| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究概况 | 第17-28页 |
| 1.2.1 ENSO理论的发展及研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 ENSO模式和模拟的研究进展 | 第19-20页 |
| 1.2.3 ENSO预报研究进展 | 第20-22页 |
| 1.2.4 资料同化方法和应用的研究进展 | 第22-28页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第28-30页 |
| 第二章 模式介绍 | 第30-40页 |
| 2.1 动力海洋模块 | 第31-32页 |
| 2.2 SST距平模块及Te的经验参数化方法 | 第32-35页 |
| 2.3 表征年际风应力异常的统计大气模块 | 第35-36页 |
| 2.4 耦合过程 | 第36-37页 |
| 2.5 实时预报过程 | 第37-38页 |
| 2.6 观测和模拟所需数据与分析过程 | 第38-40页 |
| 第三章 次表层上卷海温（Te）在El Ni?o事件起源中的作用 | 第40-62页 |
| 3.1 引言 | 第40-42页 |
| 3.2 年际变化 | 第42-55页 |
| 3.2.1 时空发展 | 第42-50页 |
| 3.2.2 El Ni?o事件的起源直接与西边界反射有关吗？ | 第50-52页 |
| 3.2.3 El Ni?o事件循环中赤道外Te场的作用 | 第52-55页 |
| 3.3 混合层热收支分析 | 第55-58页 |
| 3.4 小结与讨论 | 第58-62页 |
| 第四章 大气风场和海洋次表层上卷海温（T_e）在 2010-12年La Ni?a事件二次变冷过程中的作用 | 第62-88页 |
| 4.1 引言 | 第62-65页 |
| 4.2 2010-12年的观测特征 | 第65-67页 |
| 4.3 基于ICM的模拟和预测 | 第67-78页 |
| 4.3.1 影响2011年二次变冷事件的过程：单独强迫海洋模式的试验 | 第68-73页 |
| 4.3.2 ICM预报 | 第73-78页 |
| 4.4 年际风场强迫的作用 | 第78-81页 |
| 4.4.1 东风异常及其影响 | 第79页 |
| 4.4.2 敏感性试验 | 第79-81页 |
| 4.5 温跃层效应及其与风场强迫的同等作用 | 第81-85页 |
| 4.5.1 温跃层效应及其敏感性试验 | 第81-82页 |
| 4.5.2 Te和风场强迫影响的同等作用 | 第82-85页 |
| 4.6 小结与讨论 | 第85-88页 |
| 第五章 基于IOCAS ICM对 2015-16年El Ni?o事件的实时预报 | 第88-102页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 2015年El Ni?o事件的观测分析 | 第89-92页 |
| 5.3 2015-16年的实时预报 | 第92-98页 |
| 5.4 小结与讨论 | 第98-102页 |
| 第六章 基于ICM的四维变分资料同化系统的建立 | 第102-124页 |
| 6.1 引言 | 第102-103页 |
| 6.2 4D-Var资料同化方法 | 第103-110页 |
| 6.2.1 切线性模式 | 第104-106页 |
| 6.2.2 伴随模式 | 第106-108页 |
| 6.2.3 最优化过程 | 第108-110页 |
| 6.3 构建同化试验 | 第110-113页 |
| 6.3.1 观测系统及模式误差 | 第110-112页 |
| 6.3.2 同化试验设计 | 第112-113页 |
| 6.4 敏感性试验 | 第113-122页 |
| 6.4.1 关于背景误差协方差矩阵（B）和观测误差协方差矩阵（R）的设置的敏感性试验 | 第113-115页 |
| 6.4.2 关于同化分析间隔的敏感性试验 | 第115-119页 |
| 6.4.3 关于同化时间窗口的敏感性试验 | 第119-122页 |
| 6.5 小结与讨论 | 第122-124页 |
| 第七章 理想试验情景下的最优初始化和参数估计 | 第124-150页 |
| 7.1 引言 | 第124-126页 |
| 7.2 评估基于 4D-Var方法的最优初始化的效果 | 第126-135页 |
| 7.2.1 试验设计 | 第126-127页 |
| 7.2.2 最优初始化对ENSO模拟的影响 | 第127-133页 |
| 7.2.3 最优初始化对ENSO预报的影响 | 第133-135页 |
| 7.3 基于 4D-Var的参数估计 | 第135-147页 |
| 7.3.1 基于 4D-Var的参数估计方法介绍 | 第135-136页 |
| 7.3.2 同化方案及试验设计 | 第136-137页 |
| 7.3.3 参数估计对ENSO模拟的影响 | 第137-146页 |
| 7.3.4 参数估计对ENSO预报的影响 | 第146-147页 |
| 7.4 小结与讨论 | 第147-150页 |
| 第八章 结论与展望 | 第150-158页 |
| 8.1 论文的主要结论 | 第150-155页 |
| 8.2 论文的创新点 | 第155页 |
| 8.3 未来工作的展望 | 第155-158页 |
| 附录 | 第158-168页 |
| A1 热带太平洋海表淡水通量强迫和海洋生物引发加热的年际变化对ENSO的调制作用 | 第158-163页 |
| A2 基于ICM的 4D-Var资料同化系统对次表层资料进行同化 | 第163-164页 |
| A3 基于ICM的 4D-Var资料同化系统对ENSO模拟和实时预报的改进 | 第164-168页 |
| 参考文献 | 第168-188页 |
| 个人简历 | 第188页 |
| 发表的学术论文 | 第188页 |
