基于植物介电特性的茎干含冰量检测方法与仪器设计

田 昊 赵燕东 谢 涛 于重重

(1.北京工商大学人工智能学院，北京 100048；2.北京林业大学工学院，北京 100083)

0 引言

植物冻害胁迫作为一种非典型生物胁迫，是影响温带及寒带木本植物生长和分布的重要因素[1-2]。冻害胁迫与植物体内冰晶扩散和细胞膜流动性等相关机制密切相关。植物组织的不同冻结程度对植物也具有不同的作用，相关研究表明当植物冻结程度较低，发生细胞外结冰时，植物组织细胞可以得到保护，同时植物得以经历冷训而提高抗寒性[3]，但是当植物冻结程度较高，发生细胞内结冰时[4-7]，将导致植物组织细胞死亡，使得植物全身器官产生损伤甚至死亡[8-10]，因此在植物经历低温过程中检测植物体内冰晶的形成及变化具有重要意义。在早期研究中，一些学者通过观察植物的形态来评估植物的冻融状况，然后通过实验获得植物的半致死温度(Lethal temperature 50，LT50)和过冷点，并将它们用于植物的冻融特征分析[11-12]。随着技术的发展和仪器的改进，通过测量植物组织的各种生化代谢指标可以更准确地评估植物的当前状态，从而为分析植物的冻融特性提供参考[13]。近年来，图像分析技术的发展为植物含冰量测量提供了更直观的测量方式，一些学者通过核磁扫描成像和红外成像实时观测植物的冷冻和解冻[14-15]，但是设备的昂贵价格和使用环境的严格条件使其难以得到广泛应用。

因此研究一种能够在线实时且价格低廉的检测装置成为当前植物冻融检测领域迫切的需求，KLEPPER等[16]基于植物茎干冻结时直径的变化，研究了一种线性可变差动变压器(Linear variable differential transformer，LVDT)传感器，实现实时监测植物的冻融状况。RASCHI等[17]通过分析植物体内冻结时相关的气体爆发与超声发射之间的关系，提出利用超声波来检测植物的冻结-解冻变化，CHARRIER等[18]进一步通过超声发射分析追踪植物木质部的冰核和传播过程，进一步研究了植物的冻融变化。随着时域反射(Time domain reflectometry，TDR)传感器的出现，SPARKS等[9]将TDR含水量传感器应用于松树中含冰量的检测，证明松树冬季茎中的含冰量在0～75%之间变化。文献[19-22]也尝试通过解译植物体内液态水与固态冰之间的关系，进行活立木茎干冻融测量。本文通过分析植物冻结-融化过程中的阻抗变化，设计一款基于驻波率原理检测植物冻融阻抗变化的植物茎干体积含冰量传感器，对传感器关键参数进行设计及性能分析，并进行室内实验与野外实验，以满足植物冻融过程中茎干体积含冰量检测的实际应用要求，为我国北方地区的林木在越冬期的冻融监测提供一种技术手段。

1 传感器测量原理

植物茎干组织的介电特性在极性材料和离子性材料之间，将茎干组织看作是由气体、液体和固体混合组成的复杂多孔介电物质，其介电模型可用等效电路图1表示[23-24]，则茎干组织的总阻抗为

图1 茎干组织的介电模型电路图Fig.1 Circuit diagram of dielectric model of stem tissue

Z=(Rg∥Rl∥Rs)+jw(Cg+Cl+Cs)

(1)

式中Z——茎干组织总阻抗

Rg、Rl、Rs——气体、液体和固体物质电阻

Cg、Cl、Cs——气体、液体和固体物质电容

w——电流角频率

电容的相对介电常数表达式为

(2)

式中k——只受电极几何尺寸影响的常数

ε0——真空介电常数，为8.85×10-12F/m

εr——相对介电常数

C——电容

将式(2)代入式(1)可得

(3)

式中R——并联总电阻

V——茎干体积

Vg、Vl、Vs——茎干中气体、液体和固体物质的体积

εg、εl、εs——气体、液体和固体物质的相对介电常数

由于茎干组织中气体物质所占比例很小且介电常数远小于1，其影响可以忽略。同时固体物质由于介电常数小于3且变化非常缓慢，因此茎干组织内固体物质对总阻抗的影响也很小，则式(3)可化简为

(4)

