行業動態
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、致洪暴雨監測、降水相態轉換等18個前沿方向，面向全國氣象相關單位開放申請，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研究的重大機遇。
無論您專注于人工智能氣象預報、多源數據融合、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，我們為安徽、湖北、江蘇、湖南、四川、陜西等重點省份的企業提供“前期規劃→中期培育→后期申報”的全流程服務。我們不僅是材料專家，更是您的戰略顧問，精準匹配政策紅利，確保每一項關鍵認證成功落地。
為展現我們的專業廣度，以下是我們精通的部分項目矩陣：
資質認定：高新技術企業、科技型中小企業、專精特新；
研發平臺：企業技術中心、工業設計中心、技能大師工作室；
智能綠色：智能工廠、數字化車間、綠色工廠、兩化融合；
專項榮譽：首臺套、老字號、質量獎、科技成果評價；
知識產權：專利、商標、版權、軟件著作權；工商財稅同步提供專業規劃。
選擇我們，就是選擇一個全面、可靠的成功保障體系——讓您專注核心業務，將專業的事交給我們。
1.申報要求。社會各氣象相關企事業單位、高校、科研院所的專業技術人員、科研人員均可申報。淮河流域四省氣象部門以外的申請人申請項目時，需與流域四省氣象部門業務科技人員合作。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《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、服務領域自主選題，擬定研究題目、研究內容、研究目標，填寫《淮河流域氣象開放研究基金申請書》（附件2）。指南項目研究內容和考核指標應全覆蓋，同等條件下優先支持指南項目。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，電子版和紙質版的內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研發
研究內容：研發淮河流域2-6h短時強降水動態智能融合預報技術，利用雷達、衛星、地面觀測等多源觀測資料以及業務高分辨率數值模式和AI模型等多源預報產品，在預報偏差分析基礎上，基于人工智能學習算法發展動態擇優融合訂正、數據驅動和物理機理結合的短時臨近降水預報技術，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：預報評分相對數值模式提升3%～5%，申報1項專利，發表核心期刊論文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產品研發
研究內容：應用已布設的集成式內河交通氣象監測儀，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聯模型，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，研發面向不同類型船只航行的氣象風險等級預警產品。
考核指標：生成淮河流域船只安全航行的短臨風險預警產品；申請1～2項標準，發表1～2篇核心論文。
3.多源觀測數據融合的百米級氣象實況產品區域適用性評估與優化研究
研究內容：基于百米級分辨率多源融合實況分析產品，結合壽縣國家氣候觀象臺及周邊區域的高密度、高質量本地觀測數據（包括自動站、風廓線雷達、微波輻射計和通量觀測等），構建一套精細化評估驗證體系。
考核指標：建立一套標準化、自動化的格點產品評估檢驗系統，研發一種基于機器學習的百米產品本地化偏差校正算法，發表核心期刊論文1～2篇。
4.淮河流域極端降水的大氣水循環-云微物理特征與協同演變機制研究
研究內容：基于綜合觀測試驗、診斷數據集和衛星遙感數據，精細診斷淮河流域極端降水過程大氣水循環異常特征、云微物理特性及其垂直結構演變特征，研究大氣水循環與云微物理結構的協同響應機制。
考核指標：結合地基與衛星遙感建立淮河流域水汽－云－降水融合數據集；得到極端降水過程大氣水循環圖像與異常特征、云微物理特性及其垂直結構演變特征；建立極端降水過程大氣水循環與云微物理結構的協同響應機制與概念模型；發表論文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
研究內容：在數值模式預報產品、集合預報產品和氣象大模型預報產品基礎上，利用深度學習構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，開展業務試用；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，形成優化產品。發表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
研究內容：基于多源實況融合降水、智能網格預報、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；發表核心期刊論文1～2篇。
7.多場景災害風險預警新技術研究
研究內容：建庫與優模：研發能源、交通、金融行業氣象災害預警知識庫，明確行業核心風險點；構建覆蓋淮河流域典型地形與行業的多災種特征標注數據集，微調大模型以自動生成預警產品、動態優化處置策略（如線路巡檢、路段管控）。融數與算法：整合多源氣象數據，經清洗、對齊、融合構建智能評估模型；研發動態閾值算法，實現“地形-行業-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）等關鍵基礎設施數字孿生模型，模擬災害全生命周期，量化破壞程度，優化韌性評估指標，提升極端場景下智能響應能力。
考核指標：形成3套行業預警知識庫、10TB以上多災種數據集；研發預警大模型（準確率≥85%，響應≤5分鐘）、智能評估模型、動態閾值算法（匹配精度≥90%）；搭建數字孿生系統（模擬誤差≤15%）；產出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據檢測算法研究
研究內容：以國家級氣象觀測站地面觀測大數據為研究對象，構建“數據預處理-模型設計-訓練優化-異常判定”完整技術體系，重點突破三項關鍵技術：時空特征協同提取：空間維度用圖神經網絡（GNN）刻畫傳感器網絡拓撲，捕捉相鄰站點參數相關性；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：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據突變/漂移關鍵節點，增強異常敏感性；動態閾值調整策略：通過滑動窗口實時計算數據均值、標準差等統計特征，結合模型預測誤差自適應調整異常判定閾值，適配季節、天氣系統引發的數據分布變化。
考核指標：研發的深度學習算法可早期識別傳感器故障、數據突變、極端天氣引發的可疑/錯誤數據，顯著提升氣象數據準確性；縮短設備維護響應時效，為氣象預報預警、氣候變化研究提供高質量數據支撐；形成可擴展、可遷移的氣象數據質量控制技術框架，適配不同區域觀測網絡需求。發表核心期刊論文1～2篇。
9.數值模式中非靜力地形重力波拖曳參數化對江淮地區強降水天氣模擬的改進
研究內容：本研究基于江淮地區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，構建適用于高分辨率數值模式的非靜力地形重力波拖曳參數化方案，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格地形重力波動量傳輸和強降水天氣系統的影響，提高江淮復雜小尺度地形下的數值模式模擬能力。
考核指標：建立適應高分辨率數值模式的非靜力地形重力波拖曳參數化新方案；非靜力新方案區域降水偏差改善20%以上；發表核心期刊論文1～2篇。
10.淮河流域降水變化及其對淮河流域生態等的影響
研究內容：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性，進一步分析其與植被覆蓋等的關系。
考核指標：厘清不同等級降水的時空演變規律。從不同的時間尺度和空間尺度對降雨侵蝕力進行評估，并分析研究區的時空變化及侵蝕力與植被覆蓋等的關系。發表核心期刊論文1～2篇。
11.結合深度學習與多源衛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
研究內容：構建面向淮河流域洪水預警的多源衛星遙感－深度學習數據集，研發物理約束的衛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預警與驗證，生成直觀的、基于格點的動態洪水風險預警圖，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提供公里級、小時級的洪水風險預警。發表核心期刊論文1～2篇，提供一套可供業務部門參考的中小河流洪水精細化預警技術方案，為提升淮河流域氣象保障能力提供實例和技術儲備。?
