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報、龍卷識別預警、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用基礎(chǔ)研究的重大機遇。
無論您專注于人工智能氣象預報、多源數(shù)據(jù)融合、災害風險預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。
2026年度淮河流域氣象開放研究基金申報免費咨詢：15855157003（微信同號）
深耕項目申報13載，我們?yōu)榘不?、湖北、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)容和考核指標應全覆蓋，同等條件下優(yōu)先支持指南項目。申請人應對所提交申請材料的真實性、合法性負責。
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模型等多源預報產(chǎn)品，在預報偏差分析基礎(chǔ)上，基于人工智能學習算法發(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報。
考核指標：預報評分相對數(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、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機器學習算法，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險分級指標體系，研發(fā)面向不同類型船只航行的氣象風險等級預警產(chǎn)品。
考核指標：生成淮河流域船只安全航行的短臨風險預警產(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)一種基于機器學習的百米產(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.基于深度學習和大氣變量分解的淮河流域強降水中期預報技術(shù)
研究內(nèi)容：在數(shù)值模式預報產(chǎn)品、集合預報產(chǎn)品和氣象大模型預報產(chǎn)品基礎(chǔ)上，利用深度學習構(gòu)建強降雨事件預報模型，從災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習算法；融合大氣變量的物理量分解，解決當前降雨天氣預報深度學習訂正方法極值偏弱的問題，提升降雨極值深度學習訂正方法，延長強降雨有效預報時效，提高強降雨天氣中期預報能力。
考核指標：構(gòu)建基于擾動場、集合異常度、濕切應力模等的強降雨事件中期預報模型，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.多源定量降水預報集成的面雨量訂正方法研究與應用
研究內(nèi)容：基于多源實況融合降水、智能網(wǎng)格預報、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）防災減災提供技術(shù)支撐。
考核指標：建成淮河流域（河南段）的自適應集成的面雨量預報訂正算法；申請軟著1到2項；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
7.多場景災害風險預警新技術(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)氣象災害預警知識庫，明確行業(yè)核心風險點；構(gòu)建覆蓋淮河流域典型地形與行業(yè)的多災種特征標注數(shù)據(jù)集，微調(diào)大模型以自動生成預警產(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)-災害”精準匹配。孿生與預測：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能力。
考核指標：形成3套行業(yè)預警知識庫、10TB以上多災種數(shù)據(jù)集；研發(fā)預警大模型（準確率≥85%，響應≤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)預警提前量增1-2小時、準確率提升10%～15%、應急響應縮20%；形成《應用指南》支撐決策。?
8.基于深度學習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)預處理-模型設(shè)計-訓練優(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)合模型預測誤差自適應調(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)的深度學習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)備維護響應時效，為氣象預報預警、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)合深度學習與多源衛(wèi)星遙感的淮河流域致洪暴雨及中小河流洪水精細化預警研究
研究內(nèi)容：構(gòu)建面向淮河流域洪水預警的多源衛(wèi)星遙感－深度學習數(shù)據(jù)集，研發(fā)物理約束的衛(wèi)星遙感洪水預測深度學習模型，開展淮河流域中小河流洪水風險動態(tài)預警與驗證，生成直觀的、基于格點的動態(tài)洪水風險預警圖，為防汛減災決策提供科技支撐。
考核指標：融合物理約束的、可解釋性更強的深度學習洪水預報模型，能夠在短臨預報時效內(nèi)提供公里級、小時級的洪水風險預警。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，提煉有效的預報預警指標；評估ROSE、Swan3.0等預報產(chǎn)品，得到此類龍卷天氣的臨近預報思路，研發(fā)基于ConvLSTM機器學習模型的龍卷識別和預警技術(shù)，提升淮河流域群發(fā)龍卷天氣的預報預警能力。
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報預警指標；評估預報產(chǎn)品，為龍卷天氣的臨近預報提供思路；研發(fā)基于機器學習的群發(fā)龍卷的識別和預警技術(shù)，提高龍卷天氣過程的預報預警能力。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，技術(shù)報告1篇，相關(guān)預報技術(shù)在山東省氣象臺汛期短臨預報中應用。
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）、多種機器學習算法等對CMA-CPSv3夏季降水次季節(jié)（15～30天）預測結(jié)果開展訂正，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預測模型，提升次季節(jié)降水預報精度。
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)格氣候預測訂正模型，提升次季節(jié)降水預報精度，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習外推模型，實現(xiàn)強對流云團生消移動的精準捕捉與預報；最終建立業(yè)務(wù)化滾動預報機制，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小時短時強降水預報產(chǎn)品；支持?。校h三級精準靶向預警；整體提升強降水天氣的預報時效性和精準度，為防災減災決策提供分鐘級科學依據(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)換對應的大氣三維結(jié)構(gòu)和微物理過程，開展多模式預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)換的預報關(guān)鍵物理因子，進一步結(jié)合機器學習等算法構(gòu)建降水相態(tài)客觀識別模型，為提升淮河流域冬季復雜相態(tài)天氣過程的精準預報奠定基礎(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，成果應用單位不少于2家。
17.基于AI和機器學習的淮河流域中長期降水預測模型
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和機器學習的流域中長期降水預測模型，實現(xiàn)月尺度降水特征提取、預報模型構(gòu)建和預報精度檢驗，提升流域月尺度降水預報精度。
考核指標：形成適配淮河流域的月降水量客觀預報模型，提高流域月尺度降水預報準確率；降水預報產(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報技術(shù)
研究內(nèi)容：基于客觀降水預報產(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報產(chǎn)品?；诳陀^降水預報產(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，提高短期預報準確率；發(fā)表1～2篇核心期刊論文。
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【專項項目】：智能工廠、數(shù)字化車間、首臺套、兩化融合、大數(shù)據(jù)企業(yè)、老字號、非遺等。
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