问题：从“看天气”到“懂大气”，公众认知与现实需求仍有落差； 在不少人印象中，大气科学主要服务于天气预报。但在全球气候变化背景下——极端天气气候事件多发频发——城市群运行、航空航天活动、能源调度与生态环境治理对“更精细的预报、更可靠的预警、更可解释的机理研究”提出更高要求。如何培养既能做观测、又能做模拟，既懂物理机理、又会算法计算的复合型人才，成为学科建设的关键课题。 原因：大气过程跨尺度、跨圈层，决定了“交叉”是底色。 大气系统涉及多尺度耦合：微观层面的气溶胶、云滴与化学反应，影响到中尺度对流系统的发展；更大尺度上，季风环流、海气相互作用又决定区域气候异常。要解释这些现象，离不开流体力学、热力学与统计物理等基础理论支撑，也离不开数值计算、数据同化与高性能计算等技术体系。南京大学大气科学学院以长期积累的气象教育传统为基础，将数理训练、程序设计与大气专业课程贯通设置，形成“以基础课打底、以核心课建模、以实验实习验证、以科研训练提升”的培养链条。 影响：以“硬基础+强实践”对接国家需求，就业与深造通道同步拓展。 随着我国气象现代化建设加快推进，气象灾害风险预警、空管气象服务、海洋与生态环境监测等领域对人才的需求从“懂业务”转向“懂机理、懂模型、懂数据”。在这个趋势下，具备数学建模能力、物理理解能力和编程实现能力的毕业生更具适配性：既可服务气象部门的精细化预报与预警业务，也可在科研院所与高校继续深造，参与气候系统模拟、边界层过程、云降水物理与大气环境等方向研究。同时，学科交叉带来的知识迁移能力，也为进入航空航天、能源与环境等行业拓宽了空间。 对策：以“大类培养+阶梯课程+平台实践”提高人才培养质量。 据了解，学院在培养路径上强调“先通识再定向”，通过大类阶段加强微积分、大学物理、流体力学、热力学与统计物理、数值方法与程序设计等训练，帮助学生完成从中学学习方式向大学科研型学习方式的转变；在专业阶段再进入天气学原理、动力气象、现代气候学、数值天气预报、气象统计预报与大气探测实验等核心课程，逐步建立从理论推导到模型计算、从观测获取到数据分析的完整能力闭环。另外，依托浮空器、探空与地面观测等平台，开展实验与实习训练，把“云端的模拟”与“现场的观测”连接起来，使学生在真实数据与真实问题中形成工程化思维与科研意识。面向未来，学院在课程体系中强化编程能力训练，以数值预报与气候模拟需求为牵引，推动计算与学科问题深度耦合。 前景：向更高分辨率、更强解释力、更可用的气象服务迈进。 业内人士认为，未来大气科学的发展将呈现三大趋势：一是观测手段更加立体化，空天地一体观测网络将为机理研究与业务预报提供更高质量数据；二是数值模式向高分辨率与多圈层耦合演进，推动极端事件的可预报性提升；三是数据驱动方法与机理模型深度融合，在提高效率的同时增强可解释性与稳定性。对高校而言，这意味着人才培养不仅要“会算、会写、会测”，更要“能提出问题、能构建假设、能验证结论”，以支撑气象服务由经验型向科学型、由单点预报向风险管理转型。
南京大学大气科学学院近百年的积淀与创新，不仅推动了中国气象教育的发展，也为国家气象事业持续输送人才；站在新的起点，这所学院将继续以其扎实的学科基础，吸引更多学子投身气象科学研究，探索气象现象背后的奥秘。