本文使用非线性优化方法主要研究了ENSO事件在赤道东太平洋的最优前期征兆、ENSO事件的春季可预报性障碍问题、以及ENSO可预报性的量化估计。论文的主要创新点:1.使用非线性优化方法研究ENSO的可预报性;2.揭示了非线性在ENSO前期征兆与春季可预报性障碍研究中的重要性。论文研究的主要成果:1.从扰动的初始模态和非线性发展方面揭示了非线性对可预报性的影响,结果表明,条件非线性最优扰动是研究可预报性的有用工具之一;2.研究了ENSO事件在赤道东太平洋的最优前期征兆;a)用条件非线性最优扰动方法研究ENSO在赤道东太平洋Nino-3区最优前期征兆,结果表明,对应于条件非线性最优扰动的海表温度和斜温层深度距平的(-,+)和(+,-)模态与线性奇异向量相比,分别最有可能发展成El Nino和La Nina事件,因而条件非线性最优扰动描述、解释了ENSO事件在赤道东太平洋的最优前期征兆;b)近20年月平均海表温度观察资料和NCEP海洋再分析200 C等温线深度资料定性地验证了关于ENSO事件前期征兆的理论结果;c)基于本文使用的理论海气耦合ENSO模式,分析了ENSO前期征兆发展成ENSO事件的物理机制;