Name: tracking infiltration front depth using time-lapse multi-offset gathers collected with array antenna ground penetrating radar
Uploaded: 2018-05-01T13:00:00
Duration: 7 min 14 s
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この研究は、日本学術振興会科研費科学的研究プログラム (第 16 H 17 H 03885 02580)、共同研究プログラムの乾燥地研究センター、鳥取大学に財政的に支えられました。

本研究の主な目的は配列 (GPR) システムを使用して地下の動的プロセスを視覚化する水の浸透なども浸透テストの実施方法を記述するため重要です。
1: 現地浸透試験
<ol><li>浸透テストの裸の表面を使用してサイトを選択します。 注:本研究では、乾燥地研究センターの鳥取大学大温室施設で浸透実験を行った。詳細詳細16の最近の出版物を参照してください。</li>
	<li>均一な浸潤 (図 2) を確保するために、互いの間 15 cm の距離で表面 6 2.5 m 長い多孔管並列の位置。</li>
	<li>余分な水分を除去するために水タンクに蛇口に接続されるバルブ規制インレット チューブの一方の端、もう一方の端をコンセントに接続します。</li>
	<li>910 × 1802 mm の薄型2木質系パネル (アンテナ配列より少し大きめ) 多孔管をカバーするを配置します。</li>
	<li>木製パネルの浸透テスト前にレーダー信号への影響を確認します。</li>
	<li>様々 な深さで土壌の含水率の変化を監視する木製のパネルの右隣に土壌水分センサーをインストールします。 注:これらのセンサーの目的は、GPR データの解析から得られた結果をクロス チェックするために使用する参照データを提供することです。本研究ではロッド型土壌水分センサーを 10、20、30、40、60、100 cm の深さで土の誘電を監視するアンテナの横に設置 (材料の表を参照してください)。</li>
</ol>2. 地中レーダ測定
<ol><li>木製パネルに、地中レーダ アンテナを配置します。 注:本研究ではアンテナは記録された信号の整合性を確保する静止した残っていた。</li>
	<li>アンテナを同軸ケーブルを使用してコント ローラーに接続します。</li>
	<li>イーサネット ケーブルでノート PC にコント ローラーを接続します。</li>
	<li>アンテナの組み合わせと一般的なオフセット収集 (COG) とマルチ オフセット収集 (モグ) の両方をシームレスに収集できるようにそれらの順序を決定します。 注:本研究では私達の処分で配列 GPR のすべての可能な組み合わせは使用される (110) だった。1.5 未満がかかった s すべての組み合わせでフル スキャンを実行します。</li>
	<li>データ収集ソフトウェアを用いた地中レーダ データの記録を開始します。 注:多孔管に水を注入する前にデータ集録を開始することが重要です。</li>
	<li>水をつけてバルブを開き (すなわち、浸透プロセスを開始)。 注:対象土壌の透水性 (例えば、油圧伝導性) から、下層水注入速度を決定できます。本研究で使用される流量であった 7,000 cm3最低砂丘砂の飽和透水係数より小さい。</li>
	<li>水の所定量を注入すると後、は、バルブを閉じます。 注:4 h の水が継続的に注入された、1,680 リットルの水の合計は、テストに使用されました。</li>
	<li>詳しく分析するため再配布プロセスを監視するために追加期間 GPR の配列と走査型を保ちます。 注:GPR をされている配列は、バルブが閉鎖されていた後 4 h のデータを収集保管します。それにもかかわらず、これらのデータ紹介研究分析されていません。</li>
</ol>3. データの分析速度の推定
<ol><li>全体的なデータ キューブから相対 Tx Rx の組み合わせを抽出してコグと CMP データを再構築します。これは Tx Rx 組と同じオフセット (COG) と同じ中間点 (CMP) を持つものをまとめるようにレーダー プロファイルを再配置する著者によって開発されたいくつかのカスタム コードを介して達成されました。 注:Raw データは、周波数ドメイン SFCW GPR ユニットは本研究のため、します。周波数時間への変換からの操作は、GPR システムの製造元によって提供されるソフトウェアを使用して実行されました。</li>
	<li>TcEM 波の観測信号の浸潤前部に反射の計算の双方向移動時間をあてはめによる経過の時点で濡れゾーンに最適な EM 波速度を推定します。最高のカーブ フィットと速度はヒューリスティックによって決定されました。 <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56847/56847eq1.jpg">(1) d0はxの反省点に深さは Tx および Rx、 vrの間の距離は反射面に平均平方根流速、 t0ゼロのオフセットで双方向の移動時間CMP radargram から決定されます。 注:モグを用いた最も一般的な速度推定法はうわべだけ解析5,15,17歳。センブランス解析の速度スペクトルを用いた二乗平均速度が選択されます。GPR データ配列において低信号対雑音比が信頼性の高い速度スペクトルを開発する私たちを許可しなかったために、本研究における速度推定のセンブランス解析が使用されませんでした。これらのデータから信頼性の高い速度スペクトルを生成する適切なフィルタ リング方法を見つけることは、他の進行中の研究で調査中です。本研究の範囲、カーブフィッティング法 CMP radargrams に Eq (1) を合わせて使用しています。</li>
	<li>式 (1) を使用して、推定 EM 速度vrを使用して経過時点で濡れフロント深さd0を計算します。 注:データ分析のこの部分は、COG データ セット オフセットx 113 mm で使用しています。</li>
</ol>

