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Weighted Flow Algorithms (WFA) for stochastic particle coagulation

机译：随机粒子混凝的加权流算法（WFA）

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Stochastic particle-resolved methods are a useful way to compute the time evolution of the multi-dimensional size distribution of atmospheric aerosol particles. An effective approach to improve the efficiency of such models is the use of weighted computational particles. Here we introduce particle weighting functions that are power laws in particle size to the recently-developed particle-resolved model PartMC-MOSAIC and present the mathematical formalism of these Weighted Flow Algorithms (WFA) for particle coagulation and growth. We apply this to an urban plume scenario that simulates a particle population undergoing emission of different particle types, dilution, coagulation and aerosol chemistry along a Lagrangian trajectory. We quantify the performance of the Weighted Flow Algorithm for number and mass-based quantities of relevance for atmospheric sciences applications.
机译：随机粒子分解方法是计算大气气溶胶粒子多维尺寸分布随时间变化的有用方法。提高此类模型效率的有效方法是使用加权计算粒子。在这里，我们向最近开发的粒子解析模型PartMC-MOSAIC引入了作为粒子大小幂律的粒子加权函数，并介绍了这些加权流算法（WFA）用于粒子凝结和生长的数学形式。我们将此应用到城市羽流场景中，该场景模拟了沿拉格朗日轨迹经历不同粒子类型，稀释，凝聚和气溶胶化学排放的粒子种群。我们针对大气科学应用中基于数量和基于质量的相关性量化加权流算法的性能。

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