Зондирование почвы: Недопустимое название — Викисловарь

Содержание

Зондировать почву — это… Что такое Зондировать почву?

Зондировать почву
Зондировать почву
ЗОНДИ́РОВАТЬ, -рую, -руешь; несов., кого-что.

Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949-1992.

.

  • ЗОНДИРОВАТЬ
  • зондовый

Смотреть что такое «Зондировать почву» в других словарях:

  • зондировать почву — См …   Словарь синонимов

  • Зондировать почву — ЗОНДИРОВАТЬ ПОЧВУ. ПРОЗОНДИРОВАТЬ ПОЧВУ. Книжн. Заранее, предварительно разузнавать о чём либо с целью определить меру возможностей на успех в намечаемом деле, предприятии. Президент Америки Теодор Рузвельт начал зондировать почву относительно… …   Фразеологический словарь русского литературного языка

  • зондировать почву — Пытаться предварительно выяснить что л …   Словарь многих выражений

  • зондировать — sonder, > нем. sondieren. 1. устар. Выведать что л.. стараться разузнать, открыть чьи л. взгляды, намерения и т. п. БАС 1. Остерман с партикулярной его <принца> склонности сундировал . 1719. Фейгина 434. По моему мнению потребно вашей… …   Исторический словарь галлицизмов русского языка

  • ЗОНДИРОВАТЬ — ЗОНДИРОВАТЬ, рую, руешь; несовер., кого (что). 1. Исследовать зондом. З. рану. З. грунт, дно. 2. перен. Предварительно осторожно выяснять что н. у кого н (книжн.). • Зондировать почву (книжн.) то же, что зондировать (во 2 знач.). | сущ.… …   Толковый словарь Ожегова

  • зондировать — См …   Словарь синонимов

  • зондировать —   исследовать; отсюда:   Зондировать почву отыскивать, исследовать возможности для совершения какого либо действия …   Справочный коммерческий словарь

  • зондировать — рую, руешь; нсв. (св. прозонди/ровать) см. тж. зондироваться, зондаж, зондирование, зондировка кого что 1) Исследовать при помощи зонда. Зонд …   Словарь многих выражений

  • Зондировать — ощупывать, определять. „Зондировать почву выяснять положение …   Популярный политический словарь

  • зондировать — рую, руешь; нсв. (св. прозондировать). кого что. 1. Исследовать при помощи зонда. З. больного. З. раны. 2. Выведывать что л., стараться разузнать, открыть чьи л. взгляды, намерения и т. п. З. тётушку насчёт замужества. З. обстановку. ◊… …   Энциклопедический словарь

Зачем зондировать почву в Арктике – рассказали Красноярские ученые — Краевой фонд науки

В первую очередь, это касается арктических широт. На севере Красноярского края уже столкнулись с последствиями таяния ледников: береговая линия Карского моря, омывающего берега полуострова Таймыр, каждый год отступает на 2-4 метра. 

Предупрежден – значит, вооружен: для того, чтобы своевременно ликвидировать последствия потепления, необходимо уметь их прогнозировать. Корреспондент ИА «1-LINE» побеседовал с заведующим лабораторией радиофизики дистанционного зондирования в Институте физики им. Л.В. Киренского сибирского отделения Российской академии наук – Константином Викторовичем Музалевским. Не так давно был завершен проект, касающийся измерений влажности и температуры тундровых почв, о котором ученый рассказал подробнее. Проект поддержан Красноярским краевым фондом науки в рамках совместного с Российским фондом фундаментальных исследований регионального конкурса проектов ориентированных научных исследований, в том числе междисциплинарных.

– Константин Викторович, расскажите, пожалуйста, немного о себе, о Вашем основном направлении научно-исследовательской деятельности.

Я – радиофизик. Меня интересуют процессы взаимодействия радиоволн с неоднородными природными средами, включая почвенные и растительные покровы. В лаборатории, заведующим которой я являюсь с 2016 года, мы разрабатываем спутниковую информационную технологию мониторинга состояния арктической тундры под воздействием глобальных изменений климата. В качестве индикаторов состояния арктической экосистемы выбраны два параметра – температура и влажность поверхностной части почвы, которые являются одними из 50-ти важнейших климатических переменных, рекомендованных для измерений всемирной метеорологической организацией.

– Что такое дистанционное зондирование температуры и влажности почвы и зачем оно проводится?

– Это наблюдение за температурой и влажностью поверхности почвы с помощью полученных данных со спутника. Спутниковые данные представляются в виде карт радиояркостных температур, напоминающих фотографии, каждый пиксел которых имеет привязку к конкретной координате исследуемой местности. Применяя разработанные нами алгоритмы можно перейти от величины радиояркостной температуры – от цвета и интенсивности пиксела, к температуре и влажности в каждой точке снимка. Систематический сбор данных дает возможность в долгосрочной перспективе прогнозировать и предотвращать экологические, геологические, техногенные катастрофы в Арктике.

