摘要：在海霧的短時臨近預報中,初始場的水汽凝結狀態扮演著重要角色。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,大幅提高海霧預報效果;(3)EnKF能夠基于集合體動態統計流依賴的背景誤差協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。