2.1.4　气象学概述

气象学作为一门复杂、多样化的学科，旨在理解和预测大气中的各种现象和气象条件，包括大气物理学和大气化学两个主要学科分支。

大气物理学除了关注大气的动力学和热力学等过程，还研究大气的各种物理特性（如温度、湿度、气压等），以及大气之间的相互作用。这一领域的研究方法包括物理驱动的方法，即通过数学建模和数值模拟来模拟大气过程。这些研究方法使得气象学家能够更好地理解大气的形成和演变，有助于降水量预测以及气象灾害的预测与防范。但使用物理驱动的方法研究复杂的气象时，可能需要耗费大量的计算资源，且依赖先验的专家知识。相比之下，数据驱动的方法通过学习大量气象观测数据和遥感数据中的模式和关联，能够全面地揭示气象现象的规律，无须过多考虑复杂的物理过程，降低模型建立和计算的复杂性。大规模数据分析过程能够提高气象预测的精准度和时间分辨率，从而使人们适应复杂的气象环境。

大气化学关注大气中的化学反应和大气污染物的传输，以及它们对气象和气候的影响。物理驱动的方法在这一领域同样发挥着关键作用，它们通过研究大气中的物理过程来解释化学反应的动力学。比如，大气扩散模型和大气传输模型考虑了大气中的对流、湍流、辐射传输等物理过程，这些物理过程对污染物的分布和浓度有重要影响。通过使用这些模型，研究人员可以模拟大气中污染物的扩散和传输过程，准确地评估大气中污染物的分布和浓度，以及它们对气象条件的影响。数据驱动的方法不仅依赖于物理原理，更依赖于大量观测数据和算法，优势在于能够更精确地捕捉大气中的化学过程的细节，更有效地处理非线性问题和不确定性问题，提高预测精准度，并用实际观测数据进行验证，这对于研究全球气候变暖、酸雨、大气污染等问题至关重要。