12.基于多源觀測和數值模擬的淮河流域暴雨的多尺度因子相互作用研究
研究內容：對影響淮河流域的暴雨根據暖區暴雨、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值模式設計敏感性試驗分析不同類型暴雨天氣下常產生的伴隨天氣，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，區分可能產生暴雨的環流形勢，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，發表1～2篇核心論文。
13.淮河流域群發龍卷天氣多尺度對比及預報技術研究
研究內容：利用地面加密自動站、多普勒天氣雷達、衛星、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兩次群發龍卷天氣的大尺度環流形勢、中尺度系統、環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等預報產品，得到此類龍卷天氣的臨近預報思路，研發基于ConvLSTM機器學習模型的龍卷識別和預警技術，提升淮河流域群發龍卷天氣的預報預警能力。
考核指標：得到群發龍卷的發生發展機制；提煉龍卷的物理模型和預報預警指標；評估預報產品，為龍卷天氣的臨近預報提供思路；研發基于機器學習的群發龍卷的識別和預警技術，提高龍卷天氣過程的預報預警能力。發表核心期刊論文1～2篇，技術報告1篇，相關預報技術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降水誤差訂正技術研究
研究內容：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（15～30天）預測結果開展訂正，建立次季節智能網格氣候預測模型，提升次季節降水預報精度。
考核指標：形成適配淮河流域的訂正技術方案，建立次季節智能網格氣候預測訂正模型，提升次季節降水預報精度，發表1～2篇核心論文。
15.融合多源異構實況數據的淮河流域下游地區短時強降水智能外推技術研究
研究內容：研發面向淮河流域下游地區的0-3小時短臨強降水智能外推技術，技術以多源觀測數據深度融合為基礎，構建時空一致的雷達反射率、地面降水網格和閃電定位融合數據集；核心研究內容包括構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，實現強對流云團生消移動的精準捕捉與預報；最終建立業務化滾動預報機制，生成高時空分辨率的短臨降水產品，支撐精細化氣象預警服務。
考核指標：產出空間分辨率1公里、每10分鐘更新的0-3小時短時強降水預報產品；支持省－市－縣三級精準靶向預警；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；發表1～2篇核心論文、形成1～2篇技術報告。
16.淮河流域冬季降水相態預報技術研究
研究內容：聚焦淮河流域冬季雨雪冰凍過程的預報難題，結合多源觀測資料及再分析資料等數據，深入探究此類天氣的形成機制及其間降水相態轉換對應的大氣三維結構和微物理過程，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轉換的預報關鍵物理因子，進一步結合機器學習等算法構建降水相態客觀識別模型，為提升淮河流域冬季復雜相態天氣過程的精準預報奠定基礎。
考核指標：建立考慮垂直結構特征的相態識別方案，建立一套定量化的相態判別物理指標，量化給出雨雪、雨冰粒、雪凍雨轉換的關鍵溫度閾值指標。完成對模式的系統性評估，形成一套對數值模式降水相態預報產品的偏差訂正技術。申請專利1項以上，發表核心期刊論文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
研究內容：基于淮河流域歷史資料和全球氣候資料，研發基于AI和機器學習的流域中長期降水預測模型，實現月尺度降水特征提取、預報模型構建和預報精度檢驗，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；降水預報產品符合要求高分辨率網格；發表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
研究內容：基于客觀降水預報產品，利用融合卷積長短期記憶網絡（ConvLSTM）算法，構建淮河流域面雨量預報產品。基于客觀降水預報產品，利用融合卷積長短期記憶網絡（ConvLSTM）算法，構建淮河流域面雨量預報產品。
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；發表1～2篇核心期刊論文。
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【資質榮譽】：高企認定、專精特新、企業技術中心、工業設計中心、綠色工廠等。
【知識產權】：專利申請、商標注冊、軟件著作權、版權保護全代理。
【專項項目】：智能工廠、數字化車間、首臺套、兩化融合、大數據企業、老字號、非遺等。
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