<ol>
	<li>Huisman, J., Hubbard, S., Redman, J. D., Annan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+soil+water+content+with+ground+penetrating+radar:+A+review.">Measuring soil water content with ground penetrating radar: A review.</a> Vadose Zone Journal. 2 (4), 476-491 (2003).</li><li>Lambot, S., Weiherm&#252;ller, L., Huisman, J., Vereecken, H., Vanclooster, M., Slob, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+air-launched+ground-penetrating+radar+techniques+to+measure+the+soil+surface+water+content.">Analysis of air-launched ground-penetrating radar techniques to measure the soil surface water content.</a> Water Resources Research. 42, 1-12 (2006).</li><li>Binley, A., Hubbard, S., Huisman, J., Revil, A., Robinson, D., Singha, K., Slater, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+emergence+of+hydrogeophysics+for+improved+understanding+of+subsurface+processes+over+multiple+scales.">The emergence of hydrogeophysics for improved understanding of subsurface processes over multiple scales.</a> Water Resources Research. 51, 3837-3866 (2015).</li><li>Vereecken, H., Huisman, J., Hendricks, F. H., Bruggemann, N., Bogena, H., Kollet, S., Javaux, M., Van Der Kruk, J., Vanderborght, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+hydrology:+Recent+methodological+advances,+challenges,+and+perspectives.">Soil hydrology: Recent methodological advances, challenges, and perspectives.</a> Water Resources Research. 51, 2616-2633 (2015).</li><li>Forte, E., Pipan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+of+multi-offset+GPR+applications:+Data+acquisition,+processing+and+analysis.">Review of multi-offset GPR applications: Data acquisition, processing and analysis.</a> Signal Processing. 132, 1-11 (2017).</li><li>Vellidis, G., Smith, M. S., Thomas, D. L., Asmussen, L. 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A., Sala, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ground-coupled+antenna+array+for+step-frequency+GPR.">Ground-coupled antenna array for step-frequency GPR.</a> Proceedings of 15th International Conference on Ground Penetrating Radar. , 785-790 (2014).</li><li>Eide, E., Hjelmstad, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+utility+mapping+using+electronically+scanned+antenna+array,+Proceedings+of+GPR+2002.">3D utility mapping using electronically scanned antenna array, Proceedings of GPR 2002.</a> Proceedings of Ninth International Conference on Ground Penetrating Radar. , 192-196 (2002).</li><li>Linford, N., Linford, P., Martin, L., Payne, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stepped+frequency+ground+penetrating+radar+survey+with+a+multi-element+array+antenna:+Results+from+field+application+on+archaeological+sites.">Stepped frequency ground penetrating radar survey with a multi-element array antenna: Results from field application on archaeological sites.</a> Archaeological Prospection. 17, 187-198 (2010).</li><li>Eide, E., Hjelmstad, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=UXO+and+landmine+detection+using+3-dimensional+ground+penetrating+radar+system+in+a+network+centric+environment.">UXO and landmine detection using 3-dimensional ground penetrating radar system in a network centric environment.</a> Proceedings of ISTMP 2004. , (2004).</li><li>Sato, M., Hamada, Y., Feng, X., Kong, F. N., Zeng, Z., Fang, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GPR+using+an+array+antenna+for+landmine+detection.">GPR using an array antenna for landmine detection.</a> Near Surface Geophysics. 2 (1), 7-13 (2004).</li><li>Yi, L., Takahashi, K., Sato, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+vertical+velocity+profile+by+multistatic+GPR+Yakumo.">Estimation of vertical velocity profile by multistatic GPR Yakumo.</a> Proceedings of 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). , 1060-1063 (2015).</li><li>Iwasaki, T., Kuroda, S., Saito, H., Tobe, Y., Suzuki, K., Fujimaki, H., Inoue, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monitoring+infiltration+process+seamlessly+using+array+ground+penetrating+radar.">Monitoring infiltration process seamlessly using array ground penetrating radar.</a> Agricultural and Environmental Letters. 1, 160002 (2016).</li><li>Booth, A. D., Clark, R., Murray, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Semblance+response+to+a+ground-penetrating+radar+wavelet+and+resulting+errors+in+velocity+analysis.">Semblance response to a ground-penetrating radar wavelet and resulting errors in velocity analysis.</a> Near Surface Geophysics. 8 (3), 235-246 (2010).</li><li>Saintenoy, A., Hopmans, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ground+Penetrating+Radar:+Water+Table+Detection+Sensitivity+to+Soil+Water+Retention+Properties.">Ground Penetrating Radar: Water Table Detection Sensitivity to Soil Water Retention Properties.</a> IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 4 (4), 748-753 (2011).</li></ol>

