최근 안개 예보에 적용되는 두 가지 접근은 통계적 또는 물리적 방법으로 나눌 수 있다. 통계적 방법은 회귀, 상관관계, 분석, 결정 트리 등 다양한 통계적 분석에 기본을 두며 안개 예측인자(predictor)와 예측변수(predictand)의 비선형적 관계를 성공적으로 분석할 수 있는 인공 신경망, 퍼지 로직 등을 포함하고 있다. 통계적 방법은 관심 지역의 안개 입력장 변수 정보와 충분한 안개 관측값이 존재할 경우 적용가능하며 매우 유용하게 활용될 수 있다. 통계적 방법은 계산상 효율성으로 인하여 수치모델을 이용한 예보와 별개로 독립적인 도구로써 사용될 수 있으며, 수치 예보 모델과 결합하여 운영할 수 있다. 그러나 통계적 방법은 실제 3차원 기상 구조와 안개의 발달 과정을 고려하지 못한다는 단점이 있다.
안개 예보에 사용되는 통계적 방법은 다양한 통계적 분석을 기본으로 충분한 관측값이 있다면 유용하고 효율적이라는 장점이 있다. 그러나 3차원 기상 구조와 안개 발달 과정은 고려하지 못하는 단점도 있다.