摘要：基于概率分布特征定義全新風速閾值選取方案,不受地域及季節(jié)性影響,并綜合風向信息建立兼顧風向風速的風場分類列表,采用鄰域空間檢驗技術(shù)構(gòu)建可集成風向風速的矢量風場檢驗方法?；?018年4月1—30日GRAPES_Meso模式不同分辨率(10 km及3 km)逐小時預(yù)報產(chǎn)品,利用所開發(fā)的矢量風場檢驗方法分析表明:模式風向預(yù)報的隨機性隨著風速的增大而減小,即弱風的風向難以成功預(yù)報。通過矢量風場綜合分析發(fā)現(xiàn)高分辨率預(yù)報效果在170 km空間尺度上24 h預(yù)報最大評分優(yōu)勢可達0.24,各鄰域空間尺度上評分分布趨勢保持一致。通過敏感性分析發(fā)現(xiàn),所獲取的綜合指標可用于反映風場預(yù)報性能。同時,不同矢量風場分類方法將對評估結(jié)果產(chǎn)生影響,高分類方法評分穩(wěn)定性更好,低分類方法受限于單一分類權(quán)重過大而影響評估一致性。因此,在計算能力允許的條件下,選擇較高分類方式將有助于獲得更為穩(wěn)定的檢驗效果。