计算CO2特性曲线的python代码
时间: 2023-08-06 15:05:23 浏览: 58
以下是计算CO2特性曲线的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义常数
n = 2.7
Vm = 22.4
R = 0.082
Tc = 31.1 + 273.15
Pc = 73.8 * 10**5
# 定义温度范围
T_range = np.linspace(273.15, 373.15, 100)
# 计算压力和密度
P_range = Pc * (Tc / T_range)**(n/(n+1))
rho_range = n * P_range / (R * T_range)
# 计算特性曲线
Z_range = P_range * Vm / (R * T_range)
# 绘制图像
plt.plot(Z_range, P_range/10**5)
plt.xlabel('压缩因子 Z')
plt.ylabel('压力 P/10^5 Pa')
plt.title('CO2 特性曲线')
plt.show()
```
其中,使用了范式法计算CO2的压缩因子Z,绘制了CO2的特性曲线。请注意,此代码仅供参考,实际应用中需要考虑更多因素。
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移动平均窗口法计算CO2特性曲线的python代码
以下是使用移动平均窗口法计算CO2特性曲线的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义常数
n = 2.7
Vm = 22.4
R = 0.082
Tc = 31.1 + 273.15
Pc = 73.8 * 10**5
# 定义温度范围
T_range = np.linspace(273.15, 373.15, 100)
# 计算压力和密度
P_range = Pc * (Tc / T_range)**(n/(n+1))
rho_range = n * P_range / (R * T_range)
# 计算特性曲线
Z_range = P_range * Vm / (R * T_range)
# 使用移动平均窗口法平滑数据
def moving_average(x, w):
return np.convolve(x, np.ones(w), 'valid') / w
window_size = 5
Z_smooth = moving_average(Z_range, window_size)
P_smooth = moving_average(P_range, window_size)
# 绘制图像
plt.plot(Z_smooth, P_smooth/10**5)
plt.xlabel('压缩因子 Z')
plt.ylabel('压力 P/10^5 Pa')
plt.title('CO2 特性曲线(移动平均窗口法)')
plt.show()
```
其中,使用了 `np.convolve()` 函数进行卷积运算,实现了移动平均窗口法平滑数据。请注意,窗口大小的选择需要根据实际情况进行调整。
用python计算净初级生产力NPP代码
以下是一个简单的Python代码,用于计算净初级生产力NPP。
```python
# 导入所需模块
from math import exp
# 定义参数值
PAR = 360 # 光合有效辐射量(μmol·m-2·s-1)
TP = 25 # 气温(℃)
PSS = 101.3 # 大气压力(kPa)
RH = 0.4 # 相对湿度(0-1)
FAPAR = 0.8 # 光合有效辐射吸收率(0-1)
LAI = 2 # 叶面积指数(m2/m2)
# 计算净初级生产力NPP
def npp(par, tp, pss, rh, fapar, lai):
# 定义常数
R = 8.314 # 气体常数(J·mol-1·K-1)
Vm0 = 91.2 # 最大净初级生产力(gC·m-2·d-1)
Jmax0 = 150 # 最大光合速率(μmol·m-2·s-1)
Rd0 = 0.2 # 黑暗呼吸速率(μmol CO2·m-2·s-1)
Kc25 = 404 # 羧化酶对CO2的亲和力(μmol·mol-1)
Ko25 = 278 # 氧化酶对O2的亲和力(mmol·mol-1)
S = 710 # 冷却能力(J·mol-1·K-1)
# 计算气化潜热、大气CO2分压和大气O2分压
Lv = 2.501 - 0.002361 * tp + 0.00013 * tp ** 2 - 0.00000215 * tp ** 3 # 水的气化潜热(MJ·kg-1)
ca = pss * 44 / 29 / 10 ** 6 # 大气CO2分压(μmol·mol-1)
O2 = (209 - 0.5 * RH) / 209 * pss / 101.3 * 210 # 大气O2分压(mmol·mol-1)
# 计算用于C3光合作用的一些常数
Kc = Kc25 * (1 + exp(S * (tp - 25) / (298 * R))) / (1 + exp(S * (tp - 25) / (298 * R)) * ca / 353) # 羧化酶对CO2的亲和力(μmol·mol-1)
Ko = Ko25 * (1 + exp(S * (tp - 25) / (298 * R))) # 氧化酶对O2的亲和力(mmol·mol-1)
gamma = 0.5 * ca * O2 / (Ko + O2) # CO2补偿点(μmol·mol-1)
Jmax = Jmax0 * exp(0.12 * tp * (1 - (ca / 150) ** 0.5) / (1 + 0.016 * tp)) # 最大光合速率(μmol·m-2·s-1)
Rd = Rd0 * exp(0.063 * tp) # 黑暗呼吸速率(μmol CO2·m-2·s-1)
# 计算NPP
Vm = Vm0 * (1 - exp(-0.77 * fapar * par / (LAI * Jmax))) # 净初级生产力(gC·m-2·d-1)
Pg = (Vm - Rd) * 86400 / (44 / 12) # 净光合速率(gC·m-2·d-1)
NPP = Pg * Lv / 1000000 # 净初级生产力(kgC·m-2·d-1)
return NPP
# 输出净初级生产力NPP
NPP = npp(PAR, TP, PSS, RH, FAPAR, LAI)
print('净初级生产力NPP为:', NPP, 'kgC·m-2·d-1')
```
说明:
该程序使用了Python中的数学模块math和exp,用于计算指数函数。
该程序使用了上述参数值,包括光合有效辐射量PAR、气温TP、大气压力PSS、相对湿度RH、光合有效辐射吸收率FAPAR和叶面积指数LAI。
该程序定义了函数npp,用于计算净初级生产力NPP。该函数使用了常数和计算用于C3光合作用的一些常数的公式来计算NPP。
该程序输出了净初级生产力NPP的值。