在越冬期伴随环境温度变化，植物茎干内发生液态水与固态冰的相互转化，而冰的介电常数(约为3)与茎干组织内固体物质相近，液态水的介电常数约为81，因此茎干在经历冻融循环过程时，液态水Vl主导茎干组织总阻抗的虚部变化，当选取较高频率时，式(4)中虚部的影响将远大于实部，从而使得Z与Vl线性相关，通过检测茎干组织的阻抗变化可以表征茎干冻结前后液态水的变化，液态水的变化量与固态冰的变化量相对应，因此计算得到茎干体积含冰量。

基于驻波率的茎干组织阻抗检测原理如图2所示，当高频信号源产生的电磁波沿着图2中同轴传输线传至环形探头处时，由于茎干中水冰含量的变化会使得茎干介电常数发生变化，进而使得探头处阻抗与传输线阻抗不匹配，电磁波在探头处发生反射，反射波和入射波叠加在一起形成的驻波电压幅值的变化与探头处阻抗密切相关，而探头处阻抗与茎干介电常数相关，同时由于驻波的电压波动范围较小，为提高传感器分辨率，把传输线两端的电压差值做放大处理，最终得到驻波电压为

U=2β0A(ZP-ZL)/(ZP+ZL)

(5)

式中U——驻波电路输出电压

β0——放大倍数

A——激励信号源幅值

ZP——测量电极处探头阻抗

ZL——同轴传输线阻抗，取50 Ω

由于β0、A、ZL均为固定值，U只与ZP相关，ZP的大小由茎干阻抗和电极本身阻抗决定，电极材料和尺寸一旦确定，则电极本身阻抗也为固定值，因此U只与茎干阻抗相关，通过测量U的变化可以表征植物冻结过程中茎干阻抗的变化，进而检测茎干体积含冰量的变化。

由于冰的介电常数(约为3)与茎干组织内固体物质相近，液态水的介电常数约为81，在植物冻结与融化过程中，茎干的阻抗主要受茎干中液态水占比的影响，因此液态水占比与驻波电路输出电压U相关，为便于现场应用，对不同测量树种进行提前标定，建立茎干液态水含量与电压U的关系模型为

θ=KU+B

(6)

式中θ——茎干内液态水的含量

K、B——标定系数

则在越冬期间，通过测量冰结点之前的茎干中液态水的占比和冻结过程中的液态水占比，液态水占比的下降量则对应茎干内增加的含冰量占比，计算当前时刻茎干内的体积含冰量为

(7)

式中δ——茎干内的体积含冰量

θ0——冰结点之前的茎干中液态水含量

θx——冻结过程中的液态水含量

ρice——冰密度ρwater——水密度

2 传感器系统设计

2.1 硬件电路系统设计

传感器的硬件电路系统主要由3部分组成，如图3所示，分别为阻抗测量单元、数据采集处理单元、通信传输单元。阻抗测量单元由高频信号激励源模块、信号检波模块、信号放大模块构建的驻波测量电路组成，用于对探头处的茎干阻抗进行检测。数据采集处理单元由微控制器(ESP32，乐鑫信息科技(上海)股份有限公司)、模拟量采集模块、时钟模块、内存模块、电源模块和环境温度模块组成，微控制器用于控制数据的采集、标定、数据打包和传输，模拟量采集模块用于将阻抗测量单元输出的电压值转换为数字量，便于微控制器进行计算处理，时钟模块为控制数据采集时间提供基准，内存模块用于存储标定系数和通信指令，电源模块用于系统供电，环境温度模块用于实时获取环境温度以便于判断茎干是否进入冻结状态。通信传输单元由消息队列遥测传输(Message queuing telemetry transport，MQTT)模块和485通信标准(Recommendation standard 485，RS485)模块组成，MQTT模块用于数据上传云端数据库，RS485模块用于传感器相关参数的写入和读取。

图3 传感器硬件电路结构图Fig.3 Schematic of hardware circuit structure of sensor

2.2 传感器软件系统设计

传感器的数据处理流程如图4所示，实时检测时钟模块输出的时间，当时间达到设定测量时间时，采集阻抗测量单元输出电压和环境温度信息并进行实时存储，之后系统判断温度是否小于冻结点温度，当温度小于冻结点温度时，读取内存模块中存储的标定系数、冻结前阻抗测量单元输出电压和当前时刻电压，进而计算得到当前时刻体积含冰量，完成计算后对数据按照Modbus协议进行打包并通过MQTT模块上传至数据云平台进行存储。

