風能資源評估在數學上的邏輯是什么？或者說，風資源評估由什么數學理論支撐？筆者認為風能資源評估的核心邏輯是貝葉斯理論。

　　貝葉斯定理由英國數學家貝葉斯(Thomas Bayes 1702-1761)發展，用來描述兩個條件 概率之間的關系，比如P(A|B)和P(B|A)。按照乘法法則，可以立刻導出：

　　P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)

　　如上公式也可變形為：

　　P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A)

　　因此，由貝葉斯公式推導出貝葉斯理論的核心觀點，即是綜合所有已知信息P（A）、P（B），分析推測未發生事件的發生的概率P（A∩B）；相關的已知事件獲知越多，所推測的未發生事件的發生概率越為準確。

　　對應到風能資源分析中，風能資源分析中涉及到風數據統計，地理信息統計，地形地貌分析，現場地質、道路情況，當地電網情況，軟件模型等，這些都會對風能資源分析及微觀選址會造成一定的影響，獲取到的資料越多，對風能資源的分析會更加準確，對擬選點位的把握會更加準確。

　　因次，風能資源分析在數學邏輯上完全符合貝葉斯理論。依據已知的各種數據，主要上測風塔實測數據，分析所獲知的數據，通過CFD等軟件建模，預測未來風電場建成后的發電量。