大雾预报主要通过气象部门的官方平台发布，包括中国气象局官网、国家气象中心网站及各地气象台站。具体预报信息会通过预警信号（如黄/橙/红色大雾预警）和区域能见度数据呈现，重点覆盖沿海地区、盆地地形区及高速公路等高影响路段。例如大连平流雾多发区、四川盆地中部等地常被列为预警重点区域。

大雾预报的核心依据来源于多维气象数据融合与数值模型计算。现代预报系统首先依赖全球气象观测网络，包括地面自动气象站、探空气球、海洋浮标和卫星遥感设备。以大连平流雾为例，其预报需要实时监测海表温度与东南风暖湿气流的相互作用，当海温低于气温5℃以上时，模型会触发平流雾形成算法。我国目前采用的GRAPES数值预报系统可将水平分辨率精细至3公里，针对亳州等雾频发区还建立了支持向量机专项模型，通过87种预报因子交叉验证提升准确率。在交通气象领域，江苏研发的路温空间推演技术能提前1小时预警团雾，使高速公路事故率下降37.8%。这些技术突破源于对雾物理机制的深入研究——当近地面空气饱和且风速小于3米/秒时，水汽凝结形成的微小水滴会使能见度降至1公里以下，若持续6小时即构成大雾过程。世界气象组织数据显示，优化后的预警系统可使大雾相关交通事故减少43.6%，印证了精准预报的防灾价值。当前预报仍存在局地性挑战，如城市热岛效应会改变雾的消散节奏，这需要融合AI技术进行动态修正。未来随着气象大模型算力提升，分钟级更新的"超本地化"雾况预报将成为可能。