主要完成单位：淮河水利委员会水文局（信息中心）

河海大学

水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

主要完成人员：徐时进、赵梦杰、徐  斌、刘宏伟、冯志刚

胡友兵、陈  娟、陈邦慧、周  建、崔恩贵

获 奖 等 级 ：2020年淮河水利委员会科学技术奖二等奖

内 容 简 介 ：

随着全球气候变化与人类活动影响加剧，水文时空变异性进一步增强，极端降水与干旱事件频发，导致水库预报调控的不确定性显著增加，水库防洪与兴利矛盾更加突出。

本项目综合多学科优势，继承和改进国内外先进的气象水文集合预报与水库调控技术，吸纳现有实践经验，主要解决利用多模式数值预报产品如何提高降水预报准确率、利用多模型水文集合预报如何提高洪水预报优良率和如何开展水库群实时防洪调度风险评估及优化调控三大科学问题，以理论分析为基础、淮河中游水库群应用为例证、实际需求为目标，围绕“气象超级集合预报、洪水预报实时校正与集合预报、水库（群）实时防洪风险评估及优化调控”等核心问题开展系统研究。

主要研究内容包括研发气象超级集合预报本地化释用技术、洪水集合预报技术、水库群实时防洪风险动态评估及优化调控技术以及构建水库群实时防洪预报调控综合决策平台。

本项目创建了水库群洪水集合预报与风险调控关键技术，通过实例化应用，降水预报准确率和洪水预报优良率得到了显著提高，防洪效益及社会经济效益显著。出版专著3部，取得软件著作权10项、发明专利4项，发表论文28篇（SCI/EI和核心期刊22篇）。

成果先进性及创新点：

（1）创建了气象超级集合预报本地化释用技术。基于多模式数值预报产品及实测场数据，采用知识推理和大数据分析提出了模式优选方法，构建了基于动态最优组合的淮河气象超级集合降水预报模式，显著提高了降水预报准确率。

（2）创建了多模型水文集合预报技术。构建了适合于不同产流区域下垫面特征的模型库，创建了改进的自回归校正、河流系统多点关联校正等实时校正技术，提出了多模型水文集合预报技术，显著增强了水库洪水预报的稳定性，提升了洪水预报优良率。

（3）创建了水库群实时防洪调度风险评估及优化调控技术。研发了水库群实时防洪调度风险评估模型，创立了水库群多维实时防洪风险优化调控模式，有效降低了水库群实时防洪调度潜在风险。

经济和社会效益：

项目成果率先应用于淮河流域，已推广应用于河南、安徽、江苏省水文局、漳卫南运河管理局、河海大学、南京水利科学研究院、安徽淮河水资源科技有限公司、江河瑞通科技有限公司等多家单位。近年来发布各类洪水预报数百站次，相关成果被中国水利报、中国水利网、国家防总、淮河防总等多家单位报道和采用，为流域水旱灾害防御及防灾减灾提供了重要的决策依据。

实践证明，该技术很好地适应了不同流域、不同量级的水库群实时预报与风险调控，直接经济效益超过3000万元（合同金额），防洪效益及社会经济效益显著，为各级政府、防汛部门和水库管理单位进行防洪减灾及水资源综合利用等提供了科学支撑。