环境监测网络的不断完善和气象预报的模型逐步的向精细的方向发展之际，高时空的分辨率的能见度的数据也就成为了我们一项宝贵的基础的环境参数.。借助对交通、海事、电力等诸多行业的能见度传感器所产生的海量的实时数据的有效的整合与深度的挖掘，不仅将极大地为大范围的环境的质量的评估提供了坚实的数据基础，也将极大地为高精度的气象预报提供了重要的数据来源，其所带来的巨大的融合应用的潜力也正通过我们初步的研究与实践的数据的初步的验证。

不仅在环境监测的数据中我们就可以看到，能见度的变化与大气中气溶胶的颗粒物的PM2.5、PM10的浓度的变化都存在着密切的相关性。依托于对城市或区域内的能见度传感器网络的数据与国控的环境监测站的颗粒物的浓度数据的深入的算法的关联与模型的精确的校正的完善，才能更细致、更快速的对其所对应的颗粒物的污染的空间的分布的实现的估算。采用对这类技术的有效的空间插值的补充手段，尤其对监测城市的局部的污染团（如秸秆的焚烧、工业的排放等）的扩散与迁移都具有较好的应用前景，其相关的研究也初步的将其反演的结果与移动的监测车的实测的数据的的相关系数都可达0.8以上。

但在气象预报的尤其是短临预报的实质性应用中，实况的能见度数据却成为了检验和同化数值模式的输出的关键的“真值”，同时也为短临预报的准确性提供了可靠的参考依据。基于对边界层的密集的能见度传感器的观测网的构建，不仅能对比传统的气象站更为丰富的对低能见度的边界层的初生、发展、消散的过程信息的获取,同时也能更好地为对其的预报、预警、防治等提供重要的科学依据.。凭借将这些实时的数据有机地同化至预报的模式中，不仅可以显著地改善对近地面的湿度场、风场的分析的精度，而且对雾、霾的生消的时间和范围的预报都能取得较好的预报准确率。借助对该试点的初步探索，我们的气象部门已经初步证明了将能见度的传感器观测资料的融合应用于区域的雾霾短时的预报的准确率的明显的提升了约5-10个百分点，从而也初步的为其在今后的气象服务的精细化的进程中开了了一个崭新的天地。