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云底高度作为重要的云物理特征参量，对包括空气质量、酸雨、日照率、农业干旱、边界层湍流都有 着重要的影响。云底高的准确预报与航空安全和航空公司的运营成本密切相关，是航空气象保障业务的重 要关注对象，也是仅仅依靠数值预报无法解决的难点问题，加强数值预报产品的解释和运用无疑成为航空 气象中解决云底高预报问题的重要手段。自上世纪70 年代MOS 方法的引入以来，机场云底高的预报得到了 长足的发展和进步，其预报方法也不断得到改进和完善，MOS 方法也是当前国外业务应用较为普遍的预报 技术。而国内的机场云高预报只是以经验目视判断，根据天气图和卫星云图进行简单的外推定性预报，尚 无法达到定量计算准确预报的水平。最早开展的MOS 方法开创性的将数值预报产品用于建立云底高预报统 计模型，并逐渐延伸至其他要素的解释预报中，该方法随着数值模式的发展得到了广泛的运用，目前已成 为主流的气象要素预报方法。但由于该方法高度依赖于数值预报模式，灵活性受到一定的限制，另外，线 性预报模型在描述大气非线性运动特点方面也显得无能为力。为解决这一问题，人工神经网络方法和模糊 逻辑方法逐渐引入气象要素的预报研究中，气象要素的预报技巧因此得到了长足的发展。但是两种非线性 方法在大量的实际问题应用中，也存在不少亟待解决的问题。如何提高网络的收敛性，防止出现振荡和过 拟合现象等都需要进一步深入研究。数值模式诊断预报方法通过建立云底高度与水汽含量、消光系数等微 观物理量的经验关系，揭示了云块生成消散的本质特征。因此，该方法具有较强的发展前景，但也应看到， 数值模式无法反映云底高等气象要素的局地快速变化，模式的垂直分辨率也严重制约着预报结果的准确率。 本文在介绍云底高预报的研究进展的基础上，分析各种方法的特点，并对未来的发展提出了几点看法。