穆穆院士团队：条件非线性最优扰动及其在大气-海洋研究中的应用

大气与海洋系统高度复杂且具有非线性特性，这使得传统线性方法在研究气候异常、极端事件和预报不确定性等方面存在显著局限。面对这一挑战，科研界亟需更科学、更有效的非线性方法和工具。

▲ CNOP 方法的发展历程

穆穆院士团队于2003年首创了“条件非线性最优扰动”（Conditional Nonlinear Optimal Perturbations，简称 CNOP）方法，为探索大气海洋系统演变过程中的非线性不稳定机制开辟了新路径。CNOP方法已广泛应用于ENSO、热带气旋、中高纬阻塞、黑潮等多个高影响海气事件的研究中，深刻推动了非线性理论在大气-海洋科学中的发展。

穆穆带领团队在国际上率先提出了全面考虑非线性影响的CNOP方法，而且实现了最优扰动方法，从仅考虑初始误差影响，到综合考虑初始误差和参数误差影响，以及向探讨非线性最优增长边界误差和外强迫误差影响的拓展。从理论到实践，并从实践中发现不足后，再加以改进和创新理论；一步一步走得很踏实，也很有序。

巢纪平

中国科学院院士

于2024年2月

为了更好地推广CNOP方法、服务科研实践，穆穆院士团队撰写了专著《条件非线性最优扰动及其在大气-海洋研究中的应用》。本书融合理论与实践，系统介绍了CNOP的理论基础、数值实现方法，并结合大量大气海洋研究案例，详尽展示了其应用价值。书中重点突出了CNOP数值求解的关键环节，帮助读者掌握从选取扰动变量、构建目标函数与约束条件，到选择优化算法、分析优化结果的完整流程。

▲ CNOP方法在黑潮目标观测敏感区识别中的应用

SR1～SR4表示源区黑潮流量季节性下降、黑潮入侵南海、日本南部黑潮大弯曲路径变异与黑潮延伸体模态转变的观测敏感区; 在敏感区内强化观测能显著地改进黑潮变异的预测能力。

此外，为培养更多青年学者掌握非线性最优化工具，自2019年起，团队已连续举办三届“非线性最优化方法在大气-海洋科学中的应用”夏季讲习班，课程内容紧扣本书结构，涵盖理论讲解、数值方法和上机实习三个模块，为广大学者系统学习与实践CNOP方法提供了宝贵平台。读者可扫描本书封底二维码，下载第2章数值求解篇用到的程序资源实践学习。

本书的出版，有助于培养更多的优秀人才投入到相关领域的研究中，使得CNOP方法在大气和海洋科学研究中能够发挥更大作用。同时，作者也期望读者能够通过学习本书，将CNOP与大气-海洋科学中的关键问题紧密结合，并从大气与海洋科学中的动力学问题、计算资源的高效利用、可预报性、目标观测、集合预报、人工智能和深度学习等方面，进一步推广CNOP方法在大气与海洋科学研究中的应用；同时为实际的业务预报和预测作出贡献，提高我国天气和气候的预测水平。

本书撰写过程中，得到了众多专家学者的大力支持和热心帮助，特别鸣谢段晚锁、郑琴、袁时金、姜智娜、孙国栋、周菲凡、王强、秦晓昊、祖子清等专家，以及提供资料、参与代码编写与测试的老师与同学。荷兰皇家科学院院士、乌得勒支大学Henk教授为本书撰写英文序，中国科学院院士巢纪平先生为本书撰写中文序，在此致以诚挚感谢。

本文摘编自《 条件非线性最优扰动及其在大气 - 海洋研究中的应用 》（ 穆穆等著 . 北京 : 科学出版社 , 2025.4 ）一书“前言”“序”，有删减修改，标题为编者所加。

审图号： GS 京（ 2025 ） 0415 号

ISBN 978-7-03-081765-5

责任编辑：彭胜潮

本书全面系统地介绍了条件非线性最优扰动 ( conditional nonlinear optimal perturbations ， CNOP ) 方法的理论基础、多种数值求解方法及其在大气和海洋科学中的广泛应用。全书包括理论篇、数值求解篇和应用篇，共分 8 章。第 1 章是理论篇，介绍 CNOP 方法的理论基础，对其提出背景、发展历程、理论框架、物理意义以及数值求解方法进行了总体描述。第 2 章是数值求解篇，结合不同的数值模式，详细介绍用多种不同策略的优化算法数值求解 CNOP ，包括伴随方法、粒子群优化算法、差分进化算法、梯度定义法等。第 3 章至第 8 章是应用篇，分别介绍 CNOP 方法在厄尔尼诺 - 南方涛动春季预报障碍、台风目标观测、阻塞和 北大西洋涛动可 预报性、 大西洋经圈翻转 环流研究、黑潮大弯曲路径变异和黑潮入侵南海研究、陆地生态系统模拟不确定性研究中的成功应用。

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本书汇集了穆穆院士及其团队多年来应用 CNOP 方法研究大气与海洋科学的丰厚成果，可供从事大气和海洋科学的科研人员、高校教师、研究生和本科高年级学生，以及对应用非线性优化方法开展理论、观测、数值模拟与预测研究感兴趣的科研工作者阅读使用，也可供应用数学与计算数学等相关领域的学者参考阅读。

（本文编辑：刘四旦）

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