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ENSO是全球季节-年际尺度上最强的海气耦合动力系统，对全球短期气候变化有着重要作用。作为短期气候预测最强的信号，ENSO可预报性与集合预报一直是气候领域研究的重点。ENSO的可预报性与集合预报和动力系统误差非线性增长特征密切相关。但目前从误差多维非线性增长特征角度来研究ENSO可预报性与集合预报的系统性工作还比较少。而非线性Lyapunov方法作为描述动力系统误差非线性增长特征的理论，能够衡量误差非线性增长率并捕捉相对应的多维增长模态，可以较好地估计动力系统的可预报性以及生成集合扰动。
因此，本文基于非线性Lyapunov方法，在误差增长动力学的框架下，使用非线性Lyapunov指数(NLLE)来研究ENSO可预报性，估计ENSO的可预报期限;在可预报性分析的基础上，将非线性Lyapunov向量(NLLV)应用于ENSO耦合模式中，考察ENSO误差多维增长方向，探究NLLVs的动力学性质，比较NLLVs与其他初始扰动方法在集合预报中的表现;为降低流依赖的模式预报误差，提出基于局部动力相似(LDA)的误差订正方法;在上面研究的基础上，构建了基于NLLV的ENSO集合预报系统，并对集合预报结果进行确定性及概率预报检验。本文主要结论如下:
(1)发现了ENSO暖事件生命循环不同阶段的可预报期限存在不对称特征，揭示了其误差增长中非线性部分的重要作用。
利用NLLE方法，基于161年海温观测数据，研究了ENSO暖事件生命循环不同阶段上的可预报性，定量估计了可预报期限。结果表明，在暖ENSO生命循环的发展阶段可预报期限小于衰减阶段可预报期限，两个阶段可预报期限具有不对称特征;通过多种手段证实了ENSO暖事件生命循环可预报期限的不对称性是ENSO系统固有特征，这为ENSO暖事件生命循环不同阶段业务预报技巧的不对称性提供了一种解释;考察ENSO误差非线性增长率，并与误差线性增长率对比，发现了ENSO暖事件生命循环可预报期限的不对称性是由误差增长差异导致的，其中非线性部分起了重要作用。
(2)揭示了NLLVs具有瞬时多样性和统计稳定性的特点，明确了NLLVs与ENSO系统状态的密切关系，对比证实了NLLVs在描述ENSO误差多维增长子空间、局部维数及作为集合扰动等方面的优势。
在完美模式假设下，将NLLVs应用到Zebiak-Cane(ZC)模式中，探讨了如何在耦合多变量模式中计算NLLVs，揭示了NLLVs的瞬时结构具有一定多样性而统计特征具有一定稳定性;进一步发现了NLLVs的空间结构和误差增长率是随着ENSO背景流及季节的演变而演变;与繁殖向量(BV)进行对比分析，证实了NLLVs在描述误差增长子空间与分析误差关系等方面具有更强的能力并且具有更高的局部维数;用NLLVs作为集合初始扰动在ZC模式中进行了集合预报试验，检验结果表明NLLVs能够更好地捕捉系统初始状态的不确定性，集合预报技巧优于BV和随机扰动方法。
(3)提出了一种基于LDA的误差订正方法，并证实了订正方法的有效性和稳定性。
LDA方法是非线性Lyapunov方法中获取相似状态的手段。使用ZC模式的预报结果，证实了相似状态间预报误差存在一定的相似性，使用相似误差进行线性回归订正，降低了模式预报误差中流依赖部分，表明了基于LDA订正方法的有效性;并通过不同参数试验，验证了LDA方法订正效果的稳定性，为流依赖的模式预报误差订正提供了一种新的思路和手段。
(4)构建了基于NLLVs的ENSO集合预报系统，证实了NLLVs作为ENSO集合扰动的可行性与有效性。
