Расчет уровней отражения электромагнитного излучения от влажной почвы с учетом шероховатости поверхности на основе гетерогенных моделей
- Authors: 1, 1
-
Affiliations:
- Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
- Issue: Vol 1 (2022)
- Pages: 408-410
- Section: Электроника и радиоэлектроника
- URL: https://journals.eco-vector.com/osnk-sr/article/view/107677
- ID: 107677
Cite item
Full Text
Abstract
Обоснование. В настоящее время в сельском хозяйстве крайне важно качественно определять влажность почвы в корнеобитаемом слое. Это позволяет грамотно подобрать подходящее время посева, прогнозировать урожайность [1, 2]. Методы измерения влажности почвы подразделяются на прямые, косвенные и дистанционные. К прямым методам относится извлечение воды из образца почвы с помощью испарения, промывки и химической реакции, расчет влажности производится из соотношения масс влажной и сухой почвы. Косвенные методы подразумевают измерение характеристик почвы в зависимости от содержания влаги. К сожалению, связность физических и химических свойств почвы и ее влажности не до конца изучены. На сегодня существуют перспективные дистанционные методы определения влажности почвы, которые основаны на данных, полученных из отраженной от почвы электромагнитной волны определенного диапазона частот.
Цель — определить влияние шероховатости почвы на уровни отражения электромагнитного излучения.
Методы. Для исследований применяли двухкомпонентную гетерогенную модель почвы из контейнера сухой почвы и включенные в него пористые области одинакового объема, заполненных водой (рис. 1).
Рис. 1. Сухой грунт и области с влагой
Тогда комплексную диэлектрическую проницаемость (КДП) влажной почвы можно описать по математическим моделям Максвелла – Гарнетта (1) и Бруггемана (2).
(1)
, (2)
где εMG и εBR — относительные КДП сред, описываемые моделями Максвелла – Гарнетта и Бруггемана; εc — относительная КДП сухой почвы; εs — относительная КДП чистой воды.
Сначала необходимо было рассчитать модули коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны без учета шероховатости для дальнейшего сравнения результатов.
Для коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны E- или H-поляризации (re, rh) известны следующие соотношения [3]:
, (3)
, (4)
где , — угол прохождения; θ — угол отражения, равный углу падения.
Далее, учитывая шероховатость почвы (в ходе расчетов использовали значение средней шероховатости почвы в 0,5 см и данные по почве, рекомендуемые МСЭ-R Р.527 от 06/2017 [4]), были рассчитаны модули коэффициентов отражения электромагнитной волны E-поляризации, используя модель, предложенную в [5]:
, (5)
, (6)
где h — параметр шероховатости: , (7)
где σs — среднеквадратическое отклонение шероховатостей на поверхности.
Результаты. Графики зависимостей модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны E-поляризации от влажности почвы без учета шероховатости представлены на рис. 2.
Рис. 2. Зависимости модулей коэффициентов отражения от влажности почвы для гетерогенных моделей
На рис. 3 представлены результаты расчетов модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны Е-поляризации от влажности почвы по моделям, Максвелла – Гарнетта и Бруггемана. Данные зависимости приведены для случая нормального падения электромагнитной волны на частоте 3 ГГц.
Рис. 3. Зависимости модулей коэффициентов отражения от влажности почвы для гетерогенных моделей с учетом средней шероховатости поверхности: а — модель Максвелла – Гарнетта; б — модель Бруггемана.
Выводы. На рис. 2 видно, что при влажности почвы менее 10 % модули коэффициентов отражения, рассчитанные по обеим математическим моделям практически совпадают, небольшие отклонения наблюдаются в диапазоне от 10 до 50 %. Это говорит о сопоставимости используемых моделей Максвелла – Гарнетта и Бруггемана.
По рис. 3 можно заключить, что на частоте 3 ГГц шероховатость поверхности будет достаточно сильно влиять на модули коэффициентов отражения.
Full Text
Обоснование. В настоящее время в сельском хозяйстве крайне важно качественно определять влажность почвы в корнеобитаемом слое. Это позволяет грамотно подобрать подходящее время посева, прогнозировать урожайность [1, 2]. Методы измерения влажности почвы подразделяются на прямые, косвенные и дистанционные. К прямым методам относится извлечение воды из образца почвы с помощью испарения, промывки и химической реакции, расчет влажности производится из соотношения масс влажной и сухой почвы. Косвенные методы подразумевают измерение характеристик почвы в зависимости от содержания влаги. К сожалению, связность физических и химических свойств почвы и ее влажности не до конца изучены. На сегодня существуют перспективные дистанционные методы определения влажности почвы, которые основаны на данных, полученных из отраженной от почвы электромагнитной волны определенного диапазона частот.
