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目 录

1、简介 4

2、使用的数据和方法 4

2.1使用的数据 4

2.2方法 5

2.2.1有利的地形和气象条件的雾 5

2.2.2 预处理 6

2.2.3 2005-2006，2006-2007和2007-2008两个月的冬季雾影在印度北部的映射 6

2.2.4基于2002年至2008年卫星数据的雾化发生频率对雾化地区的分类 7

2.2.5北印度雾的耗散模式的研究 7

2.2.6开发北印度的基于GIS的雾预测模型 7

3、结果和讨论 8

3.1雾影区的地图 8

3.2基于雾发生频率的分类 9

3.3 2002-2008年空气温度，相对湿度和风速的变化 11

3.4印度北部的雾的耗散和迁移模式 13

3.5自然和人为因素使印度北部有利于雾 15

3.6雾的预测 18

4、结论 20

参考文献 20

在印度恒河平原使用遥感和GIS技术对冬季雾绘图和建模

Arun K. Saraf bull; Ajoy K. Bora bull; Josodhir Das bull; Vineeta Rawat bull;Kanika Sharma bull; Sanjay K. Jain

斯普林格科学2010年商业媒体B.V.2008年5月20日收到/2010年10月26日接受/2010年11月12日在线发布.

摘要:每年在冬季（12月-2月）的时候，喜马拉雅山脉南部的广大印度支那平原受到浓雾的影响。这些雾被认为是辐射雾，有时它变成烟雾（当它与烟混合时）。Indo-Gangetic平原特殊的气候条件、地形和环境污染是形成雾的主要原因。在本研究中，北印度雾已成功映射，将使用NOAA-AVHRR卫星数据对其进行分析。在2005-2006年，2006-2007年和2007-2008年的冬季，雾霾区范围分别约为575,800平方公里，594,100平方公里和478,000平方公里。在2007-2008年期间，影响雾形成的原因是气候条件，如温度，相对湿度和风速的高波动的结果，同时也与该季节盛行的天气系统有关。研究区域雾的耗散和迁移模式也在气象和卫星数据分析的基础上对其进行了解释。对雾影响区域的进一步分析能识别其他雾的分布区域。对过去受雾影响的时间长度和相对应的气象条件的分析使我们能够确定雾形成的有利条件：空气温度3-13℃，相对湿度gt; 87％，风速lt;2m /s和海拔lt;300m。基于过去的雾形成和相应的控制参数的观察，几个选定区域的雾要素可以后视预测并且随后用NOAA图像验证。

关键词：雾;遥感;GIS；印度恒河平原

Winter fog over the Indo-Gangetic Plains: mapping

and modelling using remote sensing and GIS

Arun K. Saraf bull; Ajoy K. Bora bull; Josodhir Das bull; Vineeta Rawat bull;Kanika Sharma bull; Sanjay K. Jain

Received: 20 May 2008 / Accepted: 26 October 2010 / Published online: 12 November 2010

_ Springer Science Business Media B.V. 2010

Abstract： Almost every year in the winter months (December–February), the vast Indo-

Gangetic Plain south of the Himalaya is affected by dense fog. This fog is considered as

radiational fog, and sometime it becomes smog (when it mixes with smoke). The typical

meteorological, topographic and increasing pollution conditions over the Indo-Gangetic

Plain are perhaps the common contributing factors for fog formation. In the present study,

the North Indian fog has been successfully mapped and analysed using NOAA-AVHRR

satellite data. In the winter seasons of 2005–06, 2006–07 and 2007–08, the fog-affected area

has been found to cover about 575,800 km2, 594,100 km2 and 478,000 km2, respectively.

Less fog in 2007–08 may be the consequence of high fluctuations in the meteorological

parameters like temperature, relative humidity and wind speed as related to the prevailing

synoptic regime for that season. The dissipation and migration pattern of fog in the study

area has also been interpreted on the basis of the analysis of both meteorological and

satellite data. Further analysis of the fog-affected area allowed identifying more fog-prone

regions. Analysis of past fog-affected days and corresponding meteorological conditions

enabled us to identify favourable conditions for fog formation viz. air temperature 3–13C°,

relative humidity[87%, wind speed2 m/s and elevation300 m. Based on the observations

of past fog formation and corresponding governing parameters, fog for few selected

days could be predicted in hind-sight and later verified with NOAA images.

