浓雾是一种常见的灾害性天气现象,它对社会经济及人们的生产生活有着极其重大的影响。因此,对浓雾天气及时准确地预报对人们的衣食住行有着重要的现实意义。纹理是天气形势图的突出特征,给定天气形势图,有效地从中提取并表示其纹理特征是实现雾型实时在线预报模型的前提。通过对浓雾天气形势图纹理特征的分析,提出两种浓雾天气实时智能判别模型:(1)基于 ILBP(Improved Local Binary Pattern,ILBP)算法的浓雾天气智能判别模型。它通过调整LBP算子中二进制多项式各项前的系数进而实现其提取特定方向上纹理特征的能力,用于对天气形势图的纹理特征进行提取,用Chi统计函数做相似性度量函数,对浓雾天气类型进行判别。(2)基于图像特征向量的浓雾天气智能判别模型。它通过计算浓雾天气形势图分块后的特征向量,来表示该形势图的纹理特征,利用基于欧式距离定义的相似性度量函数来计算两幅图像特征向量的相似性,以此来判定两幅图像的相似与否,从而对浓雾天气类型进行判别。将江苏地区2010-2014年累积的浓雾天气形势图取作基准库,2015-2017年的取作测试库,准确率(Probability of Detection,POD)、虚警率(False Alarm Rate,FAR)及临界成功指数(Critical Success Index,CSI)取作评价指标,实验结果表明,基于ILBP的浓雾天气形势图智能预报模型在POD、FAR及CSI这3个指标分别为0.884、0.15和0.76,基于图像特征向量的浓雾天气智能判别模型相对应的三个指标分别为0.871、0.169和0.74,指标值确认这两种预报模型都具有高度的准确性和可靠性。