本研究では配列地上地中レーダ (GPR) は、浸透実験中に濡れ前面の深さを追跡する使用されました実施実験フィールド日本、鳥取砂丘の近く。本研究で用いた GPR システム配列は 10 送信アンテナ (Tx)、受信アンテナ (Rx) 11 から成っています。システムは、110 Tx Rx 組み合わせに使用する構成できます。浸透実験中に 110 のすべての組み合わせは、表面に置かれたいくつかの多孔管を通して水をつけた場所で静止した配列を残して、1.5 秒間隔で継続的にスキャンされました。一般的なオフセットの収集 (COG) および共通の中間点データ (CMP) を時間経過データ キューブから再構成した.それは実質的に従来バイスタティック地中レーダ システムと同じレートで CMP データを収集することが可能になります。実験中に静止した記録の再現性と意味のある時間経過のデータを取得するためにアンテナを残して非常に重要です。
GPR の配列データは、EM の波の速度の15を推定するために使用されているのような一時的なプロセスのために EM の波の速度を推定するタイムラプス配列地中レーダのデータを分析したいくつかの研究は水浸潤だけ。この研究では、電磁 (EM) 波速度構造が時間経過の CMP データから推定しました。センブランス解析を実行する、代わりに双方向移動時間に対して双曲線カーブは低信号対雑音のため湿潤地帯平均の EM 波速度を推定するために CMP radargrams の反射信号にヒューリスティック装着した (S/N) データの比率。S/N 比が低いと、センブランス解析は信頼性の高い速度スペクトルを生成する使用できません。適切なフィルタ リング方法は、うわべだけの解析手法を使用して開発する必要があります。浸透実験; 中に土壌含水率の変化を測定するための地中レーダ アンテナの横にある棒型土壌水分センサーを設置センサーは 10、20、30、40、60 cm の深さで避難され、独立して働き。
推定の EM の波の速度を使用して、濡れ前の深さの浸透過程の 1 分間隔で計算しました。推定濡れ前の時間の進化は、水深 20 cm 以下の土壌水分センサーからの観測も同意します。浅い深さでぬれフロント深さの地中レーダの推定は土壌水分センサーからの測定値の不一致を示しています。
全体的に、本研究は、配列 (GPR) システムはタイムラプス共通中間点 (CMP) データを収集することにより、土壌に水の浸透の間にぬれフロント深さの進化を追跡することができることを示します。この種類のデータは、前に従来の表面 GPR から簡単に収集されなかったとこの研究で得られたデータ、ぬれフロントは下層で時間をかけて進化する方法を実際に示す非常に最初のものです。今後の作業はこの実験で得られたデータから土壌の油圧のパラメーターを推定するデータの反転を使用しての可能性を探る。