使用ZC模式的最新业务版本，选用NLLVs作为初始扰动，并作为模式强迫扰动，结合LDA模式预报误差订正方法，构建了ENSO业务集合预报系统。利用集合预报系统，对1860年1月-2017年12月进行12个月的后报试验，并分别从确定性及概率预报检验两方面对结果做了检验;结果表明集合预报系统的集合平均预报，能够比较好地表征热带太平洋区域的时空演变特征，大幅度降低控制预报的均方根误差;针对概率预报产品，从集合离散度、Talagrand分布、冷暖事件的Brier评分及相对作用特征等检验结果来看，所构造的集合预报系统具有一定的概率预报能力，能够提供比较好的概率预报产品，为ENSO集合预报提供了一种新尝试。
因此，本文基于非线性Lyapunov方法，在误差增长动力学的框架下，使用非线性Lyapunov指数(NLLE)来研究ENSO可预报性，估计ENSO的可预报期限;在可预报性分析的基础上，将非线性Lyapunov向量(NLLV)应用于ENSO耦合模式中，考察ENSO误差多维增长方向，探究NLLVs的动力学性质，比较NLLVs与其他初始扰动方法在集合预报中的表现;为降低流依赖的模式预报误差，提出基于局部动力相似(LDA)的误差订正方法;在上面研究的基础上，构建了基于NLLV的ENSO集合预报系统，并对集合预报结果进行确定性及概率预报检验。本文主要结论如下:
(1)发现了ENSO暖事件生命循环不同阶段的可预报期限存在不对称特征，揭示了其误差增长中非线性部分的重要作用。
利用NLLE方法，基于161年海温观测数据，研究了ENSO暖事件生命循环不同阶段上的可预报性，定量估计了可预报期限。结果表明，在暖ENSO生命循环的发展阶段可预报期限小于衰减阶段可预报期限，两个阶段可预报期限具有不对称特征;通过多种手段证实了ENSO暖事件生命循环可预报期限的不对称性是ENSO系统固有特征，这为ENSO暖事件生命循环不同阶段业务预报技巧的不对称性提供了一种解释;考察ENSO误差非线性增长率，并与误差线性增长率对比，发现了ENSO暖事件生命循环可预报期限的不对称性是由误差增长差异导致的，其中非线性部分起了重要作用。
(2)揭示了NLLVs具有瞬时多样性和统计稳定性的特点，明确了NLLVs与ENSO系统状态的密切关系，对比证实了NLLVs在描述ENSO误差多维增长子空间、局部维数及作为集合扰动等方面的优势。
在完美模式假设下，将NLLVs应用到Zebiak-Cane(ZC)模式中，探讨了如何在耦合多变量模式中计算NLLVs，揭示了NLLVs的瞬时结构具有一定多样性而统计特征具有一定稳定性;进一步发现了NLLVs的空间结构和误差增长率是随着ENSO背景流及季节的演变而演变;与繁殖向量(BV)进行对比分析，证实了NLLVs在描述误差增长子空间与分析误差关系等方面具有更强的能力并且具有更高的局部维数;用NLLVs作为集合初始扰动在ZC模式中进行了集合预报试验，检验结果表明NLLVs能够更好地捕捉系统初始状态的不确定性，集合预报技巧优于BV和随机扰动方法。
(3)提出了一种基于LDA的误差订正方法，并证实了订正方法的有效性和稳定性。
LDA方法是非线性Lyapunov方法中获取相似状态的手段。使用ZC模式的预报结果，证实了相似状态间预报误差存在一定的相似性，使用相似误差进行线性回归订正，降低了模式预报误差中流依赖部分，表明了基于LDA订正方法的有效性;并通过不同参数试验，验证了LDA方法订正效果的稳定性，为流依赖的模式预报误差订正提供了一种新的思路和手段。
(4)构建了基于NLLVs的ENSO集合预报系统，证实了NLLVs作为ENSO集合扰动的可行性与有效性。
使用ZC模式的最新业务版本，选用NLLVs作为初始扰动，并作为模式强迫扰动，结合LDA模式预报误差订正方法，构建了ENSO业务集合预报系统。利用集合预报系统，对1860年1月-2017年12月进行12个月的后报试验，并分别从确定性及概率预报检验两方面对结果做了检验;结果表明集合预报系统的集合平均预报，能够比较好地表征热带太平洋区域的时空演变特征，大幅度降低控制预报的均方根误差;针对概率预报产品，从集合离散度、Talagrand分布、冷暖事件的Brier评分及相对作用特征等检验结果来看，所构造的集合预报系统具有一定的概率预报能力，能够提供比较好的概率预报产品，为ENSO集合预报提供了一种新尝试。