在过去的50年中，气候模式得到了巨大的发展和改进。气候模拟作为最重要的研究方法之一，被广泛地应用于与地球科学相关的几乎每一个方向上。作为气候模式的重要组成部分，大气环流模式一直深受科学工作者的关注。为了深入了解大气环流模式的基本构成和工作原理，从2012年开始，我们深入到大气环流模式的研发中。我们的最终目标是开发出具有完整功能和高校特色的大气环流模式;实现的方针是自主研发模式动力框架、学习和引入已有物理过程参数化。为了实现这一目标，我们首先从相对简单的全球浅水模式开始，积累经验并学习CUDA并行优化技术，然后转入大气环流模式动力框架的研发工作中。　　在全球浅水模式的研发过程中，我们首先深入学习浅水方程组，推导出浅水方程组的非惯性球面坐标形式。对各种水平混网格方案进行学习，根据不同的网格，对方程进行离散化，比较并使用性能最好的模式边条件。同时，我们还深入学习CUDA并行优化技术，使用GPU对程序进行加速。在得到性能较好的浅水模式以后，我们开始进入大气环流模式动力框架的研发，开发并比较σ坐标和气压坐标的动力框架，并最终选择σ坐标作为继续研发的方向，为模式加入层顶海绵层、极地滤波器和非线性滤波器，以使模式能够长期稳定积分。　　最终，我们研发完成模拟性能较好的全球浅水模式，并释放出Araawa A格点和C格点的代码。经过并行优化，在使用256个CUDA核心的显卡时，我们模式相对于CPU程序的加速比可以达到20倍以上，同时，还可以保持在误差范围内的计算精度。目前，大气环流模式动力框架的主要开发工作已经全部完成，进入最后的优化阶段。　　作为北京大学大气环流模式开发的前期实践，我们的工作在不断地遇到困难，解决困难中向前推进，在克服一次次阻挠的过程中，我们积累了丰富的研发经验，并对大气环流模式的驱动方程、程序结构等等的一系列问题有了深入理解，同时对模式开发过程中的许多细节也有了更加深入地思考，为今后的研发工作开辟了道路的同时，也获得了巨大的收获。