不飽和帯における理解質量とエネルギー輸送過程は、農業と環境の分野で多くのアプリケーションにとって重要です。それらのプロセス間で必ず飽和水の流れとして物理、化学、生物学、さらには機械的プロセスなど、他のプロセスの多くの基本的なプロセスは、通常は、水の流れと結合します。物理探査手法の最近の動向は、不飽和帯における水文過程を非侵襲的監視を許可しています。多くの物理探査手法間地中レーダ (GPR) は監視し、放出し、地中レーダ アンテナによって受信された電磁 (EM) 波の伝搬ですので土壌水分動態の特性に最も広く使用されている手法の一つ土壌水分コンテンツ1,2,3,4によって特徴付けられます。利用可能なシステムの間での地表面 GPR (原稿の残りの部分で GPR 表面と呼ばれる) はフィールドで使用する最も一般的です。従来の表面 GPR システム送信機 1 台と受信機 (バイスタティック レーダー システム) は、一定の送受信分離 (オフセット) と地下をスキャンする使用されます。この構成で収集したデータを一般的なオフセットを収集 (COG) とも呼ばれます。レーダー データは、最終的な反射器、送信機と受信機に戻る所要時間に基づく時系列データとして表示されます。旅行時間を深度情報に変換するために EM 波速度を推定する地下のニーズ。たとえば、これはマルチ オフセット収集 (モグ) データ セット5の分析を通して行うことができます。
多くの地中レーダを使用して地下浸透プロセス6,7,8,9を監視する研究されているが、それらのどれも、直接濡れ前面または EM 波の場所決定浸潤時の変更速度構造。一般的なアプローチは、平均の EM の波の速度を決定する参照反射として知られている深さに埋葬し、フロントの深さを濡れオブジェクトを使用することです。ぬれフロントが浸透中に動的に変更、以来タイムラプス モグは EM の波の速度構造の変化を利用する参照オブジェクトを使用せずに短い時間間隔で収集する必要があります。共通バイスタティック表面地中レーダ アンテナ、お互いの間の短い間隔でコマ撮り MOG のコレクションが困難または不可能さまざまなオフセット設定にアンテナを手動で移動する必要になります。最近では、アンテナ アレイ (以下配列 GPR) GPR の家族は、地下高速かつ正確に10のイメージを広く使用されています。配列の基本概念 GPR 電子的に 1 つのフレームにマウントされている複数のアンテナを切り替えることにより最小限の労力で密な帯状の領域を提供することです。アレイ GPR システムは、幅広い分野の 3次元地下を迅速に生成する主に使用されています。これらのシステムのための一般的なアプリケーションのいくつかの例は、道路、橋梁検査11、考古学探査12 UXO と地雷の検出13,14を。このような目的のために、GPR 配列を使用して主に歯車を収集するために一定のアンテナ分離構成で地下をスキャンしています。それは、モグを地中速度推定15に使用できる配列を収集する実証されている、この手法の実用だけ少数の場合に限定されています。アンテナ配列を配置すると固定の場所に、時間経過のモグを簡単に収集できます。それは徐々 に下方鉛直浸透実験中に移動すると、配列 (GPR) システムで収集されたコマ撮りの radargrams 描写ではなく明らかにぬれ正面からの反射信号で私たちの最近の文書16に示されているように砂丘で実施。紙の主な目的は、GPR の配列を使用して、浸透テスト中に時間経過のモグを収集する方法とぬれ前面の深さを追跡するためのようなデータを分析する方法を示すためだった。
本研究で我々 使用送信 10 から成るアンテナ配列 (Tx0 - Tx9) と受信 (Rx0 - Rx10) 11 蝶ネクタイ モノポール アンテナ。アレイ内でアンテナ素子の変位は、図 1に示す (材料の表を参照してください)。アンテナ配列は、100 MHz から 3,000 MHz までの周波数範囲で動作ステップ周波数連続波形 (SFCW) レーダー ユニットによって制御されます。アンテナ配列10の無線周波数 (RF) のマルチプレクサーを使用して送受信ペアのユーザー定義のシーケンスを配列 GPR スイッチ。この特定のシステムの Tx Rx 組み合わせの最大数は 110 です。この実験のために Tx9、Tx0 から、送信機ごと順次 Rx10 Rx0 からすべて 11 レシーバーとペアにされたスキャン ・ シーケンスをプログラミング配列 GPR 110 のすべての組み合わせを使用するを構成します。すべての 110 の組み合わせを介してスキャンを実行するに必要な時間は 1.5 秒未満です。送信機と受信機の間のオフセットは図 1に示すように、垂直方向のオフセットが 85 ミリメートルをアンテナの給電点の間の距離に基づいて計算されます。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:572px;" width="573">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">GeoScope Radar Unit</td>
			<td style="width:71px;">3D Radar AS</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">DXG1820 antenna</td>
			<td style="width:71px;">3D Radar AS</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">PR2/6 Profile Probe&#160;</td>
			<td style="width:71px;">Delta-T</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

