南京信息工程大学大气物理学与大气环境专业考博的复习需要结合学科特色和学校要求制定系统性计划。首先应深入分析近年考试大纲和真题规律，发现该专业近年重点考察大气辐射传输、数值天气预报、大气污染物理化学、气候动力学等核心课程内容，其中气溶胶物理过程和区域气候模式为高频考点。建议考生构建"基础理论-前沿热点-科研实践"三维复习框架：基础阶段精读《大气物理学》（周秀骥著）、《大气环境学》（柴纹等编）等教材，重点掌握辐射传输方程推导、气溶胶光学性质参数化、有限体积法数值模型等关键知识点；前沿阶段关注《Journal of Geophysical Research》等期刊中关于大气气溶胶-云相互作用、城市热岛效应数值模拟的最新研究成果；科研实践环节需结合导师课题组近三年在《Atmospheric Chemistry and Physics》发表的论文，理解同化技巧在台风路径预测中的应用、机器学习在大气污染溯源中的创新方法等热点方向。

专业课笔试复习应建立模块化知识图谱，将大气物理基础（30%）与大气环境应用（70%）划分为6个核心模块：①大气辐射传输（含clear sky/rainy day辐射模型、气溶胶单次散射截面计算）；②大气边界层动力过程（湍流结构、涡度方程、风廓线测量）；③大气化学机制（OH自由基寿命、气溶胶二次生成）；④气候模式耦合（WRF-Chem物理参数设置、集合预报系统）；⑤污染源解析（网格化反演技术、受体模型）；⑥遥感反演方法（MODIS气溶胶光学厚度订正、Sentinel-2植被指数计算）。建议使用Ansys Fluent仿真软件进行辐射传输数值模拟，借助Python实现WRF模式简单耦合运算，通过实际编程能力证明科研潜力。

英语考核侧重专业文献阅读与学术表达，需重点突破三个能力点：①精读《Atmospheric Research》等期刊的论文摘要与引言，掌握"atmospheric stability""radiative equilibrium"等专业术语的规范表达；②撰写500字英文研究计划，强调与导师课题组"大气污染源解析与传输"方向的契合度；③模拟学术面试问答，针对"如何将机器学习应用于城市微气候预测"等高频问题准备逐层递进的英文回答。

政治复习应把握"理解+记忆+热点"策略，重点掌握二十大报告中的生态文明建设论述，特别是"碳达峰碳中和"战略与大气污染防治政策关联点。建议建立时政关联词库，如将"气象服务现代化"与《"十四五"气象发展规划》对应记忆，制作思维导图梳理"五位一体"总体布局在气象领域的体现。

科研经历准备需突出数据分析和创新性，建议整理以下三类材料：①参与过的大气观测项目（如地基雷达反演大气边界层参数）；②独立完成的Python/Matlab代码（展示气溶胶浓度预测模型）；③与导师合作发表的SCI论文（重点突出方法创新，如改进的WRF-Chem气溶胶模块）。跨专业考生需补充《大气科学导论》网课学习记录，证明知识迁移能力。

时间管理可采用"3-2-1"节奏：考前3个月完成知识体系搭建，2个月进行真题模拟训练，最后1个月查漏补缺。每周固定20小时用于专业核心课程（含8小时编程实践），15小时英语训练（含10小时文献精读），10小时政治学习。特别要注意每年3月发布的《大气科学前沿》讲座视频，及时跟进"新型大气污染监测卫星""城市大气化学机器学习模型"等热点方向。

考博资源整合方面，建议建立"三位一体"资料库：①校内资源（联系大气科学学院博导获取历年真题解析、查阅图书馆特藏室1990-2010年代《气象学报》过刊）；②网络资源（加入"大气科学考研论坛"获取Ư值计算题库、下载中国气象数据中心的公开观测数据）；③导师资源（邮件联系2022级博士张XX同学，了解其参与的"长三角大气污染跨区域传输"课题）。模拟面试需至少完成5次全真演练，重点打磨"我的研究计划如何助力南京碳中和目标"等特色问题回答。

最后需注意该校考博存在"科研潜力评估"隐性考核机制，建议在个人陈述中突出以下要素：①已掌握的WRF模式调试、ICIS化学机制配置等关键技术；②在《大气科学学报》投递的关于"南京城市场景下PM2.5组分特征"论文进展；③参与过省级气象局污染源解析项目（如2023年南京长江大桥周边PM2.5溯源研究）。备考期间每周应记录3个专业领域的新发现，形成5000字以上的知识积累笔记，作为面试时的学术谈资。