相比于数值天气预报模式注重对未来大气状况及天气过程的准确预报，大气环流模式更注重对大气环流气候统计学特性的合理模拟，因此更多用于长时间的气候和气候变化模拟。

大气环流模式由数值天气预报模式发展而来，在20世纪70年代已基本成熟，并开始进行气候数值模拟试验，现在已成为复杂气候系统模式的一个重要分量。

美国气象学家N.A.菲利普斯于1956年最早进行了大气环流的数值模拟，他采用了一个包含静力学近似、地转近似及若干其他假设的两层模式，在一个南北方向10 000千米、东西方向6000千米的区域上进行了大气环流的数值模拟，所有要素均以6000千米为波长周期地重复，外部热源是纬度的函数，该试验在复制大气环流的某些特征方面取得很大成功。

美国气象学家J.斯马格林斯基等人于1963年用原始方程的数值模式进行模拟。1964年，美国气象学家Y.明茨在模式中加了大尺度地形及海洋和陆地。1965年，日本气象学家真锅淑郎在模式中加上了水汽，进行更真实的模拟。

20世纪70年代以后，大气环流模式得到了进一步的发展，模式中逐渐加入了温室气体、痕量气体、气溶胶等的气候效应，对云过程的模拟也更加完善；并且为了更好地反映不同气候分量之间的相互作用，对气候系统间的反馈过程进行合理模拟，逐步耦合了海洋环流模式、海冰模式、生态模式等，形成更为完整也更加复杂的气候系统模式。进入21世纪以来，几乎所有较大国家的气象业务和研究部门都有了自己的大气环流模式及气候系统模式，它们在模拟气候、预测气候和气候的变化方面发挥了极大的作用。

全球大气环流模式包括一组满足基本物理定律的闭合方程组，该方程组包含影响大气环流的重要物理因子如辐射、凝结加热、地形、海-气或陆-气热量交换和边界层的作用等在内，并在给定初始值、边界值条件下将该方程组在计算机上实现程序化的求解过程。根据对方程组中各项的处理不同，大气环流模式主要包括动力框架和物理过程两部分，此外还包括初值和边界强迫项的处理等。

大气环流模式动力框架是根据要研究的大气环流的尺度特征，对原始的非线性大气运动方程组进行简化，对简化的方程组进行水平和垂直方向离散化处理，并在计算机上实现大气状态时间演变的程序化处理过程。

大气环流模式物理过程主要是对方程组中的热力学方程的非绝热加热和运动方程的摩擦项进行处理。在数值天气预报模式发展的早期阶段，人们曾认为预报模式的物理问题相对于动力问题来说是次要的。而气候指的是大气运动的准定常部分，所以应用大气环流模式模拟全球气候时正确地给出非绝热加热项和摩擦项就显得很重要了，这也是与早期数值天气预报模式主要的区别。物理过程主要涉及太阳和地球辐射过程、云和降水过程、大气边界层中的能量和物质输送、次网格过程处理，还包括模式上边界的处理等。对于次网格过程的处理，需要采用参数化方法来实现，即用模式可分辨的预报量来计算次网格尺度的效应，如辐射参数化、积云对流参数化、边界层参数化等。

要实现对大气环流特征及形成、维持等机制的合理模拟，大气环流模式中整体性质的合理性就很重要，比如需要保持总质量、总能量、总角动量等的守恒。此外模式设计中还需要实现模式动力框架和物理过程两部分间的协调，以及模式运行的稳定、高效，以满足开展长时间模拟的要求。

可以根据模式动力框架不同的处理方法对大气环流模式进行分类，如根据对垂直运动方程的处理可分为静力平衡模式和非静力平衡模式。常用的是按对方程组的空间离散方案不同将模式划分为谱和格点两类模式框架。谱模式框架基于解析谱函数的有限项展开来描述气象动力场的变化，而格点模式框架是在有限差分格点上描述空间和时间的动力气象变量。随着模式分辨率的提高，需要发展可扩展性较高的模式框架，以充分利用高性能计算机的特点，提高模式的计算效率。因此格点模式框架除了传统的有限差分格点框架外,还研制出了基于半隐式时间积分方案的半拉格朗日格点框架，以及基于全球准均匀多边形网格的有限体积框架、有限元框架等。