tracking infiltration front depth using time-lapse multi-offset gathers collected with array antenna ground penetrating radar

地面結合、密に住まれたアンテナ配列に基づく地上地中レーダ (GPR) システムは、テスト サイト日本、鳥取砂丘の近くにある浸透実験中にデータを収集するために使用されました。本研究で使用されるアンテナ配列は 10 送信アンテナ (Tx)、受信アンテナ (Rx) 11 から成っています。この実験システムで、マルチ オフセットを収集 (モグ) 110 Tx Rx の組み合わせから成る、その結果すべての可能な Tx Rx 組み合わせを使用するよう構成しました。配列は、浸潤領域の真上の位置に静止した残っていたし、データは、時間ベースのトリガーを使用して 1.5 秒ごとを収集しました。データ キューブの一般的なオフセットの収集 (COG) および一般的な中間点 (CMP) をポスト処理中にモグ データから再構成した.コマ撮りの CMP データ伝搬速度の変化の推定するために使用いくつかの研究されています。本研究では電磁 (EM) 波速度はヒューリスティックのフィッティング、双曲線の方程式を使って曲線を介して再構成 CMP データから 1 分間隔で推定されました。我々 は、濡れ前の深度を計算する進んだ。時間の経過とともに湿潤前線の進化をこれを通じて取得メソッドは 20 cm 以下の深さで置かれた土壌水分センサーからの観測と一致。本研究で得られた結果は、正確かつ定量的に浸潤を水のような地下の動的プロセスを監視するような配列 (GPR) システムの能力を発揮します。