– Расскажите подробнее о Вашем исследовании: что именно сподвигло начать работу в этом направлении?

– Проект нашей лаборатории называется «Разработка фундаментальных основ информационной технологии дистанционного зондирования температуры и влажности тундровых почв, на основе радиометрических данных гидрометеорологических спутников серии «Метеор-М»». Обоснованием этого направления исследования послужило то, что на данный момент современные спутники американского, японского и других зарубежных агентств не предоставляют точные данные по температуре и влажности почвы арктических зон. На севере и в арктической зоне специализированных почвенно-климатических метеостанций ничтожно мало. Более того, погрешность получаемых сведений слишком велика, поскольку существующие инструменты обладают недостаточной точностью и недостаточной частотой повторения съемки. Нам пришла идея использовать отечественный спутник «Метеор-М», предназначенный для измерения влажности и температуры атмосферы, в новых целях: для получения информации по влажности и температуре почвы.

– Почему для исследований выбран полуостров Таймыр?

– Таймыр является ключевым регионом, обеспечивающим более 55% промышленной продукции края. В результате развития промышленных центров нефтегазодобычи, угольной и металлургической промышленности роль полуострова как ресурсного центра будет только возрастать.

Однако глобальные изменения климата уже в среднесрочной перспективе влекут за собой большие риски возникновения экстремальных природных явлений и связанных с ними опасных техногенных аварий на территории Северного макрорайона края. Что может быть страшнее неконтролируемого взрыва или выхода на поверхность газа метана, который был скоплен в пластах Земли, подобно тем, что произошли на п-ве Ямал? Еще серьёзней, если катастрофа произойдёт под каким-нибудь зданием. Также в некоторых местах Таймыра находятся аэропорты, железные дорогие и другие транспортные развязки.

Таким образом, исследование данных территорий является необходимым для обеспечения безопасности инфраструктуры северных территорий. Стоит отметить, что сопровождение и мониторинг перечисленных рисков – определяющее направление «Стратегии социально-экономического развития Красноярского края до 2030 года».

– Какой принцип действия спутника серии «Метеор-М»?

– Как уже было отмечено, главная функция спутника «Метеор-М» –сканирование атмосферы. Мы проверили возможность с его помощью сканировать верхние слои почвы. Во многих спутниках используется система эхолокации: когда со спутника посылается сигнал, и выводы строятся на основе того, как сигнал отразился от поверхности. На космическом аппарате «Метеор-М» установлен радиометр МТВЗА-ГЯ: прибор улавливает собственное радиотепловое излучение поверхности Земли.

– Удалось подтвердить Ваше предположение? Где именно проводилось исследование? И какие результаты были получены?

– Отработка и тестирование создаваемых спутниковых продуктов проходит на п-ове Таймыр в районе города Норильск. Данные точки выбраны в силу легкой транспортной доступности тундровых территорий из Красноярска. Первые результаты тестирования созданных алгоритмов и методов нескольких тундровых участков позволяют с уверенностью говорить, что на текущем этапе реализации исследований величины влажности и температуры почвы, которые восстанавливаются на основе данных отечественного спутника, не уступают по точности лучшим спутниковым информационным продуктам для средней полосы агентства (ESA) и Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA).

Помимо того, что мы получали информацию со спутника, нам также удалось произвести подтверждение её достоверности: мы сравнили полученные сведения с более точными данными метеостанции на Таймыре, установленной нами совместно с научно-исследовательским институтом сельского хозяйства и экологии Арктики –филиалом ФИЦ КНЦ СО РАН.

– Где будут использоваться результаты исследования?

– Результаты по нашему исследованию, демонстрирующие дополнительные возможности радиометра МТВЗА-ГЯ по измерению влажности и температуры поверхности суши в арктическом регионе, будут переданы официальному партнеру исследования – сибирскому филиалу НИЦ «Планета» города Новосибирска. В рамках реализации проекта с данным центром был заключен договор в целях расширения и укрепления сотрудничества при проведении научно-исследовательских работ и практическому применению в НИЦ «Планета» результатов исследования. Спутниковый информационный продукт может существенно дополнить недостающие данные сети метеостанций в арктическом регионе при создании климатических моделей, являющихся главным инструментом прогнозирования, исследования изменений и особенностей климата.

Для справки:

ФГБУ «НИЦ «Планета» – ведущая организация по эксплуатации и развитию национальных космических систем гидрометеорологического, океанографического, гелиогеофизического назначения и мониторинга окружающей среды, а также по приему и обработке данных с зарубежных спутников, взаимодействующая с национальными гидрометеорологическими службами и космическими агентствами более 30 стран: США, ЕС, Японии, Индии, Китая, Кореи и др.

