2026年度淮河流域气象开放研究基金申报工作现已正式启动。本次开放基金聚焦强降水智能预报、龙卷识别预警、致洪暴雨监测、降水相态转换等18个前沿方向，面向全国气象相关单位开放申请，单个项目支持力度大、成果要求明确，是气象科研人员开展应用基础研究的重大机遇。
无论您专注于人工智能气象预报、多源数据融合、灾害风险预警还是气候模式订正，本次申报都为您提供了明确的研究方向与成果转化通道。
2026年度淮河流域气象开放研究基金申报免费咨询：15855157003（微信同号）
深耕项目申报13载，我们为安徽、湖北、江苏、湖南、四川、陕西等重点省份的企业提供“前期规划→中期培育→后期申报”的全流程服务。我们不仅是材料专家，更是您的战略顾问，精准匹配政策红利，确保每一项关键认证成功落地。
为展现我们的专业广度，以下是我们精通的部分项目矩阵：
资质认定：高新技术企业、科技型中小企业、专精特新；
研发平台：企业技术中心、工业设计中心、技能大师工作室；
智能绿色：智能工厂、数字化车间、绿色工厂、两化融合；
专项荣誉：首台套、老字号、质量奖、科技成果评价；
知识产权：专利、商标、版权、软件著作权；工商财税同步提供专业规划。
选择我们，就是选择一个全面、可靠的成功保障体系——让您专注核心业务，将专业的事交给我们。
1.申报要求。社会各气象相关企事业单位、高校、科研院所的专业技术人员、科研人员均可申报。淮河流域四省气象部门以外的申请人申请项目时，需与流域四省气象部门业务科技人员合作。同年作为负责人申请开放研究基金限1项，作为参加人限2项，此前作为基金负责人获批本开放研究基金但尚未结题的，本年度不得再申请。
2.申请人应认真阅读《淮河流域气象开放研究基金管理暂行办法》（附件3）。根据《2026年度淮河流域气象开放研究基金项目指南》（附件1）或者围绕淮河流域观测、预报、服务领域自主选题，拟定研究题目、研究内容、研究目标，填写《淮河流域气象开放研究基金申请书》（附件2）。指南项目研究内容和考核指标应全覆盖，同等条件下优先支持指南项目。申请人应对所提交申请材料的真实性、合法性负责。
3.书面申报材料需签字盖章，一式三份，双面打印。申报书报送截止时间是2025年12月31日，电子版和纸质版的内容和格式要完全一致。
2026年淮河流域气象开放研究基金项目指南
1.基于多源观测和多模式智能集成的强降水短时预报技术研发
研究内容：研发淮河流域2-6h短时强降水动态智能融合预报技术，利用雷达、卫星、地面观测等多源观测资料以及业务高分辨率数值模式和AI模型等多源预报产品，在预报偏差分析基础上，基于人工智能学习算法发展动态择优融合订正、数据驱动和物理机理结合的短时临近降水预报技术，生成快速滚动更新的高时空分辨率的定量降水预报。
考核指标：预报评分相对数值模式提升3%～5%，申报1项专利，发表核心期刊论文1～2篇。
2.基于XGboost算法的不同量级船舶通航气象条件研究及服务产品研发
研究内容：应用已布设的集成式内河交通气象监测仪，以及公里级格点实况以及AIS航运信息，分析大风、大雾和短时强降水等天气现象对淮河流域航运安全影响的全尺度特征，利用XGboost机器学习算法，建立不同类型船只航行行为与天气条件之间的关联模型，建立适用于不同类型船只、不同等级航段在不同天气条件下的风险分级指标体系，研发面向不同类型船只航行的气象风险等级预警产品。
考核指标：生成淮河流域船只安全航行的短临风险预警产品；申请1～2项标准，发表1～2篇核心论文。