図 3に示すコマ パネル 110 Tx Rx 組み合わせの図を取得すべての 1.5 s 浸透実験では, 時間領域周波数からデータを変換した後の最初の 60 分間。深さでの反射を高めるために帯域通過フィルターはゲイン補償に続いて適用されました。パネル図の場合特定の Tx に対応する各セクションに 10 のセクションに分けることができます。Tx の位置は白の三角形で示され、各スライスは、Rx の記録されたコマ信号に対応します。垂直軸は、双方向移動時間または TWT 送信機から最終的な反射器、受信機に戻って移動する電波すなわち必要な時間を示しています。プロファイルは、グレースケールのカラー マップで信号の振幅を表示します。色のコントラストが大きい記録されたレーダー信号で高振幅を示します。EM の波の反射が異なる誘電体定数または周囲媒体より電気特性の異なるオブジェクトがレイヤー間のインタ フェースで生成されます。高誘電体のコントラストは高振幅反射を決定します。水浸透過程における水分含量が水が最初に乾燥した土壌に浸透するぬれゾーンの端から徐々 に増加遷移ゾーンと呼ばれるゾーンがあります。電磁波は水テーブル検出18の研究に見られる非常にエッジではなく、移行ゾーン内で反映する可能性が高い。原稿の残りの部分では、この反射領域をぬれフロントと呼びます。図 3、高振幅信号が表示され、実験中に時間が進むにつれて着実に下方向に移動します。この反射は、地下に水が徐々 に下方へ浸透し、確かに濡れフロントによって生成されます。この図からコグと CMP を再構成できる岩崎らの図 2に示すよう16
1 分毎に得られた CMP の速度解析を行った。CMP データのセットごとに、式 (1) によって与えられる双方向の所要時間は、 t0とvr、ウェット ゾーンで均一な層を想定して調整して、ぬれ正面から反射に装着しました。時間ゼロは、0.3 m/ns の速度と空気の波をフィッティングで解決されました。図 4は、経過時間teから 5 分間隔で CMP データを示していますteへの 5 分を = = 白い線 (実線反射波) と電波は破線として表示される最適のカーブに沿って 50 分。空気の波は反射波ですが送信機と受信機の間の信号の直接、旅行時間はオフセットに比例して増加します。すべての曲線は、反射波の (白い色) で正のピークに装着されました。すべての曲線は、 t0とvrの推定値が良好であることを意味するすべてのオフセットで CMP radargrams に示す観測反射曲線にも装着。浸透実験用乾燥木製パネルはアンテナと多孔性チューブの間置かれました。パネルは湿った土壌のそれよりもはるかに低い誘電定数があるため EM 波伝播に及ぼす影響できない無視、にもかかわらず、それは薄い。2 層モデルはトップ 5 cm の誘電 3 の値を仮定した、前述の均一な層モデルに加えて、考慮されました。またこの 2 番目のモデルの EM の波の速度vrはぬれフロントによって生成される反射でカーブフィッティングによって推定されました。
で図 5、推定ぬれフロント深さはte 1 つと 2 層モデルの両方の関数としてプロットされます。ぬれ前面が下方向に移動が認められることがほぼ直線的両方のモデルのための時間、 te間スローダウンを除いて = 10 分とte = 20 分 2 つのモデルの違いは初期状態で、重要なしかし、時間が経過する制服モデルの見積もりは、2 層モデルと比較してわずかに速く移動します。図 5ダイヤモンドの記号を使用して水分センサーからの測定値が増加し始めたし、のちに着実に時代をマークこれらは、すべてのセンサーの深さの実線と接続されます。前述のように、電磁波の反射はウェット ゾーンの端は必ずしもつまり、ある特定の深さを考慮して 1 つはこの反射センサーからの測定値が増加し始めるときに点を整合させることを期待できません。この意味で、反射は場所特定の水飽和に達すると、フロントでは浸透深さのレベルに起因する直下の領域と比較しています。30、40、60 cm のセンサーを考慮した地中レーダのデータから得られる湿潤フロント深さの推定はタイムラインに実線で示されている範囲でよく落ちる。とき GPR 推定 20 cm の深さに到着前の濡れ時間センサーの読み取り値の急激な増加、GPR 見積もりに達して深さ 10 cm 水分センサーによって生産されたものよりもはるかに高速が観察された時間に対応します。、濡れ正面からの反射信号はte後明確に観察されるが = 5 分 (図 4)。また、GPR の外挿推定曲線は原点を通るいないことを言及する必要があります。浅い深さでこの不一致の原因は不明ですが、いくつかの可能な説明があるかもしれません。土壌性の不均一性に起因することができます。 または水アプリケーションにおける不均一性が原因である可能性があります。場合にこの効果がある大きい以前より浸透過程の中に後の段階で。別の説明は、表面粗さゼロの時間の決定に影響する可能性があります。木製パネルと多孔性チューブの効果に加え表面粗さの影響べきである考慮します。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig1.jpg"> 図 1: 配列のスキーマ地本研究で使用される地中レーダ アンテナ構成します。V 形構造は、ボウタイ モノポール アンテナです。10 送信アンテナ (Tx)、受信アンテナ (Rx) 揃え 11 あります。<a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig2.jpg"> 図 2:浸透実験のスキーマ。(A) 上から見ると (B) アレー アンテナが 6 250 cm 多孔管の上に配置されたサイドビューは、15 cm を配置します。<a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig3.jpg"> 図 3: 浸透実験の最初の 60 分の間に得られるタイムラプス radargram.データは、110 アンテナの組み合わせの記録された信号で構成されます。1 つのスライスは、単一の Tx Rx の組み合わせで収集された時間経過のデータに対応します。信号の振幅の異なる色が使用されます。各テキサス州白の三角形の黒い垂直線別のデータは、テキサスの位置を示す<a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig4.jpg"> 図 4: Teに CMP の Radargrams = teへ 5 分 55 分を 5 分間隔で =.実線は手動でホワイトは白い破線は空気の波の走時を表しながら濡れ正面から反射の往復時間を装着しました。<a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig5.jpg"> 図 5: フロントの深さを濡れします。フロントの深さを濡れ制服 (三角形) と 2 層 (正方形) モデルの両方は、経過時間の関数として時間経過マルチ オフセットで GPR を収集配列から推定しました。両端のダイヤモンドと黒のラインの読み方や各センサーの深さ (つまり、移行ゾーンの期間) の安定したレベルに達したらこれら初期の増加の間時間が表示します。<a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

