La observación de alta precisión de la velocidad y dirección del viento es una base clave para la evaluación de recursos eólicos, la seguridad marítima y el estudio del cambio climático. Para mejorar la precisión de la evaluación de recursos eólicos, este estudio tiene como objetivo evaluar la precisión y consistencia de diferentes conjuntos de datos de campos de viento (boyas ancladas, productos integrados de campos de viento satelitales MULOWV, productos diarios de campos de viento satelitales METOP) mediante un análisis de coincidencia de múltiples fuentes, seleccionando la mejor fuente de datos para apoyar aplicaciones comerciales. Se utilizó un método de análisis de coincidencia triple para la validación cruzada de la velocidad y dirección del viento entre los datos de boyas ancladas, productos integrados MULOWV y productos diarios METOP. Calculando el error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de correlación, se cuantificaron los errores y la consistencia de las diferentes fuentes de datos, además se analizó la variabilidad de los datos bajo diferentes condiciones de velocidad del viento. El estudio sistemático mostró que los datos MULOWV tuvieron el mejor desempeño en la coincidencia de múltiples fuentes, con RMSE para velocidad y dirección del viento inferiores a 1.6 m/s y 15°, respectivamente, cumpliendo los requisitos para aplicaciones comerciales; los datos MULOWV y METOP mostraron una alta correlación general, con ligeras desviaciones bajo condiciones extremas de velocidad del viento; los indicadores de error de MULOWV fueron mejores que los de otras fuentes, siendo adecuados para el monitoreo a gran escala de campos de viento y la validación de modelos. Los resultados indican que los productos integrados de campos de viento satelitales MULOWV poseen alta precisión de datos y consistencia multisensor, pueden servir como fuente principal de datos para el monitoreo y evaluación de modelos de campos de viento, y proporcionar una referencia confiable para calibrar otros datos de campos de viento. En el futuro, se debe optimizar aún más la estabilidad de los datos bajo condiciones extremas de velocidad del viento para mejorar su capacidad de aplicación en escenarios meteorológicos complejos.

satélites oceánicos; campos de viento integrados en superficie marina; análisis de coincidencia triple; MULOWV; radiómetro de microondas; verificación de campos de viento