大气化学研究有三种主要的研究手段，即外场观测、实验室动力学研究和模式模拟。在外场观测和实验室研究方面，伴随测量仪器的进步，主要是各种光谱和质谱仪器的使用，获取数据维度出现显著提升，时间分辨率有显著提高，研究生在各种科研任务中均需要针对海量测量数据进行处理；在模式模拟方面，除三维模型外，零维盒子模型是进行大气化学机理分析的基本工具，对活性反应物种的化学收支进行详细分析，涉及的反应成千上万，因而研究生在各种科研任务中也面临海量模拟数据分析的要求。

目前我们学院大部分研究生的日常数据分析工具还停留在Excel和Origin，数据分析效率十分低下；从历次观测实验来看，研究生尚缺乏实验数据规范和科学作图方面的培训；此外，我们学院经过多年外场观测已经累积了大量的观测数据，数据分析需求已经从定性分析层次上升到定量分析，但研究生尚缺乏一个规范的功能强大的零维盒子模型工具。

结合上述学科发展和我院研究生在科研中存在的问题，我拟开设一门专业选修课“基于IDL编程的大气化学数据分析”对研究生在数据分析方面进行系统培训。IDL是一种高级编程语言，在大气化学领域得到了广泛应用，美国哈弗大学、美国大气化学研究中心、美国宇航局和德国于利希研究中心等一系列国际著名大气化学研究单位建成了强大的IDL函数库用于大气化学多维数据的读取、分析和可视化。本课程拟在介绍IDL这一种高级计算机语言的基础上，结合一系列外场和实验室研究实例，帮助学生建立测量误差、精确度、准确度概念，了解和掌握误差传递公式，学会均值和方差的估计，了解蒙特卡罗方法，掌握仪器比对实验中常用的带误差线性回归分析法，掌握平均日变化曲线的求法，掌握不同时间序列的时间同步方法，掌握一系列统计图形（如直方图、箱式图等）的做法，最后向学生简单介绍一下一个基于IDL语言的盒子模型。

我院研究生通过本门课程培训后应可在数据分析方面具备较好的科学素养和科研能力。