行業(yè)動態(tài)
2026年度淮河流域氣象開放基金申報啟動：18個指南方向，12月31日截止
2026年度淮河流域氣象開放研究基金申報工作現(xiàn)已正式啟動。本次開放基金聚焦強降水智能預(yù)報、龍卷識別預(yù)警、致洪暴雨監(jiān)測、降水相態(tài)轉(zhuǎn)換等18個前沿方向，面向全國氣象相關(guān)單位開放申請，單個項目支持力度大、成果要求明確，是氣象科研人員開展應(yīng)用基礎(chǔ)研究的重大機遇。
無論您專注于人工智能氣象預(yù)報、多源數(shù)據(jù)融合、災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警還是氣候模式訂正，本次申報都為您提供了明確的研究方向與成果轉(zhuǎn)化通道。
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深耕項目申報13載，我們?yōu)榘不铡⒑?、江蘇、湖南、四川、陜西等重點省份的企業(yè)提供“前期規(guī)劃→中期培育→后期申報”的全流程服務(wù)。我們不僅是材料專家，更是您的戰(zhàn)略顧問，精準匹配政策紅利，確保每一項關(guān)鍵認證成功落地。
為展現(xiàn)我們的專業(yè)廣度，以下是我們精通的部分項目矩陣：
資質(zhì)認定：高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小企業(yè)、專精特新；
研發(fā)平臺：企業(yè)技術(shù)中心、工業(yè)設(shè)計中心、技能大師工作室；
智能綠色：智能工廠、數(shù)字化車間、綠色工廠、兩化融合；
專項榮譽：首臺套、老字號、質(zhì)量獎、科技成果評價；
知識產(chǎn)權(quán)：專利、商標、版權(quán)、軟件著作權(quán)；工商財稅同步提供專業(yè)規(guī)劃。
選擇我們，就是選擇一個全面、可靠的成功保障體系——讓您專注核心業(yè)務(wù)，將專業(yè)的事交給我們。
1.申報要求。社會各氣象相關(guān)企事業(yè)單位、高校、科研院所的專業(yè)技術(shù)人員、科研人員均可申報?；春恿饔蛩氖庀蟛块T以外的申請人申請項目時，需與流域四省氣象部門業(yè)務(wù)科技人員合作。同年作為負責(zé)人申請開放研究基金限1項，作為參加人限2項，此前作為基金負責(zé)人獲批本開放研究基金但尚未結(jié)題的，本年度不得再申請。
2.申請人應(yīng)認真閱讀《淮河流域氣象開放研究基金管理暫行辦法》（附件3）。根據(jù)《2026年度淮河流域氣象開放研究基金項目指南》（附件1）或者圍繞淮河流域觀測、預(yù)報、服務(wù)領(lǐng)域自主選題，擬定研究題目、研究內(nèi)容、研究目標，填寫《淮河流域氣象開放研究基金申請書》（附件2）。指南項目研究內(nèi)容和考核指標應(yīng)全覆蓋，同等條件下優(yōu)先支持指南項目。申請人應(yīng)對所提交申請材料的真實性、合法性負責(zé)。
3.書面申報材料需簽字蓋章，一式三份，雙面打印。申報書報送截止時間是2025年12月31日，電子版和紙質(zhì)版的內(nèi)容和格式要完全一致。
2026年淮河流域氣象開放研究基金項目指南
1.基于多源觀測和多模式智能集成的強降水短時預(yù)報技術(shù)研發(fā)
研究內(nèi)容：研發(fā)淮河流域2-6h短時強降水動態(tài)智能融合預(yù)報技術(shù)，利用雷達、衛(wèi)星、地面觀測等多源觀測資料以及業(yè)務(wù)高分辨率數(shù)值模式和AI模型等多源預(yù)報產(chǎn)品，在預(yù)報偏差分析基礎(chǔ)上，基于人工智能學(xué)習(xí)算法發(fā)展動態(tài)擇優(yōu)融合訂正、數(shù)據(jù)驅(qū)動和物理機理結(jié)合的短時臨近降水預(yù)報技術(shù)，生成快速滾動更新的高時空分辨率的定量降水預(yù)報。
考核指標：預(yù)報評分相對數(shù)值模式提升3%～5%，申報1項專利，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
