为了比较不同微物理方案、边界层方案和陆面方案对大雾过程模拟效果的影响,本文利用WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对江苏省2011-2013年期间发生的21场大雾过程进行了数值模拟,探讨了模式不同参数化方案对大雾过程数值模拟的影响,确定了基于模式输出结果的成雾判别指标。研究结果表明：(1)综合考虑微物理方案、边界层方案和陆面方案对地面气象要素、高空温度及雾区分布等要素的影响,微物理方案选用WDM6方案,边界层方案选用QNSE方案,陆面方案选用SLAB方案时,雾的数值模拟效果最优；(2)在最优参数化方案设置下,兼顾气象业务部门有限的计算资源和较高的模式垂直分辨率,对21个大雾个例发生的大气背景进行数值模拟和诊断分析后发现：江苏省境内雾的预报指标应为模式最低层(30-40m高度)液态含水量大于0.015g/kg,或2m相对湿度大于95%,且10m风速小于3m/s。利用确定的最优参数化方案组合和多要素预报指标,用WRF模式对江苏省2014年10-11月进行了逐日07时大雾预报,以评估WRF模式在逐日预报中对大雾天气的预报能力。再利用WRF模式的输出结果驱动一维雾模式PAFOG进行逐日07时预报,并对两种模式的预报效果做了比较分析,结果表明：(1)WRF模式和WRF-PAFOG模式对区域雾都表现出了一定的预报能力,但均存在空报率较高的不足；(2)总体而言,WRF模式的预报效果要略优于WRF-PAFOG模式,前者对两个月的逐日预报TS(Threat Score)评分、漏报率FAR(False Alarm Rate)、空报率MR (Missing Rate)分别为13.3%、84.9%、46.8%,后者分别为11.5%、82.9%、74.1%。(3)两种模式在雾预报方面各有所长,WRF模式主要对大面积区域雾的预报效果较好,体现在漏报率较WRF-PAFOG更低,WRF-PAFOG模式主要对分布较为分散的局地雾预报效果较好,体现在空报率较WRF略低。