想在南京大学读气候变化方向的博士，先提醒一个坑：南大和气候沾边的院系不止一个，这篇介绍的导师在大气科学学院。申请-考核细则、考核时间、需要提交的材料，都以大气科学学院发布的为准，别拿别的学院的通知去排日程。
如果你更关心气候变化对生态、水资源或城市的影响，那多半是别的学院的方向，研究计划要分开写，别一份材料投好几处。
学位由南京大学授予，招生方式和全校一致，按报考来源分为普通招考、硕博连读和直接攻博三类，全部实行“申请-考核”制。
截至2026年11月10日，我在南京大学研究生招生网上没查到2027年的博士招生章程，下面的流程以官网能打开的2024年章程为参照。
先把门认准：大气科学学院这条路怎么走
南大的流程是网上报名、院系审材料、院系考核、学校录取。网上报名统一从研究生招生网的“博士报名”入口进，具体考核要求和时间安排，看报考院系公布的“申请-考核制”招生选拔实施细则。
章程要求院系在官网公示实施细则、材料评审结果、考生的各项成绩和拟录取名单。这几份公示是你判断自己卡在哪一关的唯一窗口，把学院的通知页收藏好，隔几天刷一次。
以同等学力身份报考的，还要参加学校统一组织的政治理论考试。
推荐信最容易拖。先问清学院要几封、要什么职称的专家，再去请老师写；请人写推荐至少留出三周，赶上年底评审季更久。
倒推时间可以这样排：章程发布之前，读论文、联系导师、请好推荐信；章程一出，三天内对照报考条件逐条核一遍；院系细则发布后，再按考核形式准备笔试或面试。
你可能会问，导师点头了是不是就稳了？不是，导师点头只是让你的材料有人认真看，名额和综合考核结果还是学院统一定。
钱：南大把几项分开算
标题里的数字是博士研究生国家奖学金，中央财政统一标准为每生每年3万元，名额少，按学年评。
南大2020级起的博士资助单独成套。按2023年修订的办法，博士研究生学业奖学金在博士资格考核前是每生每年10000元，资格考核通过或优秀后涨到每年一万二；资格考核优秀的，还可以申请博士研究生创新能力引领计划。
这份办法写明，拿学业奖学金的博士生可以同时获得国家奖学金、博士研究生助学金和专项奖学金。几项能叠加，做预算时分开算就行。
每月到账的是博士研究生助学金，由国家助学金、学校助学金和导师助学金三部分组成。南大2017年的助学金办法规定，博士生国家助学金每年不低于一万五，按12个月发放；三部分加起来每月具体多少，办法里写的是另行通知，录取前问研究生秘书最稳。
资格考核那一关，决定的不只是学术进度，还有每年两千块的差额。
杨犇在做什么：给气候模式“调参”
杨犇是南京大学大气科学学院教授、博士生导师，入选国家青年拔尖人才计划。他2007年从南大大气科学系本科毕业，2012年在南大拿到气象学博士学位后留校，读博期间和工作后都去美国能源部太平洋西北国家实验室访问过。个人页面列的研究方向是云和降水参数化、气候变化与模拟、不确定性定量分析。
先说一个你可能没想过的问题。全球气候模式把地球切成一个个格子，他那篇代表作里用的格子是2度和1度，一格就有一两百公里宽，而一朵积雨云只有几公里。云太小，模式看不见，只能用一组公式和参数去估算格子里有多少对流、下多少雨，这一套就叫参数化。
参数取多少，长期靠经验手调。2013年他作为第一作者在《地球物理研究杂志：大气》上发表的论文，用一种随机重要性抽样算法，让程序自己在参数空间里逐步逼近最优组合，对象是CAM5模式里的Zhang-McFarlane深对流方案。
他们发现，对流降水对其中三个参数最敏感：对流有效位能的消耗时间尺度、气块的夹卷率、下沉气流的最大质量通量比例。用热带测雨卫星TRMM的观测去约束这些参数后，对流降水和层状降水的比例、降雨强度的分布都明显更接近观测。
夹卷率说的是上升的对流气块一路吸进多少周围的干空气。吸得多，气块被稀释、浮力变小，对流早早熄火；吸得少，对流冲得更高，降水更集中。这个参数一动，降水总量和降水类型都会跟着变。
降雨改了，环流也跟着变。潜热释放在垂直和水平方向重新分配，越赤道急流等大尺度环流随之调整；在粗分辨率上调出来的参数搬到细分辨率上，也保留了一部分改进。
为什么这件事和气候变化有关？未来降水怎么变，不同模式给出的答案差得不小，其中一部分差异来自这类参数取值。把参数不确定性量化出来，预估结果才能附上可信的误差范围，拿到结果的人看到的就不只是一个数字。
这篇论文的价值在于把调参从手艺变成了可复现的方法，后来不少做模式自动调参的论文都拿它举例。他此后构建了浅对流、深对流和组织性对流物理上一致的参数化方案，发展了多参数不确定性的定量分析和协同优化，2023年获得清华大学—浪潮集团计算地球科学青年人才奖。
什么背景适合，怎么试一试
组里的日常是改模式代码、在超算上跑大量模拟、做统计分析，再回到云和降水物理里解释结果。CAM这类模式主体是Fortran写的，会Fortran或Python、学过大气动力学或数值方法的同学，进来能直接接任务。
数学、物理、计算机转过来的同学，在优化算法和不确定性分析上占便宜，代价是要补一年大气物理和云降水物理。只想做观测资料分析、不愿碰模式代码的，会觉得这里的活太重。
自测办法：找来那篇2013年的论文，读讲参数敏感性的那一节，试着回答为什么对流有效位能的消耗时间尺度会改变降雨强度的分布。答得出一半，说明方向对；完全读不下去，先补大气物理。
研究计划别写“我对气候变化很感兴趣”。可以问：同一套最优参数，在东亚季风区和热带海洋上是否都成立？机器学习代理模型能不能替代一部分昂贵的模式试验，把调参成本降下来？未来降水预估的不确定性里，有多大比例来自对流方案的参数？
他2027年招不招、招几个，个人页面没写，写封邮件过去问最直接。
如果你愿意花几年时间和模式里成百上千行参数代码较劲，这个组值得你认真写一封信。
