基于天气分型和气象要素变化的平原地区雾潜势预报方法

本申请涉及雾潜势预报技术领域，公开了基于天气分型和气象要素变化的平原地区雾潜势预报方法，包括以下步骤：构建低能见度事件个例库，并建立高空环流与地面形势分型库；然后将实时预报场与分型库匹配以确定天气背景，并提取逆温、静风等气象要素。其关键在于，集成可移动边界概念模型，通过计算水平温度梯度识别气团边界，并将其量化为表征冷暖气团作用的离散状态特征，最后，将天气背景、常规要素及所述离散状态特征共同输入贝叶斯概率模型，计算并输出各雾潜势等级的后验概率。本发明将关键物理过程量化后融入统计模型，提升了对特定成雾机理的捕捉能力，使预报结果兼具高准确性、强可解释性与精细化概率特征。