图4 主程序流程图Fig.4 Flow chart of main program

2.3 传感器整体结构设计

传感器的整体结构包括双金属环测量探头、硬件测量电路系统和传感器外壳3部分，双金属环测量探头如图5a所示，金属环采用304不锈钢制作(宽度1.25 cm，厚度0.06 cm)，通过调节旋钮可调整测量直径(0.5～10 cm)，金属环通过M3螺杆与电路板连接。硬件测量电路系统如图5b所示，由两层电路板组成，底层电路板为茎干阻抗测量单元电路板，上层电路板为数据采集处理单元电路板和通信传输单元电路板。传感器外壳采用光敏树脂材料进行三维(Three dimensions，3D)打印制作，如图5c所示，打印公差为0.2%。

图5 传感器整体结构组成Fig.5 Overall structural composition of sensor

3 关键参数设计与性能分析

3.1 驻波测量频率确定及电路设计

驻波电路中激励信号源的输出频率与介电常数密切相关，选择合适的测量频率对于提高测量精度具有重要作用。针对实际使用需求，本研究通过查找现有市场采购中较易购买到的晶振芯片，最终选择50、100、200、250、300、400 MHz共6种频率进行实验，分别用模拟茎干(柏木粉末)和离体活木茎干(紫薇树茎干)配置不同体积含水量的测量样本，模拟茎干冻结时不同的含水量占比情况，通过矢量网络分析仪(NA7100A型，天津德力仪器设备有限公司)测量不同信号频率激励下，各个含水量梯度对应的茎干阻抗变化，结果如图6所示，实线表示电阻分量，虚线表示电抗分量。为保证较好的测量结果，需使得茎干阻抗(电阻与电抗)尽可能都呈线性变化，其中电阻分量变化越小，对测量结果的影响越小，而电抗分量应为负数，呈电容特性。

图6 不同频率下茎干阻抗与茎干中含水量的关系Fig.6 Relationship between stem impedance and water content in stems at different frequencies

从图6a可以看出，在频率100～200 MHz时，电阻分量都在20 Ω范围内波动，电抗分量的所有值都小于0，且电抗分量随着茎干含水量增大而增大；从图6b可以看出，频率100～250 MHz时，电阻分量都在20 Ω范围内波动，电抗分量的所有值都小于0且电抗分量随着茎干含水量增大而增大，综合图6a和图6b得出最优频率为100～200 MHz，综合考虑电路实现的复杂度与价格成本等综合因素，本文最终以100 MHz作为激励信号源的频率。

完成关键频率的选择后，本研究进一步设计驻波测量电路并通过电路仿真软件(Multisim)，确定关键电容、电阻、电感的值，并在电路的负载测量端用电阻和电容(Resistor-capacitor，RC)并联电路模拟茎干组织阻抗的变化对驻波电路进行验证，结果如图7所示。电容固定时，可以看出随着电阻的增大，驻波电路入射波和反射波基本不变，即驻波基本不变；而电阻固定时，可以看出随着电容的增大，驻波电路反射波振幅逐渐减小，入射波振幅逐渐增大，即驻波振幅波逐渐增大。由于RC并联电路的电阻与电容分别与负载端阻抗的电阻分量和电抗分量相关，因此从图7可知本研究设计的驻波电路对探头的电阻分量不敏感，对电抗分量敏感，满足测量要求。

图7 驻波测量电路对阻抗变化的响应Fig.7 Response of standing wave measurement circuits to impedance changes

3.2 植物冻结过程中阻抗变化分析

植物茎干在冻结过程中液态水与固态冰相互转化，由于固态冰的介电常数与茎干组织中固体物质的介电常数相近且远小于液态水的介电常数，冻结过程中茎干组织的阻抗主要受到茎干内液态水含量的影响，通过测量茎干冻结前后液态水占比的变化就可以得到水转化为冰的量，进而计算茎干中冰的含量，因此茎干组织阻抗与冻结过程中水-冰转化占比的关系是含冰量测量的基础。本文模拟冻结融化过程，通过矢量网络分析仪(NA7100A型，天津德力仪器设备有限公司)对冻融过程中茎干的阻抗进行实时检测并记录，激励信号频率为100 MHz，冻融过程中的阻抗变化如图8所示，可以看出电阻分量在冻结-融化过程呈周期变化，但电阻分量整体变化很小，而电抗分量在冻结过程中，随着温度逐渐降低，茎干内液态水转化为固态冰，电抗分量逐渐减小，最后茎干完全冻结时电抗分量逐渐稳定，在融化过程中正好相反。为了能够有效测量，需要电抗分量小于0 Ω且呈线性变化，电阻分量尽量小且保持不变，图中的结果均满足这些条件，通过对模拟茎干、海棠树茎干和瓜栗树茎干在冻融过程中的茎干阻抗进行检测，可以看出在冻融过程中由于液态水转化为固态冰，茎干的阻抗也会随之变化。因此通过检测茎干阻抗变化来表征茎干含冰量变化是可行的。

