно разделить на два вида, которые отличаются направлением оси вращения: индикаторы с вертикальной осью вращения и индикаторы с горизонтальной осью вращения.
Лоза известна с древних времен и является ключевым биолокационным инструментом в истории лозоходства, но об этом поговорим в соответствующей главе. Собой лоза представляет удлиненный стебель или ствол кустового деревянистого растения (рис. 1). Чаще всего изготавливается из виноградника, вишни и орешника, но также используются ива, верба, боярышник и сирень. Длина ветки для изготовления лозы обычно составляет от 15 до 55 см, а толщина от 3 мм до 2 см. Ветка имеет раздваивающуюся V-образную форму, напоминающую большую рогатку.
Чтобы самостоятельно изготовить лозу, следует выбрать подходящую ветку нужного деревянистого растения и аккуратно срезать ее на 2–5 см ниже места разветвления. Затем зачистить заготовку под лозу от сучков и листьев. При желании можно полностью удалить кору.
Рамки
В настоящее время одним из самых популярных биолокационных инструментов является Г-образная рамка (рис. 2). По весу она легкая и обладает наибольшей чувствительностью среди всех видов рамок. Обычно ее используют при обучении оператора работе с биолокационными инструментами и при работе в закрытых помещениях. П-образная рамка тяжелее, но более устойчива к ветру, поэтому ее обычно применяют при работе на открытой местности. Рамки делятся на два вида: горизонтальные (П-образная, П-образная усеченная, Г-образная и кольцеобразная (посох Моисея) рамки) и вертикальные (П-образная рамка с двумя рукоятками и петлей Хартмана).
![](data:image/png;base64,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)
Для самостоятельного изготовления рамки самой простой конструкции нужно взять кусок металлической проволоки небольшого диаметра, примерно от 2,5 до 3,5 мм, и длиной около 40–60 см. Далее проволоку согнуть ровно под углом 90 градусов в пропорции 1:2,5, где 1 – длина рукоятки. Вместо проволоки можно использовать железную вязальную спицу, сварочный электрод или железную вешалку.
Биорадиометр
Биорадиометр представляет собой синтез рамки и маятника. Иногда его называют сенсором. Конструкция биорадиометра состоит из рукоятки, упругой проволоки, которая служит антенной, и сенсорной головки (груза). Сенсорная головка может быть нескольких видов: дискообразной, сферической, кольцевидной, квадратной, спиралевидной и комбинированной (рис. 3). Как правило, она изготавливается из латуни, меди, горного хрусталя и драгоценных металлов.
В документальном фильме «Зов бездны» полковник генерального штаба ВС РФ, доктор наук, академик Международной академии наук о природе и обществе Виктор Мелентьев продемонстрировал работу сенсора, при помощи которого осуществлял поиск автомобиля одного из журналистов.
Простейший сенсор можно изготовить из подручных материалов, например из упругого прута с грузом на конце. В качестве груза можно использовать шариковую ручку.
Методы биолокации
Выделяют несколько основных методов биолокации.
• Дистанционно-полевой метод. Заключается в поиске объектов на местности и позволяет обнаружить рудные залежи, захоронения, клады, подземные воды, сооружения и т. п.
• Биолокация по карте. Заключается в работе с географической картой местности и позволяет при любой удаленности найти руды, водные источники, геопатогенные зоны и т. п.
• Информационная биолокация. Заключается в работе с информацией и позволяет узнать ответы на любые вопросы в любой сфере человеческой деятельности.
• Интуитивная биолокация. Заключается в получении информации без использования биолокационных инструментов.