本文将温州多普勒雷达2004～2007年VAD风廓线资料和相邻洪家探空站同期经修订的探空风廓线资料对照进行统计分析,研究了两者之间的差异和相关性,对不同高度层以及三种不同降水系统（大面积连续性降水、阵性降水、热带气旋降水）VAD风廓线资料的精度进行了分析,初步探讨了动力物理量场对VAD方法反演精度的影响,并分析了误差来源。得到如下结论:利用NCEP（1°×1°）再分析格点资料计算雷达站和该邻近探空站不同高度的水平风差异,用它对探空风廓线资料进行修正,使之和雷达站位置匹配。以此,有效地解决了对处于不同位置的探空站和雷达站的风廓线进行比较时的困难。分析表明,这种订正明显提高了二者间的相关性。统计表明,VAD方法反演的风廓线与探空廓线之间具有较高的相关性。204个样本26个高度层风向的总体相关系数为0.89,风速相关系数为0.81。反演的风向质量优于风速,雷达对风场的获取能力随着高度降低。在所有的26个高度层,风向相关系数的均值为0.86,平均绝对偏差的均值为20.30°;风速相关系数的均值为0.78,平均绝对偏差的均值为3.81ms^-1。风矢量差具有较好的集中性,其标准差平均为3.55ms^-1,说明VAD反演方法在26个不同的高度上具有比较稳定的反演能力。该标准差随高度而递增,说明VAD方法的反演稳定度随高度而降低。对三种不同降水系统分别计算二者相关性,结果表明:总体而言,VAD方法对大面积连续性降水的风向和风速的反演质量最好,其次是热带气旋降水。风向、风速偏差最大的均为阵性降水。热带气旋降水样本中的速度模糊数据直接影响了VAD方法对风速的处理。阵性降水和热带气旋降水的风速偏差频率分布明显左偏,表示VAD方法在这两种降水系统中对风速存在较严重的低估。VAD方法反演阵性降水的风场时几乎在所有的高度上都表现出最强的不稳定性和最大的误差。在4.0km高度以下,热带气旋降水中的风向数据质量优于其他两类,4.0km高度以上,其风速的相关性较低,但偏差值却为三类降水中最小。热带气旋降水样本在所有高度层上的风矢量偏差具有最高的离散度。连续性降水的风矢量偏差的标准差最小也最稳定,约2.0ms^-1～3.0ms^-1。由相关系数所确定的统计对象之间的相关程度仍然具有一定的随机和不确定性。从本研究的结果看来,这主要取决于各种不同降水类型中数据点的互补情况。对于固定的地点,其一年四季降水类型的分布几乎是相对稳定的,其中变动的因素主要来自于测得的不同类别的风场当我们将它们放在一起作为一个总体研究时,是否较好地分布在拟合直线的周围。高空的垂直速度、散度和涡度量对VAD方法反演风场的精度并无直接影响。若假设误差在可接受的范围内,这一研究结果证实了VAD的谐波分析方法具有很高的可信度,垂直速度、散度和涡度等信息被保存在零阶谐波和二阶谐波中,并不会对一阶谐波中提取的风向和风速产生明显的影响。