高斯模型高架点源扩散

高斯模型可以用来描述高架点源的扩散情况。在高架点源扩散模型中，假设烟气的扩散是二维平面上的，且满足高斯分布。以下是一个简单的高架点源扩散模型的二维代码示例，使用Python实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def gaussian(x, y, sigma):
    return np.exp(-(x**2 + y**2) / (2 * sigma**2))

def gaussian_plume_model(x, y, source_x, source_y, source_strength, sigma):
    distance = np.sqrt((x - source_x)**2 + (y - source_y)**2)
    concentration = source_strength * gaussian(distance, 0, sigma)
    return concentration

# 设置模型参数
source_x = 0  # 烟囱位置 x
source_y = 0  # 烟囱位置 y
source_strength = 1  # 烟囱排放强度
sigma = 1  # 高斯函数标准差

# 设置模型范围
x_min, x_max = -10, 10
y_min, y_max = -10, 10
num_points = 100

# 生成坐标点
 = np.linspace(x_min, x_max, num_points)
y = np.linspace(y_min, y_max, num_points)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算浓度分布
concentration = gaussian_plume_model(X, Y, source_x, source_y, source_strength, sigma)

# 绘制浓度分布图
plt.contourf(X, Y, concentration)
plt.colorbar()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Gaussian Plume Model (Elevated Point Source)')
plt.show()

这段代码与之前的高斯烟囱模型二维代码类似，但在计算高斯函数时，使用了点到点源的距离的平方作为指数。这样可以更好地描述高架点源的扩散情况。

你可以根据需要调整模型参数和模型范围，并通过运行代码来生成相应的高架点源扩散模型的二维浓度分布图。注意，这只是一个简单的模型示例，实际的高架点源扩散模型可能涉及更复杂的参数和计算。