2.基于XGboost算法的不同量級船舶通航氣象條件研究及服務(wù)產(chǎn)品研發(fā)
研究內(nèi)容：應(yīng)用已布設(shè)的集成式內(nèi)河交通氣象監(jiān)測儀，以及公里級格點實況以及AIS航運信息，分析大風(fēng)、大霧和短時強降水等天氣現(xiàn)象對淮河流域航運安全影響的全尺度特征，利用XGboost機器學(xué)習(xí)算法，建立不同類型船只航行行為與天氣條件之間的關(guān)聯(lián)模型，建立適用于不同類型船只、不同等級航段在不同天氣條件下的風(fēng)險分級指標體系，研發(fā)面向不同類型船只航行的氣象風(fēng)險等級預(yù)警產(chǎn)品。
考核指標：生成淮河流域船只安全航行的短臨風(fēng)險預(yù)警產(chǎn)品；申請1～2項標準，發(fā)表1～2篇核心論文。
3.多源觀測數(shù)據(jù)融合的百米級氣象實況產(chǎn)品區(qū)域適用性評估與優(yōu)化研究
研究內(nèi)容：基于百米級分辨率多源融合實況分析產(chǎn)品，結(jié)合壽縣國家氣候觀象臺及周邊區(qū)域的高密度、高質(zhì)量本地觀測數(shù)據(jù)（包括自動站、風(fēng)廓線雷達、微波輻射計和通量觀測等），構(gòu)建一套精細化評估驗證體系。
考核指標：建立一套標準化、自動化的格點產(chǎn)品評估檢驗系統(tǒng)，研發(fā)一種基于機器學(xué)習(xí)的百米產(chǎn)品本地化偏差校正算法，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
4.淮河流域極端降水的大氣水循環(huán)-云微物理特征與協(xié)同演變機制研究
研究內(nèi)容：基于綜合觀測試驗、診斷數(shù)據(jù)集和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，精細診斷淮河流域極端降水過程大氣水循環(huán)異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征，研究大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機制。
考核指標：結(jié)合地基與衛(wèi)星遙感建立淮河流域水汽－云－降水融合數(shù)據(jù)集；得到極端降水過程大氣水循環(huán)圖像與異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征；建立極端降水過程大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機制與概念模型；發(fā)表論文1～2篇，其中SCI1篇。
5.基于深度學(xué)習(xí)和大氣變量分解的淮河流域強降水中期預(yù)報技術(shù)
研究內(nèi)容：在數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品、集合預(yù)報產(chǎn)品和氣象大模型預(yù)報產(chǎn)品基礎(chǔ)上，利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建強降雨事件預(yù)報模型，從災(zāi)害性天氣物理分解和可解釋性設(shè)計兩個角度改進深度學(xué)習(xí)算法；融合大氣變量的物理量分解，解決當前降雨天氣預(yù)報深度學(xué)習(xí)訂正方法極值偏弱的問題，提升降雨極值深度學(xué)習(xí)訂正方法，延長強降雨有效預(yù)報時效，提高強降雨天氣中期預(yù)報能力。
考核指標：構(gòu)建基于擾動場、集合異常度、濕切應(yīng)力模等的強降雨事件中期預(yù)報模型，開展業(yè)務(wù)試用；基于站點實況和融合實況開展強降雨中期預(yù)報模型效果檢驗評估和訂正，形成優(yōu)化產(chǎn)品。發(fā)表1～2篇核心論文。?
