海雾对中国沿海的海上交通、渔业和居民生活有着显著影响。以往研究大多数研究集中于个别案例的模拟和分析或者长时间尺度的海雾统计特征。但是不同区域、不同季节及不同气象背景下的海雾表现不同，对这些差异的全面比较还比较缺乏，导致了对海雾形成机制和预报方法的普适性不足。

围绕上述问题，我院沈菲菲教师团队基于天气研究与预报模型WRF（Weather Research and Forecasting Model）进行了高分辨率数值模拟。团队结合实际的气象观测数据和卫星辐射数据，探讨了不同的气象条件如何影响海雾的形成及其演变。本研究通过对2018年3月27日至4月2日浙江海域和2021年1月20日至26日琼州海峡的海雾事件进行数值模拟，结合大气层的热力学分析，揭示了两地海雾的形成机制。两次海雾事件虽然都由暖湿空气的冷却作用驱动，但它们的热力学结构有所不同：浙江海域呈现较强的海气温差，而琼州海峡则表现出更深且更稳定的大气结构。研究结果显示，浙江海雾事件受海面温度较低和大海气温差显著影响，低层逆温层较低（低于850hPa）；而琼州海峡事件则表现出更深的稳定大气结构，暖湿空气作用更深且逆温层出现不连续性。此外，研究中还比较了两种能见度预测算法（FSL与SW99）在海雾预测中的表现，FSL算法在预测雾区范围上表现更好，但在具体能见度数值的预报方面，SW99算法的表现更为精准。

本研究充分利用了卫星观测、大气再分析数据和数值模拟的协同作用，通过对两次典型海雾事件的对比分析，揭示了不同气象条件下海雾的形成与演变机制，为区域海雾预报提供了理论依据。不足的是本研究尚未提出更精确的能见度计算方法；且对不同气象参数的敏感性分析存在局限，仅研究了这两次海雾个例。未来的研究应进一步考虑平流冷却型海雾的微物理特征，结合更精确的数值模拟和数据同化技术完善能见度预测方法，以提高海雾具体能见度数值预报的准确性。

Figure1.Distribution of cloud-water mixing ratios and vertical sections for (a,b) Zhejiang case at 0ooo UTC on 30 March, 2018; (c,d) Qiongzhou Strait case at 0000 UTC on 24 January, 2021.

Figure2.Vertical section of the equivalent potential temperature for the Zhejiang sea fog at (a) 0ooo UTC, (b) 06oo UTC, and (c) 1200 UTC on 30 March, 2018 and the Qiongzhou Strait sea fog at (d) 0oo0 UTC, (e) 0600 UTC, and (f) 1200 UTC on 24 January,2021 (unit: K).

Figure3.Visibility distributions calculated by the Sw99 and FSLformulas (Unit: m) for Zhejiang case (the left column) with (a) SW99 algorithm,(b) FSL algorithm at OoooUTC on 30 March,2018; for Qiongzhou Strait case (the right column) with (c) SW99 algorithm, (d) FSL algorithm at 00ooUTC on 24 January,2021.

论文信息：

Ye X-Y, Shen F-F, Fei H-Y, Sun Q-L, Shu A-Q, Wan S and Chen H (2025) The study of thermodynamic mechanisms of advection-cooled sea fogs for two cases based on the WRF model. Front. Earth Sci. 13:1627881. https://doi.org/10.3389/feart.2025.1627881