3.多源观测数据融合的百米级气象实况产品区域适用性评估与优化研究
研究内容：基于百米级分辨率多源融合实况分析产品，结合寿县国家气候观象台及周边区域的高密度、高质量本地观测数据（包括自动站、风廓线雷达、微波辐射计和通量观测等），构建一套精细化评估验证体系。
考核指标：建立一套标准化、自动化的格点产品评估检验系统，研发一种基于机器学习的百米产品本地化偏差校正算法，发表核心期刊论文1～2篇。
4.淮河流域极端降水的大气水循环-云微物理特征与协同演变机制研究
研究内容：基于综合观测试验、诊断数据集和卫星遥感数据，精细诊断淮河流域极端降水过程大气水循环异常特征、云微物理特性及其垂直结构演变特征，研究大气水循环与云微物理结构的协同响应机制。
考核指标：结合地基与卫星遥感建立淮河流域水汽－云－降水融合数据集；得到极端降水过程大气水循环图像与异常特征、云微物理特性及其垂直结构演变特征；建立极端降水过程大气水循环与云微物理结构的协同响应机制与概念模型；发表论文1～2篇，其中SCI1篇。
5.基于深度学习和大气变量分解的淮河流域强降水中期预报技术
研究内容：在数值模式预报产品、集合预报产品和气象大模型预报产品基础上，利用深度学习构建强降雨事件预报模型，从灾害性天气物理分解和可解释性设计两个角度改进深度学习算法；融合大气变量的物理量分解，解决当前降雨天气预报深度学习订正方法极值偏弱的问题，提升降雨极值深度学习订正方法，延长强降雨有效预报时效，提高强降雨天气中期预报能力。
考核指标：构建基于扰动场、集合异常度、湿切应力模等的强降雨事件中期预报模型，开展业务试用；基于站点实况和融合实况开展强降雨中期预报模型效果检验评估和订正，形成优化产品。发表1～2篇核心论文。?
6.多源定量降水预报集成的面雨量订正方法研究与应用
研究内容：基于多源实况融合降水、智能网格预报、EC、CMA等模式降水资料，研制淮河流域（河南段）汛期不同方法的中小流域面雨量订正预报模型，构建不同时间尺度（3、6、12、24小时）不同量级淮河流域（河南段）面雨量预报产品，评估不同方法、不同时间尺度及不同量级间的面雨量订正产品在淮河流域（河南段）的适用性，为淮河流域（河南段）防灾减灾提供技术支撑。
考核指标：建成淮河流域（河南段）的自适应集成的面雨量预报订正算法；申请软著1到2项；发表核心期刊论文1～2篇。
7.多场景灾害风险预警新技术研究
研究内容：建库与优模：研发能源、交通、金融行业气象灾害预警知识库，明确行业核心风险点；构建覆盖淮河流域典型地形与行业的多灾种特征标注数据集，微调大模型以自动生成预警产品、动态优化处置策略（如线路巡检、路段管控）。融数与算法：整合多源气象数据，经清洗、对齐、融合构建智能评估模型；研发动态阈值算法，实现“地形-行业-灾害”精准匹配。孪生与预测：搭建能源（跨流域输电线路）、交通（高速枢纽）等关键基础设施数字孪生模型，模拟灾害全生命周期，量化破坏程度，优化韧性评估指标，提升极端场景下智能响应能力。
考核指标：形成3套行业预警知识库、10TB以上多灾种数据集；研发预警大模型（准确率≥85%，响应≤5分钟）、智能评估模型、动态阈值算法（匹配精度≥90%）；搭建数字孪生系统（模拟误差≤15%）；产出1-2篇核心论文、1-2项专利；在淮河流域3-5个试点验证，实现预警提前量增1-2小时、准确率提升10%～15%、应急响应缩20%；形成《应用指南》支撑决策。?