6.多源定量降水預(yù)報集成的面雨量訂正方法研究與應(yīng)用
研究內(nèi)容：基于多源實況融合降水、智能網(wǎng)格預(yù)報、EC、CMA等模式降水資料，研制淮河流域（河南段）汛期不同方法的中小流域面雨量訂正預(yù)報模型，構(gòu)建不同時間尺度（3、6、12、24小時）不同量級淮河流域（河南段）面雨量預(yù)報產(chǎn)品，評估不同方法、不同時間尺度及不同量級間的面雨量訂正產(chǎn)品在淮河流域（河南段）的適用性，為淮河流域（河南段）防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。
考核指標：建成淮河流域（河南段）的自適應(yīng)集成的面雨量預(yù)報訂正算法；申請軟著1到2項；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
7.多場景災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警新技術(shù)研究
研究內(nèi)容：建庫與優(yōu)模：研發(fā)能源、交通、金融行業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警知識庫，明確行業(yè)核心風(fēng)險點；構(gòu)建覆蓋淮河流域典型地形與行業(yè)的多災(zāi)種特征標注數(shù)據(jù)集，微調(diào)大模型以自動生成預(yù)警產(chǎn)品、動態(tài)優(yōu)化處置策略（如線路巡檢、路段管控）。融數(shù)與算法：整合多源氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、對齊、融合構(gòu)建智能評估模型；研發(fā)動態(tài)閾值算法，實現(xiàn)“地形-行業(yè)-災(zāi)害”精準匹配。孿生與預(yù)測：搭建能源（跨流域輸電線路）、交通（高速樞紐）等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生模型，模擬災(zāi)害全生命周期，量化破壞程度，優(yōu)化韌性評估指標，提升極端場景下智能響應(yīng)能力。
考核指標：形成3套行業(yè)預(yù)警知識庫、10TB以上多災(zāi)種數(shù)據(jù)集；研發(fā)預(yù)警大模型（準確率≥85%，響應(yīng)≤5分鐘）、智能評估模型、動態(tài)閾值算法（匹配精度≥90%）；搭建數(shù)字孿生系統(tǒng)（模擬誤差≤15%）；產(chǎn)出1-2篇核心論文、1-2項專利；在淮河流域3-5個試點驗證，實現(xiàn)預(yù)警提前量增1-2小時、準確率提升10%～15%、應(yīng)急響應(yīng)縮20%；形成《應(yīng)用指南》支撐決策。?
8.基于深度學(xué)習(xí)的氣象要素多傳感器異常數(shù)據(jù)檢測算法研究
研究內(nèi)容：以國家級氣象觀測站地面觀測大數(shù)據(jù)為研究對象，構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)處理-模型設(shè)計-訓(xùn)練優(yōu)化-異常判定”完整技術(shù)體系，重點突破三項關(guān)鍵技術(shù)：時空特征協(xié)同提?。嚎臻g維度用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）刻畫傳感器網(wǎng)絡(luò)拓撲，捕捉相鄰站點參數(shù)相關(guān)性；時間維度用LSTM或Transformer編碼器處理多尺度序列，挖掘小時、日、周級演變規(guī)律，融合時空特征解決單一維度局限；注意力機制自適應(yīng)加權(quán)：引入空間注意力層，自動識別對目標站點異常檢測貢獻高的鄰近站點（如極端天氣上游站點）；時間注意力層聚焦數(shù)據(jù)突變/漂移關(guān)鍵節(jié)點，增強異常敏感性；動態(tài)閾值調(diào)整策略：通過滑動窗口實時計算數(shù)據(jù)均值、標準差等統(tǒng)計特征，結(jié)合模型預(yù)測誤差自適應(yīng)調(diào)整異常判定閾值，適配季節(jié)、天氣系統(tǒng)引發(fā)的數(shù)據(jù)分布變化。
考核指標：研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法可早期識別傳感器故障、數(shù)據(jù)突變、極端天氣引發(fā)的可疑/錯誤數(shù)據(jù)，顯著提升氣象數(shù)據(jù)準確性；縮短設(shè)備維護響應(yīng)時效，為氣象預(yù)報預(yù)警、氣候變化研究提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐；形成可擴展、可遷移的氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)框架，適配不同區(qū)域觀測網(wǎng)絡(luò)需求。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
