風速と風向の高精度観測は風力エネルギー資源評価、海洋安全保障および気候変動研究の重要な基盤である。風力エネルギー資源評価の精度を向上させるため、本研究では、マルチデータマッチング分析により、異なる風場データセット（アンカーボーイ、MULOWV衛星融合風場製品、METOP衛星風場日製品）の精度と一貫性を評価し、ビジネス応用を支援するための最適データソースを選択することを目指している。三重マッチング分析法を用いて、アンカーボーイデータ、MULOWV融合風場製品データ、METOP衛星風場日製品データの風速と風向を相互に検証した。平均二乗平方根誤差（RMSE）や相関係数などの指標を計算し、異なるデータソースの誤差と一貫性を定量化し、風速条件の異なるデータの変動を分析した。系統的な研究の結果、MULOWVデータがマルチマッチングで最も優れた性能を発揮し、風速と風向のRMSEがそれぞれ1.6m/s未満、15°未満であり、ビジネス応用ニーズを満たしていることが明らかになった。MULOWVとMETOPデータは全体的に高い相関を持っているが、極端な風速条件では軽微なずれがある。MULOWVの誤差指標は他のデータソースより優れており、大規模な風場モニタリングおよびモデル検証に適している。結果は、MULOWV衛星融合風場製品が高いデータ精度とマルチソース一貫性を有し、風場モニタリングおよびモデル評価の主要データソースとして使用され、他の風場データの校正に信頼性のある参考情報を提供していることを示している。将来的には、極端な風速条件でのデータの安定性をさらに最適化し、複雑な気象シーンでの適用能力を向上させる必要がある。

海洋衛星; 融合海表風波; 三重マッチング分析; MULOWV; マイクロ波散乱計; 風波検証