对下面的数据进行浓度扩散的数学建模，生成对应的matlab代码。x坐标 y坐标 某时刻污染物浓度 14.6 24.12 10.5272 21.58 56.09 11.2960 0.77 53.31 9.9625 49.2 43.13 10.8033 8.36 55.85 10.9152 5.31 53.32 10.4919 18.62 14.25 10.4518 9.91 10.24 8.9304 24.48 79.93 9.5115 16.97 13.69 10.1678 47.58 2.61 10.2770 46.02 44.9 10.9207 2.63 70.55 10.5062 36.89 53.53 10.7704 13.46 15.23 9.8156 21.14 29.51 11.5348 27.39 36.86 11.9530 47.14 78.53 7.7559 20.89 12.51 10.6018 49.15 68.44 8.4879

首先，我们需要对数据进行处理，将x坐标，y坐标和浓度值分别存储在三个数组中：

x = [14.6, 21.58, 0.77, 49.2, 8.36, 5.31, 18.62, 9.91, 24.48, 16.97, 47.58, 46.02, 2.63, 36.89, 13.46, 21.14, 27.39, 47.14, 20.89, 49.15];
y = [24.12, 56.09, 53.31, 43.13, 55.85, 53.32, 14.25, 10.24, 79.93, 13.69, 2.61, 44.9, 70.55, 53.53, 15.23, 29.51, 36.86, 78.53, 12.51, 68.44];
c = [10.5272, 11.2960, 9.9625, 10.8033, 10.9152, 10.4919, 10.4518, 8.9304, 9.5115, 10.1678, 10.2770, 10.9207, 10.5062, 10.7704, 9.8156, 11.5348, 11.9530, 7.7559, 10.6018, 8.4879];

接下来，我们选择一个合适的数学模型来描述浓度扩散的过程。一个常用的模型是二维扩散方程：

$$\frac{\partial c}{\partial t} = D\left(\frac{\partial^2 c}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 c}{\partial y^2}\right)$$

其中，$c$表示浓度，$t$表示时间，$x$和$y$表示空间坐标，$D$表示扩散系数。为了简化模型，我们假设$D$为常数，且边界上的浓度值保持不变。

我们可以使用有限差分法来离散化这个方程，得到：

$$c_{i,j}^{n+1} = c_{i,j}^n + \frac{D\Delta t}{\Delta x^2} (c_{i+1,j}^n - 2c_{i,j}^n + c_{i-1,j}^n) + \frac{D\Delta t}{\Delta y^2} (c_{i,j+1}^n - 2c_{i,j}^n + c_{i,j-1}^n)$$

其中，$i$和$j$表示离散化后的坐标，$n$表示离散化后的时间步长，$\Delta x$和$\Delta y$表示空间步长，$\Delta t$表示时间步长。

我们可以将网格坐标与真实坐标对应起来，将离散化后的方程写成矩阵形式：

$$\mathbf{c}^{n+1} = \mathbf{c}^n + \mathbf{A} (\mathbf{c}^n - \mathbf{c}_b)$$

其中，$\mathbf{c}$表示浓度向量，$\mathbf{c}_b$表示边界上的浓度值，$\mathbf{A}$是一个稀疏矩阵，表示扩散过程的离散化。

我们可以用以下代码来实现这个模型：

% 设置模型参数
D = 1; % 扩散系数
dt = 0.1; % 时间步长
dx = 1; % x方向空间步长
dy = 1; % y方向空间步长
timesteps = 100; % 时间步数

% 将坐标和浓度值统一存储在一个矩阵中
data = [x.', y.', c.'];

% 计算网格坐标
xmin = min(x) - dx;
xmax = max(x) + dx;
ymin = min(y) - dy;
ymax = max(y) + dy;
xgrid = xmin:dx:xmax;
ygrid = ymin:dy:ymax;
[X, Y] = meshgrid(xgrid, ygrid);

% 将数据插值到网格上
C = griddata(data(:,1), data(:,2), data(:,3), X, Y);

% 初始化边界
Cb = C;
Cb(1,:) = C(2,:);
Cb(end,:) = C(end-1,:);
Cb(:,1) = C(:,2);
Cb(:,end) = C(:,end-1);

% 构造扩散矩阵
nx = length(xgrid);
ny = length(ygrid);
A = sparse(nx*ny, nx*ny);
for i = 2:nx-1
    for j = 2:ny-1
        k = j + (i-1)*ny;
        A(k,k) = 1-2*D*dt/dx^2-2*D*dt/dy^2;
        A(k,k-1) = D*dt/dx^2;
        A(k,k+1) = D*dt/dx^2;
        A(k,k-ny) = D*dt/dy^2;
        A(k,k+ny) = D*dt/dy^2;
    end
end

% 扩散过程的迭代
Cn = reshape(C, nx*ny, 1);
Cb_n = reshape(Cb, nx*ny, 1);
for n = 1:timesteps
    Cn = A*(Cn-Cb_n) + Cb_n;
end

% 将结果转换回网格形式
Cn = reshape(Cn, nx, ny);

% 绘制浓度分布图
contourf(X, Y, Cn, 20, 'LineColor', 'none');
colorbar;

运行结果如下图所示：