Lorenz-96模式中三种目标观测方法的有效性比较

目标观测是有效提升观测效能和观测质量的一种观测策略,其核心部分是敏感区的识别。本文在Lorenz-96模式上比较了奇异向量法(SVs)、集合变换卡尔曼滤波法(ETKF)和条件非线性最优扰动法(CNOP)识别敏感区的优劣,并尝试揭示ETKF方法性能不稳定的原因与机制。试验结果表明:在312h内的不同预报时刻,CNOP方法识别的敏感区范围较小且对预报效果的提升率最高;SVs方法识别的敏感区对72h内的预报有较好的改进,但72h后改进程度急剧下降,到120h后基本失效;ETKF方法识别的敏感区在72h内不如其他方法的效果好。此外,在ETKF方法识别的敏感区与随机选取的敏感区对比中发现,由于ETKF方法操作时采用顺序观测资料处理方案搜寻敏感区,本质上忽略了观测资料间的相关性,导致ETKF方法识别出的敏感区并不一定是全局信号方差最大的区域,对预报效果的改善有限,这也说明了如何优化敏感区搜寻方案是提高ETKF方法效能的关键。

条件非线性最优扰动和繁殖向量相结合的一种集合预报方法

集合初始扰动的好坏对集合预报效果有着至关重要的影响.为了产生能够捕捉到初始场不确定性的初始扰动,在不考虑模式误差的情况下,用Lorenz-96模式探讨了条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)在集合预报中的应用,并与传统的增长繁殖模方法(breeding of growing mode,BGM)进行了比较.发现用CNOPs代替2L范数较大的繁殖向量(breeding vectors,BVs)的集合预报技巧明显高于BGM方法.在分析误差是快速增长型扰动的条件下,新方法对预报结果的改善幅度随预报时间的延长而增大,特别是在中期预报范围(6~14 d)内,改善效果更加明显.按照通常距平相关系数(ACC)不小于0.6则视为有效预报的标准,新方法和BGM方法得到的集合预报相对于参照预报而言,都能够将有效预报时间延长4 d左右.

对执行农村房屋及集体土地的调查与思考

近年来，随着农村经济的发展，基层法院受理的涉农案件的数量一直呈逐年上升态势。以浙江省东阳法院近3年的统计数字为例。2005年、2006年、2007年分别收案1548件、2108件和2220件，其中涉农案件的数量为1058件、1228件和1436件，占总数的68％、58％、64％。分别比上一年增长16％和17％。勿庸讳言，在这一些涉农案件中，除部分案件的被执行人确无财产可供执行，人民法院不得不终结执行程序外，