用matlab给海表面温度画图的代码

你好，以下是用MATLAB给海表面温度画图的代码：

% 读取数据
data = load('sea_surface_temp.dat');
lat = data(:, 1);
lon = data(:, 2);
sst = data(:, 3);

% 绘制地图
worldmap('World');
load coastlines;
plotm(coastlat, coastlon);

% 绘制等值线图
contourfm(lat, lon, sst, 'linecolor', 'none');
colorbar;
caxis([0 30]);

% 添加标题和标签
title('Sea Surface Temperature');
xlabel('Longitude');
ylabel('Latitude');

这段代码首先从文件中读取了海表面温度数据，然后使用`worldmap`函数绘制地图，使用`plotm`函数添加海岸线。接着使用`contourfm`函数绘制等值线图，并使用`colorbar`函数添加颜色条。最后使用`title`、`xlabel`和`ylabel`函数添加标题和标签。

相关问题

matlab画图曲面颜色大全

### MATLAB 曲面绘图颜色设置方法及参数

在 MATLAB 中，曲面绘图的颜色设置主要依赖于 `colormap` 和图形对象属性的调整。以下是几种常用的方法及其对应的参数。

#### 使用 `colormap` 设置全局颜色方案
为了应用特定的颜色方案到整个图像上，可以使用 `colormap` 函数指定预设或自定义的颜色映射表。例如：

surf(peaks);
colormap jet % 应用 'jet' 预设颜色映射表
colorbar;    % 添加颜色条以便查看对应关系

这会使得曲面上不同高度的位置按照设定好的色彩梯度着色[^1]。

#### 修改表面对象的颜色属性
对于更精细地控制单个曲面的颜色表现形式，则需操作由诸如 `surf()` 创建出来的句柄（Handle）。下面是一些重要的属性用于定制化渲染效果:

- **EdgeColor**: 控制边框线条的颜色样式，可选值有 `'flat'`, `'interp'`, `'none'` 及具体 RGB 值。

- **FaceColor**: 定义填充区域内的色调选择方式，支持 `'flat'`, `'interp'` 或者直接给出固定颜色向量如 `[r g b]`.

考虑如下实例代码片段展示如何配置这些特性以实现更加美观的效果：

[x,y,z] = sphere;
hsurf = surf(x,y,z);

% 移除边缘线并启用插值后的面部染色
set(hsurf,'EdgeColor','none',...
           'FaceColor','interp');
           
lighting phong;% 改善光照模型使物体看起来更为真实
material shiny ;% 提升材质反射率增强视觉冲击力
shading interp  ;% 平滑过渡相邻像素间的差异减少锯齿现象

上述例子中还引入了一些辅助性的指令来优化最终呈现的质量[^2].

#### 自定义 CData 来影响配色逻辑
除了依靠默认的高度信息决定各处应采用何种颜色外，还可以借助额外的数据矩阵——即所谓的 "CData" 参数来自行规定每一个顶点所关联的具体数值范围从而间接改变其外观特征。比如当希望基于温度场分布而非单纯几何坐标来进行可视化表达时就非常有用。

[X,Y,Z] = peaks(25);
V = Z .* exp(-X.^2-Y.^2); % 构造新的权重因子作为依据
figure();
s = surf(X,Y,Z,V,...
         'FaceColor','texturemap',...
         'EdgeColor','none');

colormap hot; colorbar;
caxis([-0.5,.5]); % 设定显示区间限制突出重点部分
title('Custom Colored Surface Plot Based on V Data')

这里通过传递第四维变量给 `surf` 实现了按需分配色彩的目的，并且配合 `caxis` 对输出进行了裁剪处理确保关键细节得以保留[^3].

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。