本文通过对暴雨灾害重大气象服务的流程梳理,研究开展影响暴雨气象服务效益的主、次、子因子分析研究,综合利用各种数理方法,确定了各影响因子及其对服务效益的贡献系数,建立起简易而适于业务应用的暴雨重大气象灾害服务效益评估模型,并对近年来典型的暴雨服务过程开展了服务效益试评估。通过流程梳理分析,发现影响暴雨气象服务效益的主要因子有预报的准确率V、信息的覆盖率P、服务的及时率E、服务的反馈率O和灾情效益率Z。对每个因子进行具体分析,确定求算公式,构建效益评估模型,再结合近年来暴雨气象服务工作的实际案例,试评气象服务效益,再结合专家打分法,确定各因子对结果的贡献系数,对效益评估模型进行修订。结果表明:修正后的数学模型为W=(0.253V+0.143P+0.173E+0.293O+0.138Z)X100。由此,我们可以看出各个互为关联的因子在综合服务效益中的贡献率,分析结果与当前业务评估实际情况较为吻合。服务反馈率即为政府抗灾救灾的反馈措施,得分越高,效益最为明显,是主因子;其次是预报准确率和及时率,为次因子,贡献次之,预报越准确、服务越及时,为抗灾救灾的效益越明显;在当前服务方式越来越多的条件下,信息已能快捷、全面的送达受众人手中,且其覆盖面已基本达到较广的基数,故其贡献率已弱化;气象部门提供决策参考服务,政府与民众是抗灾救灾的实际操作着,他们的工作与实际灾情紧密相关,故灾情率相对气象服务效益其贡献率为最小,为子因子。暴雨气象服务效益评估涉及的行业较广,评估因子收集、评价可操作性、难度都较大,本文仅结合业务操作实际而探索其服务效益评估,对于其它重大灾害效益评估具有一定的可参考性。通过暴雨气象服务效益评估模型的应用,可以有效指导提高暴雨等重大气象灾害的气象服务工作,提升气象服务水平,提高气象防灾减灾工作效益。