Как дистанционное зондирование помогает сельскому хозяйству

В Федеральном исследовательском центре «Красноярский научный центр СО РАН» на опытных полях в поселке Минино прошел очередной полевой семинар Научно-исследовательского института сельского хозяйства, посвященный применению технологий дистанционного зондирования земли в современных агротехнологиях. Ученые и специалисты, представляющие КрасНИИСХ, Институт биофизики СО РАН, Институт леса СО РАН, КрасГАУ, министерство сельского хозяйства и торговли Красноярского края обсудили потенциал и методы ведения точного земледелия, возможности дистанционного получения информации о характеристиках различных агроэкосистем, преимущества дронов перед спутниками, а также будущее агротехнологий в эпоху цифровизации.

Открывая семинар, научный руководитель КНЦ СО РАН, академик Василий Шабанов отметил, что за методами дистанционного зондирования в сельском хозяйстве стоит будущее. Развил эту идею Юрий Трубников, доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник Научно-исследовательского института сельского хозяйства СО РАН, назвав дистанционное зондирование агроландшафтов методической основой в создании и реализации систем земледелия нового поколения. «Одно из преимуществ дистанционных методов – скорость в получении данных и большой охват исследуемых объектов. Наземное зондирование почвы очень трудоемко и длительно. К примеру, всем известный термостатно-весовой метод определения влажности почвы – достаточно продолжительная и трудоёмкая процедура. Дистанционные методы позволяют получить точную информацию оперативно», – пояснил ученый.

Как рассказал Александр Шпедт, доктор сельскохозяйственных наук, врио директора ФИЦ КНЦ СО РАН, сейчас очень важна цифровизация земледелия, которая подразумевает создание электронных карт полей, и одним из важных элементов этого процесса является дистанционное зондирование. Ученый отметил, что эта задача не тривиальная: «Нужно учесть, что даже на одном поле участки могут отличаться друг от друга. Пестрота почвенного плодородия – это свойство агроландшафтов, которое очень трудно диагностировать, а тем более оценить. Нужно найти какой-то алгоритм и не исключено, что для каждого региона, и даже для конкретного участка он будет свой. Когда мы научимся использовать эти методы, рентабельность нашего земледелия существенно возрастет».

Чем же поможет система дистанционного зондирования агроландшафтов? Такая диагностика основана на измерении отраженного света растениями и почвой. На основе этих данных можно рассчитывать различные вегетационные и почвенные индексы, которые обеспечивают широкие возможности определения качественных и количественных показателей, характеризующих различные агроценозы. Ученые отмечают, что при помощи дистанционного зондирования беспилотными аппаратами, можно развивать технологии точного земледелия.

Иван Косов, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник лаборатории космических систем и технологий ФИЦ КНЦ СО РАН, изучает при помощи методов дистанционного зондирования температуру пахотного, самого важного для земледелия, слоя почвы. «Один из основных диагностических показателей, который определяет сроки посева – это температура почвы. Учитывая и совмещая данные со спутников, и измерения датчиков, заложенные в почве на глубинах в 1, 5 и 15 см, мы можем получить программу, просчитывающую температурный профиль почвы. В таком случае агроному весной не нужно будет выходить с термометром в поле и проверять, достигла ли температура оптимальных значений, необходимых для посева, при том, что температурный профиль на одном поле может отличаться в зависимости от особенностей агроландшафта почва прогревается по-разному. Дистанционные методы учитывают и это, а нужные данные пришли бы прямо к агроному на определённый гаджет», – рассказывает ученый.

Однако у космического зондирования есть свои проблемы. Дело в том, что спутники летают на высоте в 500 километров над землей и проходят над одной и той же точкой поверхности не каждый день. Самое неудобное в этом методе – качество снимков напрямую зависит от погоды и прозрачности атмосферы. Из-за этого на полученную со спутников информацию накладывается большое количество естественных помех, и задача выделения полезного сигнала становится непростой. Такие данные приходится проверять по наземным измерениям, что возвращает исследователя в поле.

Перспективными для целей цифрового земледелия и дистанционного зондирования видятся беспилотные летательные аппараты – дронам и квадрокоптерам. Эти устройства летают под облаками, а значит точность их измерений меньше зависит от погоды. Они сочетают измерительное качество и повторяемость получения данных, при этом вполне доступны по цене. Еще один существенный плюс беспилотников – они способны учитывать положение солнца и изменения интенсивности солнечного излучения, влияющие на точность измерений. Более того, их работа полностью автоматизирована.

В рамках семинара исследователи продемонстрировали возможности летательных беспилотных систем и рассказали о последних достижениях в их применении для сельскохозяйственных направлений. Один из наиболее часто используемых аппаратов – гиперспектральный. В каждом кадре, снятым таким аппаратом, изображения в различных спектральных диапазонах наложены один на другой.

«Гиперспектальная аппаратура позволяет сразу получить почвенный, вегетационный или азотный индексы и информацию о площади объекта. Но все почвы разные, в связи с этим нашей лабораторией была разработана методика адаптивных индексов, смысл которых в выборе определенных соотношений длин волн и коэффициентов для получения максимальной контрастности изображения», – уточняет доктор технических наук Анатолий Шевырногов, заведующий лабораторией экологической информатики Института биофизики СО РАН.