图8 冻结过程中阻抗变化曲线Fig.8 Impedance change diagrams during freezing

3.3 电极电磁场空间分布与测量半径分析

传感器环形探头的测量敏感范围代表传感器能够有效感知茎干冻融过程中水-冰转化发生区域的大小，是传感器测量结果准确性的保证，本研究通过高频电磁仿真软件ANSYS HFSS(美国)对环形测量电极所产生的电磁场空间分布进行仿真分析，建立如图9所示的茎干物理模型。模型采用集总端口激励(激励频率100 MHz)，模型直径20 cm，设置为两层(外层模拟茎干组织，内层设置为理想介质)，电场边界为理想电场，比例尺为10 mm/格，外层茎干组织厚度分别设置为2、3、4、5 cm，记录不同厚度下电磁分布的仿真结果，如图10所示。

图9 茎干物理模型Fig.9 Stem physical model

图10 环形探头的电磁场分布Fig.10 Spatial distributions of electromagnetic field of ring probe

从图10可以看出，越靠近探头内侧，电磁场越强，随着茎干组织厚度不断增加，在距离探头越远处，电磁场强度越弱，当厚度为5 cm时，探头内侧范围内出现电磁强度10 V/m的区域(图10d)，与中心区域电磁强度难以区分，表明传感器对距离探头内侧5 cm处的负载进行测量时，不能有效区分该区域的负载情况，进而可知传感器的测量敏感范围为距离探头内侧0～5 cm的区域，即有效测量区域为0～10 cm。

3.4 传感器测量结果校准

为便于现场应用，需要在测量前对不同测量树种进行标定，得到式(6)中的标定系数K和B，并写入传感器内存中，在越冬期测量茎干体积含冰量时，通过实时获取茎干阻抗测量电路输出电压，则可计算得到冰结点之前的茎干中液态水的占比和冻结过程中的液态水占比，并通过式(7)计算得到当前时刻茎干内的体积含冰量。本研究在北京林业大学鹫峰林场(116°5′10″E，40°3′41″N)、北京小汤山苗圃(116°24′50″E，40°10′5″N)、内蒙古和盛生态科技研究院苗圃(111°50′28″E，40°32′33″N)和东北林业大学帽儿山林场(127°31′32″E，45°17′44″N)，选取生长状况良好的香杨树(PopuluskoreanaRehd)、海棠(Begoniaevansiana)、椛萩(Sorbuspohuashanensis)、毛白杨(Populustomentosa)和黄丁香(Syringapekinensis)的茎干进行标定，通过配置不同体积含水量的茎干模拟具有不同冻结程度的茎干所对应的含水量占比情况，通过线性拟合得到标定系数，结果如表1所示，其中R2为决定系数。可以看出决定系数R2大于0.96，表明电压U与茎干体积含水量θ之间具有良好的线性相关性，传感器可以有效表征茎干内含水量占比的变化。同时标定模型的不同也证明不同树种之间存在显著差异，因此不同的树种在测量前，应先进行相关树种的标定，提高测量结果的准确性。

表1 茎干标定模型Tab.1 Stem calibration model

3.5 传感器静动态特性分析

传感器的静态特性和动态特性是传感器使用中需要参考的关键参数，针对农林业使用过程中的具体实际情况，本研究主要对传感器的测量范围、分辨率、测量精度、稳定性、动态响应时间、功耗进行实验分析。

将传感器空载状态下测量结果视为体积含冰量为0，茎干中全部为冰的理想状态视为体积含冰量为100%，将传感器安装在装满水的烧杯中并将其放入冰箱冻结，茎干阻抗电路输出电压先随烧杯中冰的增加而逐渐减小，最终直至烧杯中水完全冻结时而不再变化，因此传感器能够有效表征水冻结的整个变化过程，即传感器测量范围为0～100%。

烧杯中水从液态完全转化为固态的过程中，电压差值为1.574 V，计算可知电压每改变1 V代表体积含冰量变化63.53%，模数转换模块的采样分辨率为0.000 8 V，因此可知传感器的分辨率为0.05%。

