| 奖励简介： |
自2006年以来，安徽省气象局陆续开展了具有本地特色的模式降尺度预测研究工作，本项目成果即为其典型代表。项目历经9年，由4个课题凝练而成，研发出四种针对安徽省和淮河流域降水的降尺度预测模型。项目利用国家气候中心动力气候模式产品，结合安徽省本地气候特点和影响系统，从预测信号选取（包括大气环流高度场、海平面气压、风场等）和预测模型建立（完全预报方法、模式输出统计方法、场相关）等方面，研发了大气环流动力-统计、多要素、MOS法（模式输出统计）和EOF（经验正交函数）迭代等四种降尺度模型来预测安徽省月、季降水量，并构建了预测业务系统。
该项成果提出由旬尺度环流来预测旬降水量的技术方法，细化了原有的以月为尺度的预报时间分辨率；提出采用变换预报因子场的方法来确定最优因子场，建立优化EOF迭代降尺度预测模型；考虑到不同降尺度模型预测技巧有高低之分，提出以历史预测性能为依据的多模型综合集成方案。
项目成果陆续在安徽省气候中心、淮河水利委员会水文局、安徽省植物保护总站和安徽省农村综合经济信息中心的业务服务中得到应用，并在淮河流域气象中心推广。该成果的应用提高了安徽省和淮河流域短期气候预测客观化水平和预测质量。根据2007-2014年统计，其预测准确率比气候模式预测提高5%～10%，预测质量在全国32家单位为中上水平，其中2007年和2012年排名第2。业务应用以来准确预测出2007年淮河流域性洪涝、2008年淮河春汛、2011年秋冬春三季连旱、2013年高温伏旱、2014年冬末低温雨雪等气候异常和灾害，在防汛抗旱、农业生产、交通运输、电力调度等方面为各部门提供了有力的决策依据，受到多个部门肯定，取得良好的社会效益。
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