Беспилотники – незаменимые помощники в определении вегетационного индекса, отмечают ученые. Вегетационный индекс, или NDVI – это показатель состояния растений, который вычисляется по тому, как растение отражает и поглощает световые волны разной длины. Получая эти данные с дронов, исследователи могут отслеживать развитие и динамику посевов.

К примеру, в этом году исследователи изучали опытные поля в Курагино. «Первые измерения показали, что на различных участках вегетационный индекс значительно варьировал. Следующее измерение было сделано после первой добавки удобрений. Распределение по NDVI после этого стало равномерным, то есть растительность выровнялась. Далее была проведена еще серия внесения удобрений, которая никак не отразилась на показателях сельскохозяйственных культур. Можно сделать вывод, что повторные внесения были не нужны, и на них можно было сэкономить», – рассказывает о результатах исследования Анатолий Шевырногов.

Ученые утверждают, что такая программа мониторинга позволяет определять, где, как и когда ухаживать за посевами, в каком количестве вносить удобрения, чтобы это было максимально рентабельно.

В итоге работы семинара, в котором приняло участие около 40 человек, принята резолюция, заключающая, что для практической реализации современных методов контроля и управления агротехнологиями необходимо:

1. Организовать и расширить исследования по следующим направлениям:

— оценка состояния агрогеосистем сопряженными методами наземного мониторинга и дистанционного зондирования;

— система взаимодействия трёхуровневого мониторинга агрогеосистем: наземного, воздушного при помощи беспилотных летательных аппаратов и космического на основе спутниковых систем.

2. Обратиться с инициативой в Учёный совет ФИЦ КНЦ СО РАН по рассмотрению следующих вопросов:

— формирование комплексной междисциплинарной программы по организации, координации, методическому сопровождению и практическому использованию результатов ДЗЗ в сельском хозяйстве;

— создание при ФИЦ КНЦ СО РАН Центра дистанционного управления системой цифрового земледелия для формирования, диспетчеризации и обслуживания современных систем земледелия в хозяйствах АПК Красноярского края.

 

Ученые ГГФ нашли способ определять тип почвы из космоса

Ученые геолого-географического факультета и Биологического института Томского госуниверситета создают карты пространственной неоднородности почвенного покрова по составу земель сельскохозяйственного назначения. Эти карты помогут правильно классифицировать почвы для высокотехнологичного земледелия. В работе используются алгоритмы машинного обучения и данные дистанционного зондирования Земли с космического аппарата Sentinel-2. Состав почв по методике ученых ГГФ впервые определяется с высокой точностью – 76%.

Результаты исследования опубликованы в журнале Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Q3).

По мере того как пространственное и спектральное разрешение спутниковых изображений улучшалось, возрастала пригодность данных для их использования в многокомпонентном статистическом анализе и машинном обучении.

– Сейчас множество ученых предлагают различные подходы к обработке спутниковых и наземных данных. Но основная проблема при использовании данных спутникового зондирования для определения свойств почвы состоит в сложности компонентов почвы и почвенных спектров, – объясняет доцент кафедры метеорологии и климатологии ГГФ ТГУ Ирина Кужевская.

Почва содержит много химических компонентов, включая глинистые минералы, карбонаты, органический углерод, воду в различных состояниях, соли и так далее. При этом гранулометрический состав почвы оказывает большое влияние на почвообразование и агропроизводственные свойства почв. От него зависят процессы перемещения, превращения и накопления веществ; физические, физико-механические и водные свойства почвы, такие как пористость, влагоемкость, водопроницаемость, водоподъемность, структурность, воздушный и тепловой режим.


– В результате исследования собранные полевые отборы проб позволили использовать методы машинного обучения, чтобы определить наиболее значимые переменные для классификации каждого типа почв. Кроме того, была предложена архитектура нейронной сети, которая способна анализировать почву по данным космического зондирования с точностью до 76%, – уточнила Ирина Кужевская.

Применение подобных технологий напрямую связано с точным земледелием. В научной статье, опубликованной в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», рассматривается пример классификации и картографирования почв земель сельскохозяйственного назначения Южной Сибири. Отмечено, что создание нейронных сетей существенно сокращает время расчёта и объём вычислительных ресурсов. 

На сегодняшний день исследования продолжаются – команда ТГУ работает в полях на территории Хакасии.

Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»

Емельянов Д.В. (1), Мальчиков Н.О. (1), Демьяненко Т.Н. (2), Ботвич И.Ю. (1)

(1) Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия
(2) Красноярский Государственный Аграрный Университет, Красноярск, Россия

Геоинформационные технологии и данные дистанционного зондирования Земли являются актуальным инструментом построения карт полей сельскохозяйственных предприятий. Важной частью является оценка состояния почв, сенокосов, пастбищ и сельскохозяйственных полей. В результате построения ГИС появляется возможность анализа динамики характеристик почв и планирования оперативных мероприятий по улучшению сельскохозяйственных угодий, а также прогнозирование состояния почв и растительного покрова.
Исследование проводилось на территории учхоза «Миндерлинское», в Борском сельсовете Сухобузимского района Красноярского края.На полях данного учхоза проведен анализ растительных сообществ пастбищных и сенокосных угодий, а также с поверхности почвы проведен отбор 30 образцов для агрохимического анализа (гумус, pHh3O., физическая глина). Для дистанционного зондирования признаков растительности и почвы использовались мультиспектральные данные Dove компании Planet Labs (Planet Team, 2018). Выбор спектральной информации основывался на следующих факторах: отсутствие облаков и наименьшее количество растительного покрова (при анализе почвы). Наиболее подходящая спутниковая информация для почвенного анализа получена от 29 сентября 2018 года.
ГИС-модель учхоза «Миндерлинское» содержит слои: сенокосы и пастбища, почвенные компоненты, NDVI, отметки высот, лесные насаждения, реки и ручьи. Модель территории включает в себя более 10 тематических карт, в том числе карты почвенных компонентов, карты пространственного распределения NDVI в течение вегетационного периода, а также карту рельефа. В атрибутивной информации слоя сенокосов и пастбищ содержится геоботаническое описание участков.
Проведена классификация растительного покрова по спутниковым данным на основе фенологического различия разных видов растительного покрова. Использование таких фенологических метрик, как максимальное и минимальное значения вегетационного индекса NDVI, скорость вегетации в период роста и увядания растительности, продолжительность периода вегетации, позволит описать фенологическое развитие растительности и найти их различия.
К настоящему времени известен ряд методов моделирования содержания почвенных компонентов в верхнем воздушно-сухом слое почвы по данным ДЗЗ с применением парных, множественных, линейных и нелинейных регрессий, но использование линейной множественной регрессии является наиболее простым (Малышевский и др. , 2013; Кравцов, Орешкин, 2009; Ahmed, Javed, 2014].
При почвенном моделировании из анализа исключались пикселей с растительным покровом и населенными пунктами для создания неаналитической маска. Пиксели с растительностью извлекались на основе применения индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (Jordan, 1969). Значения NDVI 0,2 и выше указывают на присутствие растительности (Karaburun, 2010). Точные границы населенных пунктов и дорог определены по картам подготовленным Институтом Вычислительного Моделирования СО РАН (http://gis.krasn.ru/blog/catalog). Для моделирования содержания гумуса в почве использовалась линейная регрессионная зависимость. В результате получены слои пространственного распределения гумуса, физической глины и pHh3O.
Использование данной методики и сохранение результатов моделирования в виде слоев ГИС дает возможность моделировать содержание гумуса в пахотном слое почвы, что может позволить снизить количество агрохимических анализов. Полученная модель может использоваться для выравнивания плодородия почвы в конкретных условиях путем дифференцированного внесения органических удобрений. Формирование системы агромониторинга, с применение методов дистанционного зондирования Земли, позволит идентифицировать сенокосы и пастбища, оценить их состояние, своевременно диагностировать их деградацию и изменение площадей.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта № 18-416-243002 р_мол_а и Красноярского краевого фонда науки в рамках реализации проекта «Разработка и апробация методов контроля земель сельскохозяйственного назначения для создания системы точного земледелия».

Исследования ученых ОмГПУ могут помочь в освоении Арктики

Старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории диэлькометрии и петрофизики ОмГПУ Андрей Владимирович Репин рассказал, как изучение диэлектрической проницаемости веществ помогает добывать полезные ископаемые и строить нефтепроводы.

Каждое вещество имеет свой специфический набор характеристик. Так, при помощи спутникового зондирования можно установить, например, границы разлива нефти или понять, где можно добывать полезные ископаемые или воду, определять готовность почв к севу или места засоления почв. И группа омских ученых, работающих в лаборатории диэлькометрии и петрофизики ОмГПУ, занимается составлением моделей и алгоритмов получения физических характеристик почв. Их разработки применимы в экологии и геологии.

«Научная область, которой я занимаюсь, называется дистанционное зондирование, – поясняет Андрей Владимирович Репин. – Изначально я изучал диэлектрическую проницаемость почв и грунтов, теперь же сфера интересов более широкая. Недавние наши исследования, которые мы проводили по гранту, были посвящены диэлектрической проницаемости сред в разном температурном режиме и широком диапазоне частот. Мы изучали разные типы грунта и определяли, как диэлектрическая проницаемость зависит от таких характеристик, как влажность, пористость, минеральный и солевой состав. Грунты – по большей части глины – мы насыщали водой и водонефтяной смесью и исследовали, какие физические процессы происходят в них при взаимодействии с электромагнитным излучением в диапазоне частот от 20 герц до 8 гигагерц».

От исследования грунтов ученые перешли к изучению твердых пород, так называемых кернов. Им предстоит построить диэлектрические модели, по которым после зондирования почвы электромагнитными волнами можно будет определить ее состав.

