序
Foreword
前言
理论篇
  第1章  理论基础
    1.1  CNOP方法提出的背景
    1.2  CNOP方法及其物理意义
    1.3  CNOP求解方法概述
      1.3.1  伴随梯度方法
      1.3.2  无需伴随的梯度方法
      1.3.3  无需梯度的优化方法
    1.4  CNOP方法应用研究概述
    1.5  总结与讨论
    参考文献
数值求解篇
  第2章  条件非线性最优扰动的数值求解
    2.1  用伴随方法求解Zebiak-Cane模式的CNOP-I和CNOP-P
      2.1.1  伴随方法求解CNOP-I
      2.1.2  伴随方法求解CNOP-P
      2.1.3  小结和讨论
    2.2  用粒子群优化算法求解Burgers方程的CNOP-I
      2.2.1  粒子群算法的主体结构
      2.2.2  粒子群算法相关参数及常规设定方法
      2.2.3  粒子群算法求解Burgers方程CNOP-I数值试验
    2.3  差分进化算法求解CNOP-P
      2.3.1  差分进化算法简介
      2.3.2  差分进化算法求解CNOP
      2.3.3  差分进化算法求解CNOP-P数值试验
      2.3.4  小结和讨论
    2.4  梯度定义法求解CNOP
      2.4.1  梯度定义法求解CNOP
      2.4.2  梯度定义法求解CNOP-I示例
    2.5  CNOP数值求解的延伸研究
    参考文献
应用篇
  第3章  ENSO春季预报障碍问题
    3.1  引言
    3.2  CNOP-I在ENSO春季预报障碍研究中的应用
      3.2.1  试验设计
      3.2.2  El Nino的春季预报障碍现象
      3.2.3  导致春季预报障碍的初始误差的发展机制
      3.2.4  识别El Nino事件的目标观测敏感区
    3.3  CNOP-P在ENSO春季预报障碍研究中的应用
      3.3.1  试验设计
      3.3.2  数值试验结果
    3.4  CNOP方法在ENSO春季预报障碍问题的延伸研究
    3.5  结论和讨论
    参考文献
  第4章  台风目标观测
    4.1  引言
    4.2  CNOP和FSV识别的敏感区之异同
      4.2.1  试验设计
      4.2.2  CNOP和FSV的结构对比
      4.2.3  扰动发展对比
    4.3  CNOP敏感区的有效性研究
      4.3.1  理想回报试验
      4.3.2  观测系统模拟试验
    4.4  台风目标观测的延伸研究
    4.5  结论和讨论
    参考文献
  第5章  CNOP-I在阻塞和NAO可预报性研究中的应用
    5.1  引言
    5.2  T21L3斜压准地转模式
    5.3  针对阻塞和NAO事件的非线性优化理论框架的构建
      5.3.1  基于阻塞指数的最优初始扰动
      5.3.2  基于NAO指数的最优初始扰动
    5.4  阻塞发生的最优前期征兆及其发生发展机制
      5.4.1  激发阻塞爆发的最优扰动
      5.4.2  与流函数平方范数意义下CNOP的关系
      5.4.3  阻塞爆发的动力机制
    5.5  NAO最优前期征兆和最快增长初始误差
      5.5.1  NAO发生的非线性最优前期征兆以及发展机制
      5.5.2  NAO发展过程中的非线性最快增长初始误差
      5.5.3  最优前期征兆与最快增长初始误差之间的关系
    5.6  NAO事件的目标观测研究
      5.6.1  流依赖下NAO事件的目标观测
      5.6.2  非流依赖下NAO事件的目标观测
    5.7  阻塞和NAO事件可预报性延伸研究
    5.8  结论和讨论
    参考文献
  第6章  CNOP在大西洋经圈翻转环流研究中的应用
    6.1  引言
    6.2  模式
    6.3  AMOC稳定性研究
    6.4  AMOC多年代际变化研究
    6.5  CNOP方法在AMOC研究中的延伸应用
    6.6  结论和讨论
    参考文献
  第7章  CNOP方法在海洋环流可预报性研究中的应用——以黑潮大弯曲路径变异与黑潮入侵南海的预报为例
    7.1  引言
    7.2  CNOP方法在黑潮大弯曲路径变异研究中的应用
    7.3  CNOP方法在黑潮入侵南海研究中的应用
    7.4  CNOP方法在海洋环流可预报性研究领域的延伸应用
    7.5  结论和讨论
    参考文献
  第8章  CNOP-P方法在陆地生态系统模拟不确定性研究中的应用
    8.1  引言
    8.2  模式、数据和方法介绍
    8.3  气候变化不确定性对陆地生态系统模拟不确定性影响的研究
      8.3.1  温度变化不确定性对净初级生产力模拟不确定性的影响
      8.3.2  降水变化不确定性对净初级生产力模拟不确定性的影响
    8.4  陆地生态系统模拟不确定性的关键物理过程和物理参数的识别
    8.5  CNOP-P方法在陆面过程模拟不确定性的延伸研究
    8.6  结论和讨论
    参考文献
附录一  本书缩写词索引
附录二  非线性优化理论与算法简介
  A1  理论篇——非线性最优化的理论简介
    A1.1  最优化问题简介
    A1.2  凸集和凸函数
    A1.3  凸函数的性质
    A1.4  最优性条件
  A2  计算篇——优化算法介绍
    A2.1  无约束优化算法
    A2.2  约束优化算法
    A2.3  智能优化算法
  A3  CNOP最大值原理
    参考文献