Агроинженер РУДН создал метод для определения свойств почвы без выкапывания
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.
Научный коллектив с участием исследователя медицинского института РУДН Або Кура Луая опубликовал исследование механизмов старения. Работа вышла в авторитетном журнале Biochimica et Biophysica Acta (BBA) — Molecular Basis of Disease и предлагает взглянуть на возрастные болезни не как на случайные поломки, а как на закономерный сбой в системе коммуникации клеток.
В исследовании также приняли участие коллеги из Института изучения старения ОСП РГНКЦ РНИМУ им. Пирогова и Института экспериментальной медицины (Санкт-Петербург).
Сотрудник инженерной академии, профессор Андрей Баранов разработал уникальные алгоритмы, которые позволяют за считанные минуты определить параметры манёвра космического аппарата по минимуму данных — всего одному или двум измерениям с Земли. Результат — возможность быстрее и точнее отслеживать активные спутники и предсказывать траектории «космического мусора», снижая риск столкновений на орбите.
Учебно-научный институт гравитации и космологии РУДН ведёт многолетние научные исследования в области современных теорий гравитации, физики чёрных дыр и теоретической космологии. Один из прикладных аспектов этих исследований — изучение влияния различных факторов на движение космических объектов в пределах Солнечной системы.