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在机载气象雷达早期开发中，数值天气模型是一个非常重要的环节，而天气模型中风场的准确性直接影响整个模型的准确性。为解决数值天气模型中的连续图像运动分析问题，提出一种基于运动场Helmholtz分解的低维流体运动估计方法。通过少量涡流粒子和源粒子的演化，得到光流场的低维参数化表达，即非旋旋转量和螺旋量基函数的线性组合，其中基函数由格林核梯度构成，系数值和基函数参数通过最小化代价函数获得。实验结果表明，与传统光流法相比，该方法的计算速度快了近4倍，风场更为准确地反映了实际的天气状况，在风场反演中更为可靠。