Расчет отражений плоской электромагнитной волны линейной поляризации от границы раздела «воздух - влажная почва» на основе гетерогенных моделей Максвелла Гарнетта и Бруггемана
Автор: Панин Д.Н., Осипов О.В., Безлюдников К.О.
Журнал: Физика волновых процессов и радиотехнические системы @journal-pwp
Статья в выпуске: 2 т.25, 2022 года.
Бесплатный доступ
В работе проведен расчет модулей коэффициентов отражения плоской электромагнитной волны линейной поляризации в зависимости от влажности почвы с относительной комплексной диэлектрической проницаемостью, описываемой гетерогенными моделями Максвелла Гарнетта и Бруггемана. Проводится сравнение расчетных зависимостей модулей коэффициентов отражения волн E- и H-поляризации от влажности почвы по двум предложенным двухкомпонентным моделям. Показана корректность применяемых моделей в пределах влажности почвы до 10 %. В пределах изменения влажности почвы от 10 до 50 % наблюдаются незначительные расхождения результатов расчета по двум гетерогенным моделям. Уровень отражения электромагнитной волны от поверхности почвы в случае ее Н-поляризации меньше, чем в случае E-поляризации. С увеличением влажности почвы наблюдается монотонный рост уровня отражения. Предлагаемые гетерогенные модели влажной почвы и методика расчета могут быть использованы при дистанционном радиолокационном зондировании поверхности Земли в целях определения влажности в подкоренном слое почвы.
Метаматериал, электромагнитная волна, влажность почвы, коэффициент отражения, гетерогенная модель, дистанционное зондирование земли
Короткий адрес: https://sciup.org/140295103
IDR: 140295103 | DOI: 10.18469/1810-3189.2022.25.2.22-27
Список литературы Расчет отражений плоской электромагнитной волны линейной поляризации от границы раздела «воздух - влажная почва» на основе гетерогенных моделей Максвелла Гарнетта и Бруггемана
- Martínez-Fernández J., González-Zamora A., Almendra-Martín L. Soil moisture memory and soil properties: An analysis with the stored precipitation fraction // Journal of Hydrology. 2021. Vol. 593. P. 125622. DOI: https://doi.org/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. P. 012022. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/577/1/012022
- Shutko A.M., Reutov E.A., Golovachev S.P. Estimation of soil moisture profiles and root zone moisture content by means of microwave radiometry and a priori information // Passive Microwave Remote Sensing of Land-Atmosphere Interactions. Berlin: De Gruyter, 2020. P. 461–474. DOI: https://doi.org/10.1515/9783112319307-toc
- Hao X., Hao H., Zhang J. Soil moisture influenced the variability of air temperature and oasis effect in a large inland basin of an arid region // Hydrological Processes. 2021. Vol. 35, no. 6. P. 14246. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.14246
- Bo T., Baowen Y. Effect of cavity structure on the saving up and dissipation of moisture in loess soil // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 791, no. 1. P. 012013. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/791/1/012013
- Sungmin O., Orth R. Global soil moisture data derived through machine learning trained with in-situ measurements // Scientific Data. 2021. Vol. 8, no. 1. P. 1–14. DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14790510
- Grillakis M.G. Increase in severe and extreme soil moisture droughts for Europe under climate change // Science of the Total Environment. 2019. Vol. 660. P. 1245–1255. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.01.001
- Berg A., Sheffield J. Climate change and drought: the soil moisture perspective // Current Climate Change Reports. 2018. Vol. 4, no. 2. P. 180–191. DOI: https://doi.org/10.1007/s40641-018-0095-0
- Srivastava P.K. Satellite soil moisture: Review of theory and applications in water resources // Water Resources Management. 2017. Vol. 31, no. 10. P. 3161–3176. DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-017-1722-6
- Kim H., Lakshmi V. Use of Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) observations for estimation of soil moisture // Geophysical Research Letters. 2018. Vol. 45, no. 16. P. 8272–8282. DOI: https://doi.org/10.1029/2018GL078923
- Chew C., Small E. Description of the UCAR/CU soil moisture product // Remote Sensing. 2020. Vol. 12, no. 10. P. 1558. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12101558
- Fang K., Shen C. Near-real-time forecast of satellite-based soil moisture using long short-term memory with an adaptive data integration kernel // Journal of Hydrometeorology. 2020. Vol. 21, no. 3. P. 399–413. DOI: https://doi.org/10.1175/JHM-D-19-0169.1
- Матвеев И.В., Осипов О.В., Панин Д.Н. Математическая модель неоднородной комплексной диэлектрической проницаемости влажной почвы с учетом гетерогенности // Взаимодействие сверхвысокочастотного, терагерцового и оптического излучения с полупроводниковыми микро- и наноструктурами, метаматериалами и биообъектами: сб. статей восьмой Всероссийской научной школы-семинара. 2021. С. 237–241.
- 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). 2020. С. 220–221.
- Рекомендация МСЭ-R P.527-4 от 06/2017. Электрические характеристики земной поверхности. Серия Р. Распространение радиоволн.
