风是地球上最普遍的自然现象之一,小尺度风场研究中,风数据的获取存在气象站点固定、分布稀疏等问题,已采集到的数据也没有较精确快速的算法预测整个研究域风场。本课题主要研究小尺度范围复杂地形的风场的数值预测方法,同时提出一种多点同步风数据采集方法和数值结果的后处理方法,形成采集数据、预测风场到最后可视化的完整的解决方案。选取福建省龙岩市新罗区东宝山作为试验区域,主要研究内容及创新点如下:首先,提出一种多点同步风数据采集平台框架,风速风向传感器作为终端采集风数据,两个一组为一个测量点。采用功耗低、传输距离远的物联网协议进行无线通信,工作在公有频段。使用太阳能面板、蓄电池和控制器的组合,使能二十四小时工作并在任意位置点测量。为每个传感器分配唯一的地址,上位机同时发送数据包给所有的传感器,接收端采用适于检测信道干扰的循环冗余校验算法。传感器对收到的数据包进行应答并返回给上位机,上位机对回传的数据包检验并提取测量结果,然后将数据存储在数据库。接着,根据前文所述采集到的数据,使用不同的算法对研究区域所有位置点的数据进行预测。采用数理统计插值方法包括反距离加权法、局部多项式法、径向基函数法和基于计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）的动量守恒模型,对风速风向分开计算比较,算法需要根据实际结果进行参数修正。统计插值方法的核心是权重的选择,动量守恒方法取决于边界条件、计算模型和离散处理。对动量守恒模型的参数进行了一定的简化,将不同数值方法模拟的地形风场与实测结果进行了对比分析。然后,提取上一步数值计算结果的三个特征数据,风速、风向、高度。利用高程数据和OSGEarth图形引擎构建地形,再结合风速风向数据,计算出每个网格对应的风属性。属性包括风速、风向、网格风向矢量、地形法向、材质。然后构建风节点,风节点根据网格对应的风属性,改变风节点大小、颜色、位置、角度。建立以场的角度描述流体的欧拉风场和以质点的角度描述流体的拉格朗日风场。最后,搭建了数据的采集平台和计算后处理的原型系统。依据采集的数据进行多次实验,表明动量守恒模型精度高于统计插值方法,其在迎风坡和地形顶部表现最好,在背风侧精度降低。后处理算法计算快,效果逼真,画面流畅,能直观的展现出数据的特征。