本书重点对比、分析数据同化领域两大主流数据同化方法集合卡尔曼滤波(EnKF)与四维变分同化(4DVar)各自的优势与不足，推出实现两者优劣互补的NLS-4DVar。进一步，从样本生成与更新、高效局地化、多重网格NLS-4DVar以及整体校正初始与模式误差的NLS-i4DVar等多角度、递进式对NLS-4DVar方法予以介绍，还配以算法实现的伪代码；第7-9章则为NLS-4DVar的应用，其中第7章主要介绍NLS-4DVar方法在目标观测上的应用，而第8-9章则重点介绍基于NLS-4DVar所构建

本书分上、下两篇，上篇是北京2022年冬奥会和冬残奥会比赛场地2021年赛期同期气象条件分析，下篇是北京2022年冬奥会和冬残奥会赛区2021年赛期同期气象风险分析。