Keywords： Fog ; Indo-Gangetic Plains ;Remote sensing ; GIS

1、简介

在能够协助连续监测不同环境现象的技术和工具中，遥感和地理信息系统被证明是研究和分析地球大气和地表过程最有效的。在印度北部的雾是每年发生在印度盾平原上的这种现象，影响正常的人类活动，特别是在道路，农业，航空和健康方面。在冬季（12月 - 2月）每年发生多次雾和烟雾（烟雾 雾）。印度平原平原是南亚的一片广大土地，分布在巴基斯坦，印度和孟加拉国的部分地区，拥有南亚大部分人口。Ahn^[1]等人认为，在气象学上，辐射雾是非常低的层云，甚至接触地面。Anthis和Cracknell^[2]认为形成辐射雾的基本要求是具有高相对湿度，低空气温度和极低风速的空气中足够的水分。Bendix^[3]等人认为雾的形成还必须有冷凝核、灰尘颗粒、气溶胶或污染物，且水可以在雾上冷凝。Bendix J、Cermak J^[4]等人认为雾在日落之后经常形成，因为空气和地面开始冷却，冷凝代替蒸发。Cermak J、Nauss T^[5]认为空气在清洁的天空下最好冷却，对流层中部和上部几乎没有水分。Choudhury S, Rajpal H^[6]在研究区域内较低气氛中的高浓度气溶胶含量还通过附加的冷凝核增强雾的形成和持久性。Dybbroe A^[7]认为烟雾是一种有毒的烟雾，灰尘，酸，气溶胶和其他颗粒的混合物，可能对农业等带来破坏性影响。本研究主要集中在识别雾区，雾的映射，其消散和迁移模式和预测，特别是在印度北部。

2、使用的数据和方法

2.1使用的数据

NOAA-AVHRR多光谱图像提供了一个优秀的数据库，用于绘制和分析印度北部的辐射雾。白天和夜间覆盖为本研究选择这些数据集提供了更多的方法。云和雾可以容易地在NOAA白天伪彩色图像中区分。在夜间场景中，红外通道3和4对于识别它们是非常有用的。然而，METEOSAT数据也可用于雾研究。在本研究中，主要使用NOAA-AVHRR数据来进行雾影响地区的分析和绘图。 METEOSAT-VISSR数据仅用于验证NOAA有限覆盖范围可用的场景中的受影响区域。 MODIS（Terra和Aqua）在这种情况下不能使用，因为尽管得到高空间分辨率（250m）图像，但在印度北部的单一场景中的覆盖不良。为了研究雾的耗散和迁移模式，研究区域的大覆盖是必要的。从所有这些方面，发现NOAA-AVHRR图像更合适。 NOAA的轨道以这样的方式设置，即活动的一对卫星在早晨，下午，傍晚和夜晚通行期间每天两次提供几乎地球的整个表面的覆盖。本研究中使用的无云NOAA-AVHRR图像自2002年10月以来由印度理工学院Roorkee卫星地球站（IITR-SES）定期获取并归档。

雾的检测可以使用所有通道的NOAA-AVHRR。但是最好在通道1和2中检测到，因为白天的高反射率。从Level 1b数据制备伪彩色复合（几何校正）图像。使用NOAA-AVHRR的两个红外通道（3和4）也可以进行雾检测，并且使用它们的差异来研究各种云和夜间雾的特性。在几个选择的NOAA图像上进行分析，发现其被雾影响。在选择图像时，将图像中研究区域的适当覆盖和最大雾覆盖作为主要基础。在本研究中，包括了2005-2006,2006-2007和2007-08的附加数据集，并与根据早期研究的雾期进行的结果和解释相结合。

从俄罗斯的气象服务器（2008）获得了气温，相对湿度和风速的每日数据（一天的不同时间），并组织了气象站（图1）在雾影响带内和附近。 由于大气和地表的累积辐射冷却效应，在午夜到黎明之间雾的形成是最大的，收集早晨数据（当地时间上午4点到5点）用于分析。 对于高程数据，使用地理编码的全球USGS DEM（美国地质调查 - 数字高程模型）（1km分辨率）（美国地质调查，2008）。

图1 气象站分布图

图1显示在研究中使用空气温度，相对湿度和风速数据的气象站的位置。

2.2方法

目前工作的主要目的是开发一个基于GIS的雾预测模型。但在进行任何预测之前，有必要确定雾形成过程中的影响参数。因此，为了找出雾形成的最佳气象参数，在GIS平台（Arc GIS 9.2）中整合和分析了不同的数据集（空气温度，相对湿度，风速和海拔）。为了对卫星和气象数据进行综合分析，卫星图像的预处理在ERDAS IMAGINE 9.0中进行。

2.2.1有利的地形和气象条件

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