Данные, полученные исследователями, будут полезны при нефтегеологической разведке и помогут определить содержание нефти в горной породе. Зонд, опущенный в шахту, просканирует породу и определит, сколько в ней сдержится нефти и воды. Если, например, в пласте есть 15 % и 10 % нефти, то с экономической точки зрения имеет смысл разработка нефтяного пласта. Также исследования пород будут полезны для строительства, поскольку определят геологическое строение почв, или добычи воды, что особенно актуально для засушливых территорий.

Исследования омских ученых могут помочь в освоении Арктики. Так, при помощи спутника можно определять тип территорий или прочность льда и, исходя из этих сведений, решать, для каких целей можно использовать обследованные земли.

«Диэлектрическая проницаемость воды в мегагерцовом диапазоне составляет примерно 80 единиц, льда – 3 единицы. Соответственно, мерзлая почва будет иметь маленькую диэлектрическую проницаемость, талая – большую. Таким образом, при помощи спутника можно определить, какие участки замерзли, какие растаяли, где расположены озера и болота, а где просто твердый грунт. Эти данные полезны, например, при прокладке нефтепроводов, поскольку нефть сейчас активно добывают на Севере, – поясняет исследователь. – Очень интересно решать задачи и получать результат, который будет полезен», – подытожил Андрей Владимирович.

Отдел информационной политики
по материалам МинспортМедиа

Агроинженер РУДН создал метод для определения свойств почвы без выкапывания

Агроинженер РУДН разработал метод определения цвета почвы с помощью снимков георадара. Результаты позволяют без выкапывания определить, какие вещества входят в состав почвы, пригодна ли она для строительства, сельскохозяйственных нужд или добычи полезных ископаемых.

Цвет — один из главных показателей свойств почвы. По цвету можно определить ее тип, содержание перегноя, плотность, соленость, влажность и т.д. К примеру, чернозем богат гумусом — именно он придает насыщенный черный цвет. А почвы, в которых содержится много железа, имеют красноватый оттенок. Чаще всего, чтобы определить цвет почвы, выкапывают ее образцы. Однако эти методы трудоемки и применимы только к верхним слоям. Агроинженер РУДН предложил определять цвет почв на разной глубине по данным георадара. Это устройство посылает в землю электромагнитные волны и считывает отраженные волны. Сейчас так определяют, например, границы между горизонтами почв, выявляют инородные объекты.

«Цвет — одно из основных свойств почв, изначально он служил основой для их классификации. Именно поэтому названия многих почв ассоциируются с цветом. При этом цвет любого объекта определяется особенностями отражения от него электромагнитных волн. А это в свою очередь определяется свойствами самого объекта и зависит от его материального состава. Теоретически для определения такого сложного свойства почвы как цвет можно использовать методы георадарного профилирования. Нашей целью был поиск взаимосвязи цвета слоев почвы с данными георадарного профилирования», — доктор сельскохозяйственных наук Игорь Савин, профессор Аграрно-технологического института РУДН.

Эксперимент проводился на территории Каменной степи в Воронежской области. Для этого региона характерны перепады высот и разная влажность почв — это позволило ученым исследовать разнородные грунты. Всего для анализа было выбрано семь точек. Исследователи провели георадарное зондирование почвы, а также собрали образцы из каждого 10-сантиметрового слоя. Полученные образцы высушили и измельчили для определения доминирующего цвета, то есть доминирующей длинны волны — красный (610–700 нм), зеленый (520–540 нм) или синий 450–475 нм.  После этого ученые сравнили данные георадара с цветом образцов почв и построили модель. В результате рассчитанный по модели цвет совпадал с фактическим в 80% случаев. В дальнейшем ученые надеются адаптировать модель и для других территорий.

«Построенные модели нельзя использовать на территориях с другими почвами. Но это не недостаток, а особенность метода. Почвы очень разнообразны по цвету, и для надежности моделирования необходимо включать в модель и особенности цвета почв региона, для которого проводятся работы. На первых порах для каждого участка понадобится делать хоть один проверочный разрез традиционными методами. Но впоследствии, при накоплении подобных полевых данных, этот недостаток будет преодолен, и раскопка почв больше не понадобится», — доктор сельскохозяйственных наук Игорь Савин, профессор Аграрно-технологического института РУДН.

Результаты опубликованы в журнале Eurasian soil science.

Акустическое, экологическое и художественное исследование жизни почвы

12

показало, что изменчивость акустической сложности почвенного звука —

ландшафтов между участками может быть сильно связана с интенсивностью землепользования на

открытых землях, увеличиваясь от пахотных земель. земли от интенсивно до экстенсивно

используемые пастбища и между гумусовыми формами в лесах. Более того, мы

обнаружили хорошие признаки того, что различия в акустической сложности

и составе звуковых ландшафтов почвы могут сообщить нам о разнообразии и составе сообществ животных в почвах.Далее

разработка легко применимых устройств для записи и анализа —

звуковых ландшафтов почвы, таким образом, открывает новые возможности для оценки почв

с точки зрения проблем сохранения природы, которые также могут быть использованы в рамках

гражданской науки .

