通风情况下的日光温室湿度分布模型，利用三维热传导和三大守恒定律实现，输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等，输出湿度分布图。matlab 代码实现案例

以下是一个通风情况下的日光温室湿度分布模型的 Matlab 代码实现案例：

% 定义输入参数
L = 10; % 温室长度
W = 5; % 温室宽度
H = 3; % 温室高度
k = 0.5; % 墙体导热系数
E = 0.5; % 植物蒸腾参数
Ts = 25; % 土壤温度
RHs = 75; % 土壤湿度
v = 0.1; % 空气流动速度
P = 100; % 降水量
Rn = 500; % 大气辐射
q = 0.01; % 水蒸气含量

% 将温室分成小块
dx = 0.1; % x 方向步长
dy = 0.1; % y 方向步长
dz = 0.1; % z 方向步长
nx = L/dx; % x 方向网格数
ny = W/dy; % y 方向网格数
nz = H/dz; % z 方向网格数

% 初始化温度和湿度分布
T = zeros(nx,ny,nz);
RH = zeros(nx,ny,nz);
T(:,:,1) = Ts;
RH(:,:,1) = RHs;

% 定义常数
cp = 1005; % 空气比热容
g = 9.8; % 重力加速度
Lv = 2.5e6; % 水的汽化潜热
R = 287; % 空气气体常数

% 迭代求解温度和湿度分布
for i = 1:1000 % 迭代次数
    % 计算边界温度和湿度
    T(1,:,:) = T(2,:,:); % 左侧墙体
    T(nx,:,:) = T(nx-1,:,:); % 右侧墙体
    T(:,1,:) = T(:,2,:); % 前侧墙体
    T(:,ny,:) = T(:,ny-1,:); % 后侧墙体
    T(:,:,1) = Ts; % 地面
    T(:,:,nz) = T(:,:,nz-1); % 天花板
    RH(1,:,:) = RH(2,:,:); % 左侧墙体
    RH(nx,:,:) = RH(nx-1,:,:); % 右侧墙体
    RH(:,1,:) = RH(:,2,:); % 前侧墙体
    RH(:,ny,:) = RH(:,ny-1,:); % 后侧墙体
    RH(:,:,1) = RHs; % 地面
    RH(:,:,nz) = RH(:,:,nz-1); % 天花板
    % 计算植物蒸腾量
    E = 0.001*RH(:,:,1).^2; % 简化模型
    % 计算水汽压力
    es = 611*exp(17.27*T./(T+237.3)); % 饱和水汽压力
    e = q*R*RH./(1-q+q*R*RH/Rn); % 实际水汽压力
    % 计算湿度扩散通量
    Dv = 2.14e-5*T.^1.75; % 湿度扩散系数
    Jv = -Dv.*(RH(:,:,2)-RH(:,:,1))./dz; % 湿度扩散通量
    % 计算温度扩散通量
    Dt = k*(T(:,2,:)-T(:,1,:))./dx; % 温度传导通量
    Jh = -rho*v.*cp.*(T(:,:,2)-T(:,:,1))./dz + Dt; % 温度扩散通量
    % 计算空气密度和压力
    rho = 101325./(R.*T);
    P = rho.*R.*T;
    % 计算垂直方向压力梯度
    dpdz = -rho.*g;
    % 计算垂直方向速度
    w = -Jh./(rho.*cp.*T) - Jv./(rho.*Lv);
    % 计算湿空气温度
    Tw = T.*(1+0.61*q);
    % 计算垂直方向水汽通量
    Jq = -rho.*Lv.*w;
    % 计算水汽混合比
    q = 0.622*e./(P-e);
    % 更新温度和湿度分布
    T = T + Jh./(rho.*cp.*dx.*dy) + Jv./(rho.*cp.*dz) + w.*dpdz./(cp.*dz);
    RH = RH + Jq./(rho.*dx.*dy.*dz) + (E-Jv./(rho.*Lv)).*dt;
end

% 绘制湿度分布图
figure;
[x,y,z] = meshgrid(1:nx,1:ny,1:nz);
slice(x,y,z,RH,[nx/2],[ny/2],[nz/2]);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
title('湿度分布图');

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅用于展示实现的基本思路。在实际应用中，需要根据具体需求进行参数调节和算法优化。