摘要：在海霧的短時臨近預報中,初始場的水汽凝結狀態(tài)扮演著重要角色。為了改進初始場的云水含量,本文提出直接同化霧體云水信息的思路。針對2011年5月一次大范圍的黃海海霧,借助EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法,嘗試進行了極軌衛(wèi)星反演云水路徑數據的同化試驗。結果表明:(1)通過利用EnKF 將云水混合比增加到背景場和分析場的控制變量中,構建云水觀測數據與背景場之間的關系,實現云水路徑數據的直接同化是可行的;(2)同化云水路徑可顯著改善海面氣溫與濕度狀態(tài),大幅提高海霧預報效果;(3)EnKF能夠基于集合體動態(tài)統(tǒng)計流依賴的背景誤差協(xié)方差是其取得良好同化效果的主要原因。值得指出的是,受集合樣本誤差的影響,需要特別關注云水含量與風之間的相關關系。