8.基于深度学习的气象要素多传感器异常数据检测算法研究
研究内容：以国家级气象观测站地面观测大数据为研究对象，构建“数据预处理-模型设计-训练优化-异常判定”完整技术体系，重点突破三项关键技术：时空特征协同提取：空间维度用图神经网络（GNN）刻画传感器网络拓扑，捕捉相邻站点参数相关性；时间维度用LSTM或Transformer编码器处理多尺度序列，挖掘小时、日、周级演变规律，融合时空特征解决单一维度局限；注意力机制自适应加权：引入空间注意力层，自动识别对目标站点异常检测贡献高的邻近站点（如极端天气上游站点）；时间注意力层聚焦数据突变/漂移关键节点，增强异常敏感性；动态阈值调整策略：通过滑动窗口实时计算数据均值、标准差等统计特征，结合模型预测误差自适应调整异常判定阈值，适配季节、天气系统引发的数据分布变化。
考核指标：研发的深度学习算法可早期识别传感器故障、数据突变、极端天气引发的可疑/错误数据，显著提升气象数据准确性；缩短设备维护响应时效，为气象预报预警、气候变化研究提供高质量数据支撑；形成可扩展、可迁移的气象数据质量控制技术框架，适配不同区域观测网络需求。发表核心期刊论文1～2篇。
9.数值模式中非静力地形重力波拖曳参数化对江淮地区强降水天气模拟的改进
研究内容：本研究基于江淮地区强降水天气的预报难点问题，进一步考虑小尺度地形的影响，构建适用于高分辨率数值模式的非静力地形重力波拖曳参数化方案，开展针对江淮复杂小尺度地形下典型强降水天气的模拟研究，分析非静力效应对次网格地形重力波动量传输和强降水天气系统的影响，提高江淮复杂小尺度地形下的数值模式模拟能力。
考核指标：建立适应高分辨率数值模式的非静力地形重力波拖曳参数化新方案；非静力新方案区域降水偏差改善20%以上；发表核心期刊论文1～2篇。
10.淮河流域降水变化及其对淮河流域生态等的影响
研究内容：基于高精度逐日降雨资料，利用多种气候诊断方式，研究淮河流域不同等级降水分布及演变趋势，探讨分析降雨侵蚀力的变化及其与降水分布的相关性，进一步分析其与植被覆盖等的关系。
考核指标：厘清不同等级降水的时空演变规律。从不同的时间尺度和空间尺度对降雨侵蚀力进行评估，并分析研究区的时空变化及侵蚀力与植被覆盖等的关系。发表核心期刊论文1～2篇。
11.结合深度学习与多源卫星遥感的淮河流域致洪暴雨及中小河流洪水精细化预警研究
研究内容：构建面向淮河流域洪水预警的多源卫星遥感－深度学习数据集，研发物理约束的卫星遥感洪水预测深度学习模型，开展淮河流域中小河流洪水风险动态预警与验证，生成直观的、基于格点的动态洪水风险预警图，为防汛减灾决策提供科技支撑。
考核指标：融合物理约束的、可解释性更强的深度学习洪水预报模型，能够在短临预报时效内提供公里级、小时级的洪水风险预警。发表核心期刊论文1～2篇，提供一套可供业务部门参考的中小河流洪水精细化预警技术方案，为提升淮河流域气象保障能力提供实例和技术储备。?
