風速と風向の高精度観測は、風力資源評価、海洋の安全保障および気候変動研究の重要な基盤です。風力資源評価の精度向上を目的として、本研究ではマルチソースデータのマッチング分析を通じて、異なる風場データセット（係留ブイ、MULOWV衛星融合風場製品、METOP衛星風場日次製品）の精度と一貫性を評価し、業務応用を支える最適なデータソースを選定することを目的としています。三重マッチング分析手法を用いて、係留ブイデータ、MULOWV融合風場製品データおよびMETOP衛星風場日次製品の風速と風向のクロスバリデーションを行いました。平方平均二乗誤差（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、異なる風速条件下でのデータの変動性を分析しました。体系的な研究により、MULOWVデータはマルチソースマッチングで最良の結果を示し、風速と風向のRMSEはそれぞれ1.6 m/sおよび15°未満で、業務応用要件を満たしました。MULOWVとMETOPデータは全体的に高い相関を示しましたが、極端な風速条件下ではわずかな偏差が見られました。MULOWVの誤差指標は他のデータソースより優れており、広範囲の風場監視およびモデル検証に適しています。結果は、MULOWV衛星融合風場製品が高精度のデータとマルチソースの一貫性を有し、風場監視およびモデル評価の主要なデータソースになり得ること、他の風場データの較正に信頼できる参照を提供できることを示しています。将来的には、極端な風速条件下でのデータ安定性をさらに最適化し、複雑な気象シナリオでの適用能力を向上させる必要があります。

海洋衛星; 融合海面風場; 三重マッチング分析; MULOWV; マイクロ波散乱計; 風場検証