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In the previous work (Zheng et al., 2007, Zheng et al., 2009), a data assimilation method, based on ensemble Kalman filter, has been applied to a Monte Carlo Dispersion Model (MCDM). The results were encouraging when the method was tested by the twin experiment and a short-range field experiment. In this technical note, the measured data collected in a wind tunnel experiment have been assimilated into the Monte Carlo dispersion model. The uncertain parameters in the dispersion model, including source term, release height, turbulence intensity and wind direction have been considered. The 3D parameters, i.e. the turbulence intensity and wind direction, have been perturbed by 3D random fields. In order to find the factors which may influence the assimilation results, eight tests with different specifications were carried out. Two strategies of constructing the 3D perturbation field of wind direction were proposed, and the result shows that the two level strategy performs better than the one level strategy. It is also found that proper standard deviation and the correlation radius of the perturbation field play an important role for the data assimilation results.  相似文献   
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ABSTRACT: Estimates were made of the amounts of selected pesticides entering and leaving Saylorville Reservoir, a new partly filled impoundment on the Des Moines River. Samples were collected at 1– or 2-week intervals at stations above, in, and below the reservoir. Atrazine, alachlor, and cyanazine were found only in the dissolved state, and dieldrin and p, p′ -DDE in both the, dissolved and suspended state. Heptachlor epoxide, p,p-DDT. p, p′ -DDD, 2,4-D, 2,4,5-TP, endrin, lindane, methoxychlor, propachlor, and toxaphene were not detected or were at very low concentrations. Estimated deposition in the reservoir from September 1977 to October 1978 was 281 kg atrazine, 251 kg alachlor, 26 kg cyanazine, 16 kg dieldrin, and 20 kg p, p′ -DDE.  相似文献   
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