2026年国家自然科学基金申请书写作指导与经典题目示例

2026年国家自然科学基金申请书写作指导与经典题目示例一、科学问题凝练与选题依据阐述（3题，每题10分）要求：结合当前国家重大需求和学科发展趋势，凝练科学问题，阐述选题的理论意义、应用价值和研究基础。1.题1（10分）：背景：随着全球气候变化加剧，北方干旱半干旱地区土地沙化问题日益严重。请凝练一个关于“基于多尺度遥感与人工智能的荒漠化动态监测与预测”的科学问题，并阐述其选题依据。2.题2（10分）：背景：长三角地区产业升级面临资源环境约束，绿色制造技术亟待突破。请凝练一个关于“面向低碳排放的智能制造工艺优化与系统集成”的科学问题，并说明其选题的理论价值和应用前景。3.题3（10分）：背景：西部高原地区生态脆弱，生物多样性保护与经济发展矛盾突出。请凝练一个关于“基于生态补偿机制的生物多样性动态演变模拟”的科学问题，并阐述其研究意义。二、研究内容设计（4题，每题12分）要求：设计具体研究内容，明确研究目标、关键科学问题和技术路线。1.题4（12分）：背景：针对题1“基于多尺度遥感与人工智能的荒漠化动态监测与预测”，设计3项核心研究内容。2.题5（12分）：背景：针对题2“面向低碳排放的智能制造工艺优化与系统集成”，设计3项核心研究内容。3.题6（12分）：背景：针对题3“基于生态补偿机制的生物多样性动态演变模拟”，设计3项核心研究内容。4.题7（12分）：背景：请以“黄河流域生态保护和高质量发展”为主题，设计一项关于“基于多源数据融合的流域水生态健康评估与修复策略”的核心研究内容。三、研究方案与技术路线（4题，每题15分）要求：说明研究方法、技术路线、可行性分析及预期成果。1.题8（15分）：背景：针对“基于多尺度遥感与人工智能的荒漠化动态监测与预测”，设计技术路线，并说明关键技术的可行性。2.题9（15分）：背景：针对“面向低碳排放的智能制造工艺优化与系统集成”，设计技术路线，并分析可能存在的技术难点及解决方案。3.题10（15分）：背景：针对“基于生态补偿机制的生物多样性动态演变模拟”，设计研究方案，并说明如何验证模型的可靠性。4.题11（15分）：背景：请以“粤港澳大湾区脑科学研究中心建设”为主题，设计一项关于“基于多模态脑影像的复杂认知功能机制研究”的技术路线，并说明伦理审查要点。四、研究基础与条件保障（4题，每题15分）要求：结合已有研究积累、实验条件、团队优势等，说明研究的可行性。1.题12（15分）：背景：结合题1“基于多尺度遥感与人工智能的荒漠化动态监测与预测”，说明研究团队已有的相关成果、实验设备（如无人机、高光谱仪等）及合作基础。2.题13（15分）：背景：结合题2“面向低碳排放的智能制造工艺优化与系统集成”，说明实验室已有的智能制造平台、数据资源及与企业合作的案例。3.题14（15分）：背景：结合题3“基于生态补偿机制的生物多样性动态演变模拟”，说明团队在生态模型构建、野外调查、计算资源等方面的优势。4.题15（15分）：背景：请以“长江经济带工业遗产保护与活化利用”为主题，设计一项关于“基于数字孪生的工业遗产数字化保护与虚拟展示”的研究方案，并说明如何保障研究条件。答案与解析题1（科学问题凝练与选题依据）科学问题：如何利用多尺度遥感数据与深度学习技术，构建荒漠化动态监测与预测模型，实现精准化治理？选题依据：1.理论意义：拓展遥感与人工智能在生态学领域的应用，推动跨学科交叉研究。2.应用价值：为北方干旱区荒漠化防治提供科学依据，助力乡村振兴战略。3.研究基础：团队已积累多年遥感数据处理经验，合作单位具备野外监测能力。题4（研究内容设计）1.荒漠化敏感区遥感影像解译与时空特征分析。2.基于深度学习的荒漠化预测模型构建与验证。3.荒漠化治理效果评估与政策建议。题8（技术路线）技术路线：数据采集（Landsat、Sentinel）→预处理（辐射校正、几何校正）→特征提取（深度学习模型）→动态监测与预测→成果可视化。可行性：团队掌握TensorFlow、PyTorch等工具，数据资源充足。题12（研究基础）团队已发表3篇SCI论文（如荒漠化遥感监测综述），拥有无人机、高光谱仪等设备，与中科院新疆生态与地理研究所合作。题15（研究条件保障）依托武汉理工大学V