高斯烟羽扩散模型python代码

高斯烟羽扩散模型是一种用于预测大气中污染物扩散的模型。这个模型假设污染物在大气中扩散的过程满足高斯分布。

以下是一个简单的高斯烟羽扩散模型的Python实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import erfc

# 模型参数
u = 10
s = 1
x = np.arange(-20, 20, 0.1)

# 计算高斯烟羽模型
g = (1 / (2 * np.pi * s**2)**0.5) * np.exp(-x**2 / (2 * s**2))
f = (1 / 2) * erfc(-x / (2**0.5 * s)) * np.exp(u * x / (2 * s**2))

# 绘制高斯烟羽模型
plt.plot(x, g, 'r', label='Gaussian Plume Model')
plt.plot(x, f, 'b', label='Gaussian Puff Model')
plt.legend()
plt.xlabel('Downwind Distance')
plt.ylabel('Concentration')
plt.show()

上述代码中，首先定义了模型的参数，然后计算了高斯烟羽模型和高斯烟团模型，并使用matplotlib绘制了它们的图像。

需要注意的是，这个模型只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体情况调整模型参数和计算方法。

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Arcgis高斯烟羽扩散模型Python代码

以下是一份示例代码，用于使用ArcPy模块中的高斯烟羽扩散模型工具：

import arcpy

# 设置工作空间和烟羽扩散模型工具参数
arcpy.env.workspace = "C:/data"
input_features = "source_points.shp"
output_feature_class = "smoke_plume.shp"
model_name = "Gaussian"

# 获取工具的默认参数
model_params = arcpy.env.gp.getParameterInfo(model_name).getParameterProperties()

# 修改需要修改的参数值
model_params[2].value = "1000"  # 规定半径
model_params[3].value = "0.2"  # 规定高度
model_params[4].value = "100"  # 规定格网大小

# 运行烟羽扩散模型工具
arcpy.env.gp.execute(model_name, [input_features, output_feature_class] + [p.valueAsText for p in model_params])

在这个例子中，我们首先设置了工作空间和所需的输入和输出文件名。然后，我们获取了高斯烟羽扩散模型工具的默认参数，并修改了需要修改的参数。最后，我们使用`execute`函数来运行工具并将参数传递给它。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体需求进行适当的修改。

高斯烟羽扩散模型Python

高斯烟羽扩散模型是一种用于预测大气污染物浓度分布的模型，其基本假设是污染物扩散过程服从高斯分布。Python中可以通过SciPy库的scipy.stats.norm函数来实现高斯分布。以下是一个简单的高斯烟羽扩散模型Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 模拟参数
u = 10  # 平均风速
s = 5  # 标准差
h = 100  # 排放高度
Q = 1000  # 排放速率

# 空间网格
x = np.linspace(-100, 100, 1000)

# 时间网格
t = np.linspace(0, 5, 1000)

# 计算浓度分布
C = np.zeros((len(x), len(t)))
for i in range(len(t)):
    for j in range(len(x)):
        C[j, i] = Q / (2 * np.pi * s**2 * u * h) * np.exp(-(x[j]**2)/(2*s**2) - u*t[i]/h)

# 画图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, C[:, 0], label='t=0')
ax.plot(x, C[:, len(t)//4], label='t=T/4')
ax.plot(x, C[:, len(t)//2], label='t=T/2')
ax.plot(x, C[:, -1], label='t=T')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('C')
ax.legend()
plt.show()

在上面的代码中，参数u、s、h和Q分别代表平均风速、标准差、排放高度和排放速率。通过空间和时间网格，我们可以计算烟羽浓度分布，并用Matplotlib库绘制图形来可视化结果。