Спутник НАСА поможет фермерам бороться с засухой

После ввода в эксплуатацию, данные от спутника Soil Moisture Active Passive (SMAP) могут быть использованы для улучшения информированности фермеров в принятии сельскохозяйственных  решений, обеспечивая беспрецедентный уровень детализации о тенденциях влаги с эффективностью и скоростью недостижимой при использовании существующих технологий.

Методы наблюдения, предлагаемые спутником SMAP, который будет запущен в ноябре этого года на вершине ракеты Delta 2, будет представлять собой значительный шаг вперед в области отображения влажности почвы. Предыдущие подобные спутниковые миссии не смогли добиться высокого качества наблюдений за проникновением воды в почву, которым сможет похвастаться спутник SMAP.

Другая форма наблюдения почвы, которая используется сейчас для измерения влажности до запуска системы SMAP, это делать точечные измерения, однако они считаются ненадежными, так как очень трудно получить точные показания на большой площади земли. С другой стороны, SMAP выполняет ту же задачу в глобальном масштабе, снимая данные со всей планеты раз в два-три дня.

Спутник будет работать на высоте 365 км (227 миль) над поверхностью Земли в околополярной солнечно-синхронной орбите, используя свой радар L-диапазона и радиометр L-диапазона для сканирования верхних 5 см (2 дюйма) почвы нашей планеты. SMAP будет иметь возможность собирать данные о влаге с разрешением примерно 50 км (31 миль).

"Если фермеры неорошаемых культур знаю влажность почвы, они могут планировать свои посадки, чтобы максимизировать урожайность", заявила Нарендра Дас, ученый из научной группы SMAP в НАСА. " SMAP поможет в прогнозировании различных засух, и его данные могут помочь фермерам планировать восстановление посадок после засух".

Есть надежда, что информация, собранная спутником во время его периода эксплуатации, может быть использована агентством, чтобы лучше понять процессы, которые объединяют водные, энергетические и углеродные циклы нашей планеты. Надеемся, это позволит создавать более точные погодные и климатические модели.