Uveden je pionirski metod za pronalaženje vlage u zemljištu korišćenjem satelitskih navigacionih sistema, čime se značajno povećava tačnost i efikasnost globalnog prikupljanja podataka. Istraživanje, objavljeno u časopisu Satelitska navigacija, bavi se izazovima koje postavljaju geografski dispariteti u proceni vlage u zemljištu, pružajući kritičan napredak za praćenje ključnog parametra u klimi, poljoprivredi i životnoj sredini.
Koristeći podatke iz konstelacije Ciclone Global Navigation Satellite Sistem (CIGNSS) i proizvoda Soil Moisture Active Passive (SMAP), studija nudi rafiniran pristup koji smanjuje oslanjanje na pomoćne podatke, poboljšavajući pronalaženje vlage u zemljištu kako na lokalnom tako i na globalnom nivou.
Vlaga u zemljištu igra ključnu ulogu u ciklusu vode na Zemlji, utičući na klimatske obrasce, rast useva i zdravlje ekosistema. Tradicionalne metode preuzimanja, kao što je mikrotalasna daljinska detekcija, suočavaju se sa ograničenjima u isporuci podataka visoke rezolucije zbog složenih uslova terena i površine.
Nedavno je globalni navigacioni satelitski sistem -reflektometrija (GNSS-R) postao popularan kao inovativno rešenje za praćenje vlage u zemljištu. Međutim, postojeće tehnike se često bore sa geografskom varijabilnosti i prekomernom zavisnošću od dodatnih podataka, naglašavajući potrebu za sofisticiranijim modelima za precizno snimanje dinamike vlage u zemljištu na globalnom nivou.
Studija, koju su vodili Huang i kolege, uvodi napredni pristup vraćanju vlage u tlu korišćenjem svemirske GNSS-reflektometrije. Istraživanje se bavi geografskim disparitetima integracijom podataka iz Ciclone Global Navigation Satellite Sistem (CIGNSS) i Soil Moisture Active Passive (SMAP), osmišljavajući pet različitih modela prilagođenih različitim geografskim mrežama.
Ovaj prilagođeni metod ne samo da poboljšava tačnost pronalaženja, već i minimizira potrebu za dodatnim podacima, nudeći značajna poboljšanja u odnosu na tradicionalne pristupe sa jednim modelom i postavljajući novi standard za procenu vlage u zemljištu.
Studija otkriva metodu koja oplemenjuje prikupljanje vlage u tlu uzimajući u obzir geografske disparitete koje konvencionalni modeli često zanemaruju. Koristeći podatke iz CIGNSS i SMAP, istraživači su razvili pet jedinstvenih modela dizajniranih za različite geografske mreže sa različitim površinskim uslovima.
Modeli su optimizovani na osnovu ključnih metrika performansi kao što je srednja kvadratna greška (S RMSE), što je dovelo do smanjenja S RMSE od 9,1% i poboljšanja koeficijenata korelacije od 22,7% u proseku, u poređenju sa prethodnim metodama. Ovaj inovativni pristup uspešno smanjuje zavisnost od suvišnih pomoćnih podataka i efikasnije se prilagođava lokalnim varijacijama, nudeći precizne i pouzdane procene vlažnosti zemljišta širom sveta.
Dr Fade Čen, dopisni autor studije, rekao je: „Naše istraživanje direktno se bavi izazovom geografske varijabilnosti u povlačenju vlage iz tla. Prilagođavajući modele određenim regionima, razvili smo metod koji ne samo da povećava preciznost, već i smanjuje oslanjanje na pomoćne podatke, što ga čini vrednim alatom za istraživanje životne sredine i klime.
„Kapacitet ove metode da se prilagodi različitim globalnim uslovima predstavlja značajan korak napred u praćenju vlage u tlu i njegovoj primeni u scenarijima iz stvarnog sveta.“
Ovaj napredni model preuzimanja vlage u zemljištu ima dalekosežne implikacije za praćenje životne sredine, poljoprivredu i istraživanje klime. Isporukom preciznijih podataka o vlažnosti zemljišta bez opsežnih pomoćnih inputa, model može poboljšati vremenske prognoze, optimizirati strategije navodnjavanja i podstaći napore za upravljanje katastrofama, kao što su reagovanje na poplave i sušu.
Njegova prilagodljivost različitim terenima i klimatskim uslovima povećava njegovu vrednost kao alata za naučnike i kreatore politike koji imaju za cilj bolje razumevanje i upravljanje globalnim vodnim resursima, na kraju podržavajući održive poljoprivredne prakse i otpornost na klimu.
