本文首先阐述了连续脉动风速场模拟的两种传统方法，即连续的本征正交分解(CPOD)和频率-波数谱表示法(FSRM)，并详细探讨了两种传统方法之间的联系：①利用特征函数与傅立叶基函数以及特征值与频率-波数谱密度函数之间的关系，导出了两种传统方法的等价关系；②讨论了两种传统方法所需随机变量数量存在差异的原因。上述两种传统方法都属于蒙特卡罗模拟方法，其在模拟随机风场时不可避免地存在计算量巨大和模拟结果不能在概率密度的层面上描述随机风场的概率特性两大桎梏。为此，本文将随机函数的降维思想引入到上述两种传统方法中，实现了仅用2个基本随机变量即可对连续脉动风速场进行有效降维。同时，对基本随机变量进行代表性选点实现了仅需生成数百条样本时程即可在概率密度的层面上精细化地描述连续随机风场的概率特性，这与概率密度演化理论在本质上具有统一性，因而可将二者结合服务于复杂工程结构随机风荷载作用下的动力响应与可靠度精细化分析。最后，以Kaimal脉动风速谱和Davenport空间相干函数为例，通过引入快速傅氏算法(FFT)提高计算效率，模拟了水平向连续脉动风速随机场，数值算例充分验证了本文方法的优越性。