9.數(shù)值模式中非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化對江淮地區(qū)強降水天氣模擬的改進
研究內(nèi)容：本研究基于江淮地區(qū)強降水天氣的預(yù)報難點問題，進一步考慮小尺度地形的影響，構(gòu)建適用于高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化方案，開展針對江淮復(fù)雜小尺度地形下典型強降水天氣的模擬研究，分析非靜力效應(yīng)對次網(wǎng)格地形重力波動量傳輸和強降水天氣系統(tǒng)的影響，提高江淮復(fù)雜小尺度地形下的數(shù)值模式模擬能力。
考核指標：建立適應(yīng)高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化新方案；非靜力新方案區(qū)域降水偏差改善20%以上；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
10.淮河流域降水變化及其對淮河流域生態(tài)等的影響
研究內(nèi)容：基于高精度逐日降雨資料，利用多種氣候診斷方式，研究淮河流域不同等級降水分布及演變趨勢，探討分析降雨侵蝕力的變化及其與降水分布的相關(guān)性，進一步分析其與植被覆蓋等的關(guān)系。
考核指標：厘清不同等級降水的時空演變規(guī)律。從不同的時間尺度和空間尺度對降雨侵蝕力進行評估，并分析研究區(qū)的時空變化及侵蝕力與植被覆蓋等的關(guān)系。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
11.結(jié)合深度學(xué)習(xí)與多源衛(wèi)星遙感的淮河流域致洪暴雨及中小河流洪水精細化預(yù)警研究
研究內(nèi)容：構(gòu)建面向淮河流域洪水預(yù)警的多源衛(wèi)星遙感－深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，研發(fā)物理約束的衛(wèi)星遙感洪水預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型，開展淮河流域中小河流洪水風(fēng)險動態(tài)預(yù)警與驗證，生成直觀的、基于格點的動態(tài)洪水風(fēng)險預(yù)警圖，為防汛減災(zāi)決策提供科技支撐。
考核指標：融合物理約束的、可解釋性更強的深度學(xué)習(xí)洪水預(yù)報模型，能夠在短臨預(yù)報時效內(nèi)提供公里級、小時級的洪水風(fēng)險預(yù)警。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，提供一套可供業(yè)務(wù)部門參考的中小河流洪水精細化預(yù)警技術(shù)方案，為提升淮河流域氣象保障能力提供實例和技術(shù)儲備。?
12.基于多源觀測和數(shù)值模擬的淮河流域暴雨的多尺度因子相互作用研究
研究內(nèi)容：對影響淮河流域的暴雨根據(jù)暖區(qū)暴雨、暖鋒暴雨、冷鋒、臺風(fēng)暴雨進行分類，利用多源觀測資料以及數(shù)值模式設(shè)計敏感性試驗分析不同類型暴雨天氣下常產(chǎn)生的伴隨天氣，以及鋒面、地形、低空急流、城市熱島等多尺度強迫因子在不同類型暴雨中的貢獻，區(qū)分可能產(chǎn)生暴雨的環(huán)流形勢，尋找不同類型暴雨的預(yù)報因子。
考核指標：建立淮河流域不同類型暴雨及伴隨天氣預(yù)報的概念模型，獲得1～2項專利，發(fā)表1～2篇核心論文。
13.淮河流域群發(fā)龍卷天氣多尺度對比及預(yù)報技術(shù)研究
研究內(nèi)容：利用地面加密自動站、多普勒天氣雷達、衛(wèi)星、ERA5再分析資料等多源高時空分辨率資料，對2024年7月5日和2021年7月11—12日黃淮氣旋影響下山東地區(qū)兩次群發(fā)龍卷天氣的大尺度環(huán)流形勢、中尺度系統(tǒng)、環(huán)境條件特征進行對比分析，尋求龍卷天氣成因及機制，提煉有效的預(yù)報預(yù)警指標；評估ROSE、Swan3.0等預(yù)報產(chǎn)品，得到此類龍卷天氣的臨近預(yù)報思路，研發(fā)基于ConvLSTM機器學(xué)習(xí)模型的龍卷識別和預(yù)警技術(shù)，提升淮河流域群發(fā)龍卷天氣的預(yù)報預(yù)警能力。
考核指標：得到群發(fā)龍卷的發(fā)生發(fā)展機制；提煉龍卷的物理模型和預(yù)報預(yù)警指標；評估預(yù)報產(chǎn)品，為龍卷天氣的臨近預(yù)報提供思路；研發(fā)基于機器學(xué)習(xí)的群發(fā)龍卷的識別和預(yù)警技術(shù)，提高龍卷天氣過程的預(yù)報預(yù)警能力。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，技術(shù)報告1篇，相關(guān)預(yù)報技術(shù)在山東省氣象臺汛期短臨預(yù)報中應(yīng)用。