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Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar

配列アンテナの地中レーダで収集したタイムラプス マルチ オフセットを使用してフロントの深さを収集の浸透を追跡

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A Ground Penetrating Radar (GPR) system based on a ground-coupled, densely populated antenna array was used to collect data during an infiltration ...

Research

JoVE Journal

Environment

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蛍光粉を使用した小売環境における微生物汚染を追跡する - 小売デリカ環境の例

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EPA Method 1615. Measurement of Enterovirus and Norovirus Occurrence in Water by Culture and RT-qPCR. Part III. Virus Detection by RT-qPCR

エンテロウイルスと文化およびRT-qPCRにより水中のノロウイルス発生のEPAメソッド1615測定。パートIII。 RT-qPCRによりウイルス検出

EPA Method 1615 measures enteroviruses and noroviruses present in environmental and drinking waters. This method was developed with the goal of having a ...

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放牧グラウンドは小型反芻動物でウッディ作物にカバーするために条件づけ味覚嫌悪を作成する方法

Conditioned taste aversion (CTA) is a learning behavior process where animals are trained to reject certain feed after gastrointestinal discomfort has ...

Pretreatment of Lignocellulosic Biomass with Low-cost Ionic Liquids

低コストのイオン液体でリグノセルロース系バイオマスの前処理

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Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM)

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種の分布モデルとリモートセンシングを統合します。支援ハビタット・モデリングのためのソフトウェアを使用したマッピングタマリスク侵略（SAHM）

Early detection of invasive plant species is vital for the management of natural resources and protection of ecosystem processes. The use of satellite ...

Video Tracking Protocol to Screen Deterrent Chemistries for Honey Bees

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Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

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