配置3种不同含水量的茎干(体积含水量分别为0、55%和100%)模拟冻结过程中不同体积含冰量的茎干，将传感器安装在茎干上，间隔2 s测量一次传感器输出结果，共测量200次并计算测量结果的标准差，同时记录3种测量样本下传感器测量误差波动范围，结果如表2所示，可以看出标准差均不大于0.80%，满足实际使用要求，达到测量稳定性要求。同时按照测量精度定义，计算测量范围内的最大误差与整个测量范围的比值并取最大值，可得测量精度为3.52%，测量精度通常用正负范围表示，因此传感器测量精度为±1.76%。

表2 传感器稳定性和测量精度分析Tab.2 Analysis of sensor stability and measurement accuracy %

通过示波器记录传感器输出信号的变化，结果如图11所示，传感器动态响应时间为0.172 s。

图11 传感器动态响应曲线Fig.11 Sensor dynamic response curve

根据传感器供电电压(5 V)和工作电流(50 mA)，通过单位时间内的电流与电压之积可得传感器功耗为0.25 W。

3.6 相关影响因素分析

传感器用于现场测量时，由于实际环境的复杂多变，对传感器可能受到的主要影响因素进行分析也是传感器性能分析中重要的环节，本研究针对茎干体积含冰量检测的实际环境，分析环境温湿度和茎干直径对传感器的影响。将传感器置于高低温交变湿热实验箱(GDJ-1000B型)中并设置不同的温湿度环境，重复测量100次并记录传感器硬件电路电压变化情况，结果如图12所示，输出电压最小值与最大值分别为0.003 V和0.024 V，因此环境温湿度引起的传感器输出电压最大波动为0.021 V，结合3.5节传感器每改变1 V代表体积冰含量变化63.53%，计算可知环境温湿度引起的测量误差为±0.667%。

图12 不同温湿度环境对传感器测量结果的影响Fig.12 Effects of different temperatures and humidity environments on sensor measurements

木本植物在不断生长过程中，其茎干也会不断变粗，因此茎干直径也会影响测量的结果，本研究在6个不同直径的烧杯中装满水模拟不同直径的茎干，将传感器安装在烧杯上并记录测量结果(茎干阻抗测量单元输出电压)，结果如表3所示，随着直径增大，电压也随之显著增大，表明茎干直径会影响传感器测量结果，因此对于速生类植物茎干进行测量时，必须对测量结果进行基于茎干直径的校准。

表3 不同直径对传感器测量的影响Tab.3 Effect of different diameters on sensor measurements

4 室内实验与野外实验

4.1 室内实验

4.1.1实验条件

室内实验在实验室环境(北京林业大学精准节水灌溉实验室，室温25℃左右)下完成，将传感器安装于活体瓜栗树(直径3 cm、株高40 cm，图13a)的茎干上，设置冰箱温度为-30℃，然后将其整体放入低温冰箱内对瓜栗树进行冻结实验，记录冻结过程中茎干的体积含冰量变化。

图13 室内实验Fig.13 Indoor experiments

4.1.2实验结果分析

将传感器测量得到的电压和表1中瓜栗树的标定系数(K=48.08，B=-25.96)代入式(6)和式(7)，计算得到瓜栗树茎干的体积含冰量变化如图13b所示，可看出在10:30之前，瓜栗树茎干体积含冰量为0，基本无变化，分析可知，由于前30 min内冰箱压缩机正在制冷，冰箱环境温度并不能快速降低到-30℃，同时茎干自身具有比热容，冻结初期由于液态水-固态冰的相变会使得茎干放出热量对冻结产生抵消作用，造成冻结具有滞后效应，因此10:30之前茎干体积含冰量为0；10:30之后，冰箱温度降至-30℃，茎干放热对冻结产生的抵消作用减弱，因此茎干内的液态水开始不断冻结为固态冰，茎干体积含冰量不断增加；随着冻结逐渐加深，直至16:30茎干内的液态水最终全部转化为固态冰，茎干体积含冰量达到62%，最后茎干体积含冰量趋于平稳。茎干体积含冰量的变化过程表明传感器能够有效表征茎干冻结过程中含冰量的变化，说明传感器可以用于植物茎干体积含冰量的检测。