根据应用的领域不同，大气环流模式又可区分为气候预测模式和气候模拟模式。用于开展气候预测的大气环流模式一般分辨率较高，对大气及地表状况分辨得较精细，但运行时间一般在年的时间尺度；模式中所包括的气溶胶等过程不需要十分复杂。用于气候及气候变化模拟及预估的大气环流模式，由于研究对象的时间尺度较长，非绝热物理过程的影响较重要，海温、冰雪、植被、温室气体、气溶胶的作用等都需要包括进来。对于某些历史气候问题的模拟，太阳活动的变化、地球轨道参数的变化也需要考虑。由于计算时间长，物理过程复杂，这里的大气环流模式的分辨率就不可能很高。

大气环流模式借助于大型电子计算机的帮助，在给定外强迫的条件下，可以从某一初始大气状态开始通过求解大气运动方程组，计算出未来一定时段的大气状况。因此可以应用大气环流模式开展敏感性试验，即通过改变模式中物理过程的表示方法或模式的外强迫等方法以研究大气中各种物理过程对大气环流的影响，揭示大气环流中的反馈机理。此外，还在给定外强迫情形下用于对古气候及历史气候进行模拟，还可用于对未来的气候变化进行预估。但在时间较长的模拟和预估中要反映大气与其他气候分量之间的相互作用，一般需要采取更为复杂的气候系统模式。

大气环流模式的另一个重要用途是开展气候预测，即在给定大气实际的初始状态之后（某些情况还需要边界条件）运行大气环流模式可以对未来月、季、年及年代际的气候状况进行预测。对于月时间尺度的气候预测，可直接采用大气环流模式开展月动力延伸预测；而对预测时间更长的气候预测，仍要采用耦合了海洋环流模式等其他气候分量的气候系统模式。

建立大气环流模式要遇到数学、物理和计算三方面的问题。近年来随着大气环流模式在气候变化及环境有关方面的应用，温室气体和气溶胶的处理越来越重要，因此大气化学过程也成为模式建立需考虑的内容。

大气环流模式的发展还与计算机的发展密切相关。大气环流模式一直摄取着提高计算效率的各种方法的精华。运算速度更快、容量更大的计算机的研制，为模式分辨率更高并能考虑更复杂的物理、化学过程提供了潜力。

提高模式分辨率和完善物理、化学过程是大气环流模式发展的趋势。部分国家已经推出较为成熟的高分辨率大气环流模式。例如，日本气象研究所的大气环流模式分辨率为20千米，美国国家海洋大气局地球流体力学实验室的大气环流模式（AM3）分辨率为25千米，美国国家大气研究中心的大气环流模式（CAM5）分辨率为25千米，德国马普气象研究所的大气环流模式（ECHAM6）分辨率为50千米。日本东京大学气候研究中心还尝试发展分辨率（空间分辨率高、低易引起误解）为5千米的全球模式。这些模式能够真实再现热带气旋、热带季节内振荡等普通气候模式难以描述的天气气候现象。中国也正发展水平分辨率在50千米以内的高分辨率大气环流模式。

模式分辨率提高的同时，模式中的物理过程也将进一步完善和细化，如超级参数化方案、降水与云的显示处理方案，以及将边界层和深、浅对流等过程统一处理的一体化处理方案等。随着模式垂直分层的增加，模式的高度也抬升到80千米附近的中层大气，因此平流层重力波过程及化学过程也需在模式中加以处理。同时模式在环境预报中的应用，也将促进对流层化学及气溶胶过程的发展。