Наш текущий подход основан на точечных записях без учета

временных изменений активности почвенных организмов.

На следующем этапе мы проведем более длительные измерения и записи серий

, чтобы получить более полное представление о временной и пространственной

динамике акустического и биологического разнообразия почв.

Основываясь на нашем опыте и результатах, мы оценим использование арт-инсталляции

путем измерения доступа и взаимодействия на консоли

в различных общественных местах (музеи, сельскохозяйственные ярмарки, наука

ночи и т. Д.) . Мы также рассмотрим, в каком контексте наш проект

будет иметь наибольшее влияние с точки зрения игровой вовлеченности (Моррисон и др.

2007), обучающих эффектов и заботы об окружающей среде. Кроме того, мы

соберем информацию о социально-географическом происхождении

участников гражданской науки.Эти исследования и измерения

помогут нам развить и улучшить нашу художественно-научную обсерваторию,

— ее формы представления и сопутствующее общение. Таким образом,

мы стремимся инициировать более высокую осведомленность об удивительных и хрупких почвенных экосистемах

 – не только среди широкой общественности, но также и, что наиболее важно,

со стороны лиц, принимающих политические решения, и

сельскохозяйственных производители и их лобби.

Актуальную информацию о реализации данного проекта

можно получить на сайте www.soundingsoil.ch. Консоль / звуковая карта

консоли в контейнере Sounding Soil доступна по адресу

www. soundmap.soundingsoil.ch.

Благодарности

«Зондирование почвы» проводится в сотрудничестве между Цюрихским университетом искусств

(ZHdK) / Институтом компьютерных технологий

Музыка и звуковые технологии (руководитель проекта), Швейцарским федеральным институтом лесов

, снег and Landscape Research WSL, Швейцарская сеть мониторинга почвы

(NABO), Институт наземных экосистем

и USYS TdLab в Швейцарском федеральном институте технологий

(ETH) в Цюрихе, а также Фонд Biovision для

Ecological Разработка.В частности, мы хотели бы поблагодарить сотрудников

в лаборатории энтомологии WSL и Forest Soils Group за их щедрую поддержку

во время анализа наших образцов почвы: Кевина

Клееба, Дорис Шнайдер-Матис, Стеллу Матис и Марко Вальзер.

Мы также хотели бы поблагодарить Юлию Францен и Михаэля Мюллера из

Швейцарской сети мониторинга почв NABO за их поддержку во время

отборов в полевых условиях.

Сноски

1 Как и в случае с экологией, почвы могут также акустически пониматься как граница раздела

между атмосферой и литосферой.С одной стороны, звук от

атмосферы, по крайней мере, частично проникает в структуру почвы (Chang

и Li 2007), а сейсмические / геоакустические события распространяются в почвенном пространстве

(Беляков 2004). С другой стороны, педосфера обладает собственными комплексными акустическими характеристиками

, которые явно отличаются от атмосферных

и геоакустики из-за их смешанной структуры и содержания мертвого и живого

органических веществ.

2 Например, можно излучать импульсы звуковой волны в почву, а

измерять отраженные отражения.Этот метод используется в горнодобывающей

и нефтяной промышленности, а также при разминировании и археологии.

3 Мезо- и макрофауна состоит в основном из насекомых (клещи, коллемболы

и членистоногие и т. Д.), А также других беспозвоночных, таких как черви и

Enchytraeidae.

4-х канальная записывающая система состояла из 4-канальной записывающей системы с

компонентами Aviso Bioacoustics и ПК Microso © Surface Tablet

, на котором установлен Aviso® Recorder © Soware.Записи велись с использованием

с частотой дискретизации 50 кГц, 16 бит. Назначение каналов: 1 — акустический

датчик, вставленный в почву, 2 — датчик, расположенный на поверхности почвы,

3 — датчик, вставленный в почву на расстоянии 1 м от датчика 1, 4 — электретный

микрофон на стойке при 2 м над землей. Датчик 1 был защищен кожухом лобового стекла

, который также не позволял насекомым, присутствующим на земле

и близко к датчику, покинуть зону отбора проб.

Ссылки

Адхикари К. и А. Э. Хартеминк. 2016. «Связь почв с экосистемой

Услуги

: глобальный обзор». Геодерма 262: 101–11.

Аксой, Э., Г. Луваги, К. Гарди, М. Грегор, К. Шредер и М.

Лёнертц. 2017. «Оценка потенциала биоразнообразия почв в Европе».

Наука об окружающей среде в целом 589: 236–49. https://doi.org/10.1016/j.

scitotenv.2017.02.173.

Андерсон, Дж. Р., Л. М. Редер и Х.А. Саймон. 1996. «Локальное обучение и

образование». Исследователь в области образования 25 (4): 5–11.

Bachorowski, J. A., and M. J. Owren. 2003. «Звуки эмоций». Анналы

Нью-Йоркской академии наук 1000 (1): 244–65.