14.基于CMA-CPSv3的淮河流域汛期次季節(jié)降水誤差訂正技術(shù)研究
研究內(nèi)容：評估第三代氣候模式CMA-CPSv3對影響淮河流域汛期降水的副熱帶高壓預(yù)測能力；利用統(tǒng)計訂正方法（如概率密度訂正法）、多種機器學(xué)習(xí)算法等對CMA-CPSv3夏季降水次季節(jié)（15～30天）預(yù)測結(jié)果開展訂正，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報精度。
考核指標：形成適配淮河流域的訂正技術(shù)方案，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測訂正模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報精度，發(fā)表1～2篇核心論文。
15.融合多源異構(gòu)實況數(shù)據(jù)的淮河流域下游地區(qū)短時強降水智能外推技術(shù)研究
研究內(nèi)容：研發(fā)面向淮河流域下游地區(qū)的0-3小時短臨強降水智能外推技術(shù)，技術(shù)以多源觀測數(shù)據(jù)深度融合為基礎(chǔ)，構(gòu)建時空一致的雷達反射率、地面降水網(wǎng)格和閃電定位融合數(shù)據(jù)集；核心研究內(nèi)容包括構(gòu)建具有時空注意力機制和物理約束增強模塊的深度學(xué)習(xí)外推模型，實現(xiàn)強對流云團生消移動的精準捕捉與預(yù)報；最終建立業(yè)務(wù)化滾動預(yù)報機制，生成高時空分辨率的短臨降水產(chǎn)品，支撐精細化氣象預(yù)警服務(wù)。
考核指標：產(chǎn)出空間分辨率1公里、每10分鐘更新的0-3小時短時強降水預(yù)報產(chǎn)品；支持?。校h三級精準靶向預(yù)警；整體提升強降水天氣的預(yù)報時效性和精準度，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供分鐘級科學(xué)依據(jù)；發(fā)表1～2篇核心論文、形成1～2篇技術(shù)報告。
16.淮河流域冬季降水相態(tài)預(yù)報技術(shù)研究
研究內(nèi)容：聚焦淮河流域冬季雨雪冰凍過程的預(yù)報難題，結(jié)合多源觀測資料及再分析資料等數(shù)據(jù)，深入探究此類天氣的形成機制及其間降水相態(tài)轉(zhuǎn)換對應(yīng)的大氣三維結(jié)構(gòu)和微物理過程，開展多模式預(yù)報檢驗評估及偏差分析，提煉雨雪冰凍天氣及降水相態(tài)轉(zhuǎn)換的預(yù)報關(guān)鍵物理因子，進一步結(jié)合機器學(xué)習(xí)等算法構(gòu)建降水相態(tài)客觀識別模型，為提升淮河流域冬季復(fù)雜相態(tài)天氣過程的精準預(yù)報奠定基礎(chǔ)。
考核指標：建立考慮垂直結(jié)構(gòu)特征的相態(tài)識別方案，建立一套定量化的相態(tài)判別物理指標，量化給出雨雪、雨冰粒、雪凍雨轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵溫度閾值指標。完成對模式的系統(tǒng)性評估，形成一套對數(shù)值模式降水相態(tài)預(yù)報產(chǎn)品的偏差訂正技術(shù)。申請專利1項以上，發(fā)表核心期刊論文1篇，成果應(yīng)用單位不少于2家。
17.基于AI和機器學(xué)習(xí)的淮河流域中長期降水預(yù)測模型
研究內(nèi)容：基于淮河流域歷史資料和全球氣候資料，研發(fā)基于AI和機器學(xué)習(xí)的流域中長期降水預(yù)測模型，實現(xiàn)月尺度降水特征提取、預(yù)報模型構(gòu)建和預(yù)報精度檢驗，提升流域月尺度降水預(yù)報精度。
考核指標：形成適配淮河流域的月降水量客觀預(yù)報模型，提高流域月尺度降水預(yù)報準確率；降水預(yù)報產(chǎn)品符合要求高分辨率網(wǎng)格；發(fā)表2～3篇核心論文，專利1～2項?
18.基于人工智能的淮河流域面雨量預(yù)報技術(shù)
研究內(nèi)容：基于客觀降水預(yù)報產(chǎn)品，利用融合卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報產(chǎn)品?；诳陀^降水預(yù)報產(chǎn)品，利用融合卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報產(chǎn)品。
考核指標：形成適配淮河流域的人工智能模型，提高短期預(yù)報準確率；發(fā)表1～2篇核心期刊論文。
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