4.2 野外实验

4.2.1实验条件

野外实验选取位于中温带的香杨树和暖温带的紫薇树作为实验对象，香杨树生长于东北林业大学帽儿山林场(127°34′48″E，45°16′12″N)，树木样本高7 m，传感器安装于距地面3 m处，安装位置茎干直径7 cm，当地最高月平均气温23.0℃，最低月平均气温-19.0℃，测量时间2018年10月25日至2019年3月25日；紫薇树生长于北京市海淀区北京林业大学八家苗圃(116°21′14″E，40°0′54″N)，树木样本高2.5 m，传感器安装于距地面1.2 m处，安装位置茎干直径4.5 cm，当地最高月平均气温26.0℃，最低月平均气温-5.0℃，测量时间为2018年10月25日至2019年3月25日，现场监测如图14所示。

图14 野外实验现场监测图Fig.14 Monitoring site for field trials

4.2.2实验结果分析

将传感器测量得到的电压、表1中香杨树的标定系数(K=43.44，B=-18.26)和紫薇树的标定系数(K=53.53，B=-32.53)代入式(6)和式(7)，计算得到冬季香杨树和紫薇树的茎干体积含冰量如图15所示。可以看出随着气候条件从秋季进入冬季，由于茎干中的液态水开始转换为固态冰，香杨树和紫薇树的茎干体积含冰量不断增大；在12月中旬以后，随着冻结程度的进一步加深，香杨树和紫薇树的茎干体积含冰量达到一个较高的水平，分别达到30%和10%以上；在渡过冬季后，气温开始变暖，茎干内的固态冰开始逐渐融化为液态水，植物开始进入复苏状态，生命力逐渐开始恢复，可以看出2月中旬以后，香杨树和紫薇树的茎干体积含冰量逐渐减小。同时通过对比可以发现，不同纬度的植物在经历越冬期时其冻融过程具有显著的差异性特征，香杨树生长在中温带，纬度较高，冬季的环境温度更低，遭受的冻害胁迫更为强烈，因此导致香杨树的茎干体积含冰量在0～35%范围内波动；而紫薇树生长在暖温带，纬度较低，冬季的环境温度较高，遭受的冻害胁迫较弱，因此导致紫薇树的茎干体积含冰量在0～15%范围内波动。综上所述，可以看出本文研制的植物茎干体积含冰量传感器可以有效表征植物在越冬期的冻融特征变化，为不同纬度气候区人工林的抚育提供了参考和技术支撑。

图15 越冬期茎干体积含冰量变化曲线Fig.15 Change curves of stem ice content during overwintering period

同时由图15可以看出，茎干体积含冰量是波动变化的，进一步选取连续3 d(2018年12月30日0时至2019年1月2日0时)的茎干体积含冰量并绘制茎干体积含冰量的日变化曲线，结果如图16所示，可以看出茎干体积含冰量呈现以日为周期的变化规律。在白天气温较高的时候，茎干内的部分固态冰会融化为液态水，因此茎干体积含冰量较小，日落后，气温降低，茎干内的液态水又冻结为固态冰，导致茎干体积含冰量再次增大，并在深夜时达到最大。

图16 越冬期茎干体积含冰量日变化曲线Fig.16 Daily change curves of stem ice content during overwintering period

5 结论

(1)通过分析冻结过程中茎干组织的介电特性及阻抗变化，提出了基于驻波率检测茎干阻抗的变化，进而根据茎干阻抗变化计算茎干冻结过程中水-冰比例的变化，依据冻结前后茎干内水的占比计算得到对应时刻的茎干体积含冰量，并设计了传感器的软硬件电路系统和整体结构。

(2)针对传感器的关键参数和性能，驻波测量频率试验结果表明采用100 MHz激励信号源能够较好的适用实际使用要求；通过驻波电路仿真及植物冻结过程中阻抗变化分析，表明检测茎干阻抗变化表征茎干含冰量变化是可行的；电极电磁场空间分布表明传感器有效测量区域为0～10 cm；校准结果表明传感器测量结果与真值具有良好的线性相关性，决定系数大于0.96；静动态特性分析表明，传感器测量范围为0～100%，分辨率为0.05%，测量精度为±1.76%，稳定性良好，动态响应时间为0.172 s，功耗为0.25 W；相关影响因素分析表明环境温湿度测量误差仅为±0.667%。

(3)室内外实验结果表明，传感器可以有效追踪茎干内体积含冰量的动态变化，并能显著表现不同纬度下植物遭受到的冻害胁迫程度，同时茎干体积含冰量的日周期变化说明传感器可以有效监测植物冻融期间水-冰转化的生理参数特征，为植物含冰量监测和不同纬度下人工林的抚育提供技术支撑。