Барони-Урбани К., М. В. Бузер и Э. Шиллигер. 1988. «Вибрация субстрата

во время набора в общественную организацию муравьев». Insectes Sociaux 35 (3):

241–50.

Бьянки, Ф., и В. Дж. Манзо, ред.2016. Environment Sound Artists: In eir

Собственные слова. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Баума, Дж. 2014. «Вклад почвоведения в устойчивое развитие

целей и их реализация: увязка почвенных функций

с экосистемными услугами». Журнал питания растений и почвоведения 177

(2): 111–20. http://dx.doi.org/10.1002/jpln.201300646.

Баума, Дж. 2010. «Последствия парадокса знаний для почвоведения.”

Успехи в агрономии 106: 143–71. http://dx.doi.org/10.1016/

S0065-2113 (10) 06004-9.

Бурбье Т., О. Кусси и Б. Зинзнер. 1987. Акустика пористых сред.

Париж: Издания Technip.

Брандхорст-Хаббард, Дж. Л., К. Л. Фландерс, Р. В. Манкин, Э. А. Герталь,

и Р. Л. Крокер. 2001. «Картирование заражения почвенными насекомыми, отобранное с помощью раскопок

и акустических методов». Журнал экономической энтомологии 94

(6): 1452–58.

Буш, К. 2009. «Художественное исследование и поэтика знания». Art &

Research 2 (2). http://www.artandresearch.org.uk/v2n2/busch.html.

Карпентер, С. Р. 1996. «Эксперименты с микрокосмом имеют ограниченное значение для

экологии сообществ и экосистем». Экология 77 (3): 677–80.

Чесмор, Д. 2008. «Автоматическая биоакустическая идентификация насекомых

для фитосанитарных и экологических применений». Труды международного совещания экспертов

по обнаружению биоакустических паттернов на базе ИТ

.Федеральное агентство по охране природы, Бонн, 59–72.

Cocro, R. B., and R. L. Rodríguez. 2005. «Поведенческая экология насекомых

Вибрационная коммуникация». Бюллетень AIBS 55 (4): 323–34.

Codarin, A., L.E. Wysocki, F. Ladich, and M. Picciulin. 2009. «Влияние

шума окружающей среды и шума лодки на слух и общение у живых рыб

видов, обитающих в охраняемой морской зоне (Мирамаре, Италия)». Морской

Бюллетень загрязнения 58 (12): 1880–87.

Csordas, T. J., ed. 1994. Воплощение и опыт: экзистенциальная основа

Культуры и Я (Том 2). Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

Депретер, М., С. Павуан, Ф. Жиге, А. Гаск, С. Дювей и Ж. Сьюер. 2012.

«Мониторинг разнообразия животных с использованием акустических индексов: реализация

РОТАЦИОННЫЙ ЗОНД ДАВЛЕНИЯ: 20 ЛЕТ ОПЫТА

Метод роторного зондирования был разработан Норвежским геотехническим институтом (NGI) и Норвежской государственной дорожной администрацией (NPRA) в 1967 году. Целью было разработать рациональный и эффективный метод зондирования, адаптированный к норвежским почвенным условиям, климату и местности. Оборудование работает от многоцелевой буровой установки. Оборудование состоит из немного удлиненных штанг с муфтами заподлицо. Он вдавливается в землю с постоянной скоростью проникновения (3 м / мин) и постоянной скоростью вращения (25 об / мин). Тяга, необходимая для поддержания постоянной скорости проникновения, измеряется и наносится на график в зависимости от глубины. После 20 лет опыта использования этого метода мы можем сделать вывод, что цели в значительной степени были достигнуты.Большинство норвежских геотехнических институтов и фирм используют ротационное зондирование при обычных изысканиях на местах. Этот метод доминирует, поскольку требует меньших затрат труда, снижает затраты и предоставляет больше геотехнической информации по сравнению с традиционными методами. Результаты роторного зондирования дают информацию об общих условиях грунта, и этот метод широко используется для обнаружения отложений быстрой глины. Роторные зондирования не могут проникать через более грубые материалы, такие как камень и валуны.Поэтому в настоящее время ведутся модификации метода «полного зондирования», который может проникать во все виды почв.

Информация для СМИ

Предмет / указатель терминов

Информация для подачи

  • Регистрационный номер: 00483901
  • Тип записи: Публикация
  • ISBN: 82-546-0145-3
  • Файлы: TRIS
  • Дата создания: 31 мая 1989 г., 00:00

«Определение глубины зондирования грунта для расчета сопротивления заземления подстанций 35 кВ» Д.Колюшко Г., Руденко С. С., Асмолова Л. В., Ткачева Т. И. :: ССРН

.

Электротехника и электромеханика, (1), 52–55. https://doi.org/10.20998/2074-272X.2020.1.08

4 страницы Размещено: 15 апр 2021 г.

См. Все статьи Д. Г. Колюшко