俞涵婷，廖晨昕，王可欣，陈华忠

（1.椒江区气象局，浙江台州318000；2.余杭区气象局，浙江 杭州311100；3.玉环市气象局，浙江玉环317600）

1 引言

海雾是海上灾害性天气现象之一。它给近海航运、港区作业和渔业生产带来很大影响[1]。它的复杂性给预报带来一定的困难。在中低纬度海域，大范围海雾以平流冷却雾出现的机会最多，雾也最浓，成为海雾预报的重点[2-3]。海雾一般多出现在低于20 ℃的海区里，高于20 ℃时雾逐渐减少，超过25 ℃不再有雾[4]。张苏平等[5]通过天气研究预报模式（Weather Research and Forecasting Model，WRF）模拟得出：黄海海温升高（0.5～2 ℃），海雾面积相应减小；升温程度越大，面积减小的越多。在湿度较小的薄海雾区，海温变化对稳定度影响稍大；而在湿度较大的浓海雾区，海温变化对稳定度的影响不大。这说明了下垫面温度、湿度、稳定度相互之间以及它们分别对海雾的影响。郑怡等[6]对渤海沿岸的海雾分析认为：沿岸相对湿度在90%以上，近海相对湿度在80%以上，低层大气存在逆温层，有利于渤海海雾的生成和发展。黄健等[7]利用2000—2008 年1—5 月的资料，采用分类与回归树方法（Classification And Regression Trees，CART）对海雾生成前24 h 的海洋气象条件进行分析，利用近地面预报因子，如：10 m风向和风速、1 000 hPa和850 hPa的温度、湿度和风场等建立海雾预报决策树模型，对不同地域海雾预报的准确率在73%以上。史达伟等[8]基于5种机器学习算法（如线性支持向量机及多层神经网络等）对特强浓雾开展诊断，测试认为CART算法易于使用，且效果较佳。高荣珍等[9]肯定了用CART方法建立青岛沿海海雾预报模型的可行性，并指出850 hPa 风向在青岛沿海海雾决策树预报模型中也很关键。……