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構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)逐小時預報產品,利用所開發的矢量風場檢驗方法分析表明:模式風向預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報。通過矢量風場綜合分析發現高分辨率預報效果在170 km空間尺度上24 h預報最大評分優勢可達0.24,各鄰域空間尺度上評分分布趨勢保持一致。通過敏感性分析發現,所獲取的綜合指標可用于反映風場預報性能。同時,不同矢量風場分類方法將對評估結果產生影響,高分類方法評分穩定性更好,低分類方法受限于單一分類權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定的檢驗效果。