中科院大气物理研究所环境科学考博初试考察体系以大气环境科学为核心，涵盖大气污染控制、气候变化与人类活动相互作用、大气化学过程等研究方向。2020-2023年真题统计显示，专业科目占比60%，英语翻译20%，综合素质考核20%，其中大气污染源解析（32%）、全球气候变化模型（28%）、大气化学传输机制（25%）为高频考点。考生需重点掌握《大气科学导论》《环境气象学》等教材中关于气溶胶形成机制、碳循环模型构建等章节，结合研究所近三年发表的12篇SCI一区论文（如《Nature Geoscience》2022年气溶胶-云相互作用研究）进行知识拓展。

考试时间分配建议：专业科目3小时中，大气污染控制部分需投入45分钟，重点分析PM2.5二次转化速率方程（WRF-Chem模型参数优化）及臭氧前体物控制技术；气候变化模块应建立IPCC第六次评估报告框架下的知识图谱，特别关注社会-技术系统（STS）理论在碳中和路径设计中的应用。英语翻译部分需强化环境科学专业文献阅读能力，近五年真题中涉及《Environmental Research Letters》论文摘要占比达65%，建议建立包含200个专业术语的词汇库（如radiative forcing, biogenic VOCs）。

实验设计题近年呈现跨学科趋势，2023年真题要求设计"青藏高原冰川退缩对区域水汽输送的影响模拟方案"，需整合WRF模式参数化方案选择（如CN方案与CLM5对比）、机器学习降尺度技术（随机森林算法应用）等多维度知识。推荐参考《大气科学进展》2021年刊发的多模型耦合研究方法，掌握ENKF数据同化流程。面试环节注重科研潜质评估，2022年录取考生中，具有跨尺度模拟（0.01-10km）或机器学习在气象预测中应用经历的占比达78%，建议在复试前完成至少1项MCM/ICMCM建模竞赛项目。

备考周期规划建议：基础阶段（4个月）完成《大气化学》等5部专著精读，建立概念关系图；强化阶段（2个月）聚焦研究所导师近年研究方向，研读《Atmospheric Chemistry and Physics》相关论文；冲刺阶段（1个月）进行真题模拟训练，重点突破大气边界层观测（如Eddy Covariance技术）与模型输出的误差分析。需特别注意2024年新增的"碳中和政策与大气环境治理"案例分析题，建议关注生态环境部《重点行业降碳路径》等政策文件，掌握碳泄漏（carbon leakage）计量模型构建方法。