Цель — определить влияние шероховатости почвы на уровни отражения электромагнитного излучения.
Методы. Для исследований применяли двухкомпонентную гетерогенную модель почвы из контейнера сухой почвы и включенные в него пористые области одинакового объема, заполненных водой (рис. 1).
Рис. 1. Сухой грунт и области с влагой
Тогда комплексную диэлектрическую проницаемость (КДП) влажной почвы можно описать по математическим моделям Максвелла – Гарнетта (1) и Бруггемана (2).
(1)
, (2)
где εMG и εBR — относительные КДП сред, описываемые моделями Максвелла – Гарнетта и Бруггемана; εc — относительная КДП сухой почвы; εs — относительная КДП чистой воды.
Сначала необходимо было рассчитать модули коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны без учета шероховатости для дальнейшего сравнения результатов.
Для коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны E- или H-поляризации (re, rh) известны следующие соотношения [3]:
, (3)
, (4)
где , — угол прохождения; θ — угол отражения, равный углу падения.
Далее, учитывая шероховатость почвы (в ходе расчетов использовали значение средней шероховатости почвы в 0,5 см и данные по почве, рекомендуемые МСЭ-R Р.527 от 06/2017 [4]), были рассчитаны модули коэффициентов отражения электромагнитной волны E-поляризации, используя модель, предложенную в [5]:
, (5)
, (6)
где h — параметр шероховатости: , (7)
где σs — среднеквадратическое отклонение шероховатостей на поверхности.
Результаты. Графики зависимостей модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны E-поляризации от влажности почвы без учета шероховатости представлены на рис. 2.
Рис. 2. Зависимости модулей коэффициентов отражения от влажности почвы для гетерогенных моделей
На рис. 3 представлены результаты расчетов модулей коэффициентов отражения электромагнитной волны Е-поляризации от влажности почвы по моделям, Максвелла – Гарнетта и Бруггемана. Данные зависимости приведены для случая нормального падения электромагнитной волны на частоте 3 ГГц.
Рис. 3. Зависимости модулей коэффициентов отражения от влажности почвы для гетерогенных моделей с учетом средней шероховатости поверхности: а — модель Максвелла – Гарнетта; б — модель Бруггемана.
Выводы. На рис. 2 видно, что при влажности почвы менее 10 % модули коэффициентов отражения, рассчитанные по обеим математическим моделям практически совпадают, небольшие отклонения наблюдаются в диапазоне от 10 до 50 %. Это говорит о сопоставимости используемых моделей Максвелла – Гарнетта и Бруггемана.
По рис. 3 можно заключить, что на частоте 3 ГГц шероховатость поверхности будет достаточно сильно влиять на модули коэффициентов отражения.
About the authors
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Email: yakobix@ya.ru
студент ПГУТИ, 2 курс, группа ИКТп-03, факультет базового телекоммуникационного образования
Russian Federation, СамараПоволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Author for correspondence.
Email: panin-dn@psuti.ru
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой теоретических основ радиотехники и связи (ТОРС)
Russian Federation, СамараReferences
- MartΊnez-Fernández J., González-Zamora A., Almendra-MartΊn L. Soil moisture memory and soil properties: An analysis with the stored precipitation fraction // J Hydrol. 2021. Vol. 593. ID 125622. doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125622
- Borodychev V.V., Lytov M.N. Irrigation management model based on soil moisture distribution profile // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. Vol. 577, No. 1. ID 012022. doi: 10.1088/1755-1315/577/1/012022
- Матвеев И.В., Осипов О.В., Панин Д.Н. Взаимодействие электромагнитной волны с киральным метаматериалом на основе модели Максвелла – Гарнетта // IV Научный форум телекоммуникации: теория и технологии ТТТ-2020. «Физика и технические приложения волновых процессов ФиТПВП-2020». Самара, 2020. С. 220–221.
- Международный союз электросвязи. Рекомендация МСЭ-R P.527-4 от 06/2017. Электрические характеристики земной поверхности. Серия Р. Распространение радиоволн. Женева, 2018. 19 с.
- Choudhury B.J., Schmugge T.J., Chang A., Newton R.W. Effect of surface roughness on the microwave emission from soils // J Geophys Res: Oceans. 1979. Vol. 84, No. C9. P. 5699–5706. doi: 10.1029/JC084iC09p05699