12.基于多源观测和数值模拟的淮河流域暴雨的多尺度因子相互作用研究
研究内容：对影响淮河流域的暴雨根据暖区暴雨、暖锋暴雨、冷锋、台风暴雨进行分类，利用多源观测资料以及数值模式设计敏感性试验分析不同类型暴雨天气下常产生的伴随天气，以及锋面、地形、低空急流、城市热岛等多尺度强迫因子在不同类型暴雨中的贡献，区分可能产生暴雨的环流形势，寻找不同类型暴雨的预报因子。
考核指标：建立淮河流域不同类型暴雨及伴随天气预报的概念模型，获得1～2项专利，发表1～2篇核心论文。
13.淮河流域群发龙卷天气多尺度对比及预报技术研究
研究内容：利用地面加密自动站、多普勒天气雷达、卫星、ERA5再分析资料等多源高时空分辨率资料，对2024年7月5日和2021年7月11—12日黄淮气旋影响下山东地区两次群发龙卷天气的大尺度环流形势、中尺度系统、环境条件特征进行对比分析，寻求龙卷天气成因及机制，提炼有效的预报预警指标；评估ROSE、Swan3.0等预报产品，得到此类龙卷天气的临近预报思路，研发基于ConvLSTM机器学习模型的龙卷识别和预警技术，提升淮河流域群发龙卷天气的预报预警能力。
考核指标：得到群发龙卷的发生发展机制；提炼龙卷的物理模型和预报预警指标；评估预报产品，为龙卷天气的临近预报提供思路；研发基于机器学习的群发龙卷的识别和预警技术，提高龙卷天气过程的预报预警能力。发表核心期刊论文1～2篇，技术报告1篇，相关预报技术在山东省气象台汛期短临预报中应用。
14.基于CMA-CPSv3的淮河流域汛期次季节降水误差订正技术研究
研究内容：评估第三代气候模式CMA-CPSv3对影响淮河流域汛期降水的副热带高压预测能力；利用统计订正方法（如概率密度订正法）、多种机器学习算法等对CMA-CPSv3夏季降水次季节（15～30天）预测结果开展订正，建立次季节智能网格气候预测模型，提升次季节降水预报精度。
考核指标：形成适配淮河流域的订正技术方案，建立次季节智能网格气候预测订正模型，提升次季节降水预报精度，发表1～2篇核心论文。
15.融合多源异构实况数据的淮河流域下游地区短时强降水智能外推技术研究
研究内容：研发面向淮河流域下游地区的0-3小时短临强降水智能外推技术，技术以多源观测数据深度融合为基础，构建时空一致的雷达反射率、地面降水网格和闪电定位融合数据集；核心研究内容包括构建具有时空注意力机制和物理约束增强模块的深度学习外推模型，实现强对流云团生消移动的精准捕捉与预报；最终建立业务化滚动预报机制，生成高时空分辨率的短临降水产品，支撑精细化气象预警服务。
考核指标：产出空间分辨率1公里、每10分钟更新的0-3小时短时强降水预报产品；支持省－市－县三级精准靶向预警；整体提升强降水天气的预报时效性和精准度，为防灾减灾决策提供分钟级科学依据；发表1～2篇核心论文、形成1～2篇技术报告。
16.淮河流域冬季降水相态预报技术研究
研究内容：聚焦淮河流域冬季雨雪冰冻过程的预报难题，结合多源观测资料及再分析资料等数据，深入探究此类天气的形成机制及其间降水相态转换对应的大气三维结构和微物理过程，开展多模式预报检验评估及偏差分析，提炼雨雪冰冻天气及降水相态转换的预报关键物理因子，进一步结合机器学习等算法构建降水相态客观识别模型，为提升淮河流域冬季复杂相态天气过程的精准预报奠定基础。
考核指标：建立考虑垂直结构特征的相态识别方案，建立一套定量化的相态判别物理指标，量化给出雨雪、雨冰粒、雪冻雨转换的关键温度阈值指标。完成对模式的系统性评估，形成一套对数值模式降水相态预报产品的偏差订正技术。申请专利1项以上，发表核心期刊论文1篇，成果应用单位不少于2家。
17.基于AI和机器学习的淮河流域中长期降水预测模型
研究内容：基于淮河流域历史资料和全球气候资料，研发基于AI和机器学习的流域中长期降水预测模型，实现月尺度降水特征提取、预报模型构建和预报精度检验，提升流域月尺度降水预报精度。
考核指标：形成适配淮河流域的月降水量客观预报模型，提高流域月尺度降水预报准确率；降水预报产品符合要求高分辨率网格；发表2～3篇核心论文，专利1～2项?
18.基于人工智能的淮河流域面雨量预报技术
研究内容：基于客观降水预报产品，利用融合卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）算法，构建淮河流域面雨量预报产品。基于客观降水预报产品，利用融合卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）算法，构建淮河流域面雨量预报产品。
考核指标：形成适配淮河流域的人工智能模型，提高短期预报准确率；发表1～2篇核心期刊论文。
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