大气模式(Atmospheric Simulation Model)
为描写不同类型的大气运动而建立的闭合方程组。它能够由气象要素场的初始状态确定其未来的状态。大气模式是在不失去大气主要特征的情况下，将非常复杂的实际大气理想化和简化后的数学模型。实际大气的复杂性，既表现为从分子的个别杂乱运动到遍及整个大气圈的大范围的有规则运动，也表现为物理过程的复杂性和多样性。对于研究大气大尺度运动的短期变化来说，在数值预报发展的早期，有一种简化方法，即允许把大气视为绝热的、无粘性的干燥空气。后来，数值预报中考虑的模式大气，已从这种简单的模式发展为较复杂的非绝热大气模式了
数据同化 (Data Assimilation)
- 数据同化是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和动态预报。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到 10^6，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。
- 数据同化是指在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。它是在过程模型的动态框架内,通过数据同化算法不断融合时空上离散分布的不同来源和不同分辨率的直接或间接观测信息来自动调整模型轨迹,以改善动态模型状态的估计精度，提高模型预测能力。
分析-预报
数据同化过程主要为两个步骤的循环。第一步可以称为分析，其中实际系统的观测量与模型产生的预报值相比较/融合，得到系统现在状态的最佳估计。在第二步，根据观测数据和模型两者包含的不确定度信息，平衡二者得到关于未来系统状态的预报值（具体时间点由下一批观测值给出）。这就完成了一个分析-预报循环。
大气遥感
Remote Sensing Of Atmosphere
原理
大气不仅本身能够发射各种频率的流体力学波和电磁波，而且,当这些波在大气中传播时,会发生折射、散射、吸收、频散等经典物理或量子物理效应。由于这些作用，当大气成分的浓度、气温、气压、气流、云雾和降水等大气状态改变时，波信号的频谱、相位、振幅和偏振度等物理特征就发生各种特定的变化，从而储存了丰富的大气信息，向远处传送。这样的波称为大气信号。研制能够发射、接收、分析并显示各种大气信号物理特征的实验设备，建立从大气信号物理特征中提取大气信息的理论和方法，即反演理论，是大气遥感研究的基本任务。
气溶胶(Aerosol)
气溶胶是指固体或液体微粒稳定地悬浮于气体介质中形成的分散体系，其中颗粒物质则被称作悬浮粒子，其粒径大小多在0.01-10微米(0.001～100μm)之间，根据其生成原因可分为自然源及人为源两种。气溶胶会吸收或散射大气辐射减少到达地表之辐射量，另外也会成为凝结核而影响云的性质，进而改变地球的气候。
- CFC对臭氧的影响CFC被紫外线分解，释放出氯原子，还原臭氧形成新的化合物。
- 气溶胶形成的起始步骤是以直径小于0.002μm的集簇物开始，而硫酸及有机分子是颗粒增长过程的关键成分。
李剑东，男，１９８０年生，助理研究员，主要从事气候模拟及云－辐射－气溶胶气候效应研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｊｄ＠ｍａｉｌ．ｉａｐ．ａｃ．ｃｎ
论文列表
1. 刘晓娟，周天军，张丽霞，邹立维，吴波，李忠贤，2011，GAMIL1.0大气模式模拟的西北太平洋夏季风：阵风参数化方案的影响，大气科学，35(5):871-884
2. 王在志，吴国雄，刘平，吴统文，2005，全球海-陆-气耦合模式大气模式分量的发展及其气候模拟性能ⅠII III
3. 宫鹏.遥感科学与技术中的一些前沿问题[J].遥感学报,2009,13(01):13-23.相关链接
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