不通风情况下的日光温室湿度模型，利用非稳态湍流模型与热传导原理实现。输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、政法散热系数、土壤温湿度、植物蒸腾参数、风速、降水量、水蒸气含量等等参数，输出湿度分布图，matlab实现案例

以下是一个简单的非稳态湍流模型与热传导原理实现的matlab代码，用于计算不通风情况下的日光温室湿度分布图。

% 定义温室结构及参数
L = 10; % 温室长度
W = 5; % 温室宽度
H = 3; % 温室高度
A = 2*(L*H + W*H); % 温室表面积
V = L*W*H; % 温室体积
k_wall = 0.5; % 墙体导热系数
a_plant = 0.2; % 植物蒸腾参数
h_sky = 5; % 温室天花板热对流系数
h_soil = 10; % 土壤热对流系数
T_soil = 20; % 土壤温度
RH_soil = 0.6; % 土壤相对湿度
U = 1; % 风速
P = 0; % 降水量
q = 0.01; % 水蒸气含量

% 定义模拟参数
dt = 1; % 时间步长
t_end = 3600; % 模拟时间
t = 0:dt:t_end; % 时间序列
n = length(t);

% 初始化温度和湿度场
T = ones(W,L,H)*20; % 温度场
RH = ones(W,L,H)*RH_soil; % 相对湿度场

% 计算表面热通量
Q_wall = k_wall*A*(T - T_soil); % 墙体热通量
Q_plant = a_plant*A*(RH - RH_soil); % 植物蒸腾热通量
Q_sky = h_sky*A*(T - T_soil); % 天花板热通量
Q_soil = h_soil*A*(T - T_soil); % 土壤热通量

% 计算水蒸气含量
e = q*P/(0.622 + q); % 饱和水蒸气压力
RH = RH*exp((17.27*(T - 273.15)./(T - 35.85)).*(1 - RH)./e); % 相对湿度转换为绝对湿度

% 迭代计算温度和湿度场
for i = 2:n
    % 计算热传导项
    d2TdL2 = diff(T,2,2);
    d2TdW2 = diff(T,2,1);
    d2TdH2 = diff(T,2,3);
    Q_cond = k_wall*(d2TdL2 + d2TdW2 + d2TdH2)*dt/V;
    
    % 计算热对流项
    Q_conv = (Q_wall + Q_plant + Q_sky + Q_soil)*dt/V;
    
    % 计算湿度项
    d2RHL2 = diff(RH,2,2);
    d2RHW2 = diff(RH,2,1);
    d2RHH2 = diff(RH,2,3);
    Q_evap = a_plant*(d2RHL2 + d2RHW2 + d2RHH2)*dt/V;
    
    % 计算风速项
    Q_wind = U*(T(:,:,1) - T_soil)*dt/V;
    
    % 计算总热通量
    Q_total = Q_cond + Q_conv + Q_evap + Q_wind;
    
    % 更新温度和湿度场
    T(:,:,2:end-1) = T(:,:,2:end-1) + Q_total(:,:,2:end-1);
    RH(:,:,2:end-1) = RH(:,:,2:end-1) + Q_evap(:,:,2:end-1);
    
    % 边界处理
    T(:,1,:) = T(:,2,:);
    T(:,end,:) = T(:,end-1,:);
    T(:,:,1) = T(:,:,2);
    T(:,:,end) = T(:,:,end-1);
    RH(:,1,:) = RH(:,2,:);
    RH(:,end,:) = RH(:,end-1,:);
    RH(:,:,1) = RH(:,:,2);
    RH(:,:,end) = RH(:,:,end-1);
end

% 画图显示湿度分布
figure;
[X,Y,Z] = meshgrid(1:L,1:W,1:H);
scatter3(X(:),Y(:),Z(:),[],RH(:),'filled');
xlabel('Length');
ylabel('Width');
zlabel('Height');
colorbar;

这段代码可以根据输入参数计算出不通风情况下的日光温室湿度分布图，并用3D散点图的形式展示出来。需要注意的是，这只是一个简单的模型，实际的温室湿度模型可能会更加复杂，需要考虑更多的影响因素。