通风情况下的日光温室湿度分布模型，用二维热传导和三大守恒定律实现。输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等，输出湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。利用matlab 实现案例

这是一个比较复杂的模型，需要考虑很多因素。以下是一个简化的模型，仅考虑温室内部的湿度分布，不考虑外部的影响因素。

假设温室是一个矩形，长为L，宽为W，高为H。温室内部可以分成若干个小格子，假设每个小格子体积相等，温度和湿度也相等。设第i个小格子的温度和湿度分别为Ti和Hi，体积为V。

根据热传导定律，可以得到第i个小格子的能量守恒方程：

ρVc(dTi/dt) = λS(Ti-1-2Ti+Ti+1)/Δx^2 + λS(Ti-W-2Ti+Ti+W)/Δy^2 + λV(Ti-Te)/d + H

其中ρ是材料密度，c是比热容，λ是导热系数，S是小格子的面积，Δx和Δy是小格子的长度和宽度，Te是外界温度，d是小格子到温室外壁的距离，H是小格子内部产生的热量。这里假设没有热源，H=0。

根据湿空气的状态方程，可以得到第i个小格子的水分守恒方程：

ρV(dHi/dt) = Ei - Ai - Di

其中Ei是小格子内的蒸发量，Ai是小格子内的降水量，Di是小格子内的降露量。假设空气流动速度为v，可以得到Ei的表达式：

Ei = αv(Hi-Hi-1)/Δx + αv(Hi-Hi+W)/Δy + γ(Hs-Hi)

其中α是水的扩散系数，γ是水的蒸发系数，Hs是饱和水汽压。

综合以上方程，可以得到一个二元一阶偏微分方程组，可以用matlab的PDE工具箱求解。求解过程中需要输入温室的结构参数、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等参数。输出结果包括湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。

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通风情况下的日光温室湿度分布模型，用二维热传导和三大守恒定律实现。输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等，输出湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。matlab 实现案例

这是一个非常复杂的模型，需要多个参数和方程。以下是一个基本的实现案例，仅供参考。

首先，我们需要定义一些常数和参数，例如温室结构、大小、墙体导热系数等等。然后，我们需要定义初始条件，例如温湿度分布、植物蒸腾率、土壤温湿度等等。最后，我们需要定义方程组，包括二维热传导方程、水汽传输方程、能量守恒方程和质量守恒方程。

以下是一个简单的 MATLAB 实现案例：

% 温室结构和大小
L = 10;     % 温室长度（单位：m）
W = 5;      % 温室宽度（单位：m）
H = 3;      % 温室高度（单位：m）

% 墙体导热系数
k = 0.1;    % 墙体导热系数（单位：W/m*K）

% 初始条件
T0 = 20;    % 温度（单位：℃）
RH0 = 0.6;  % 相对湿度（单位：%）
q0 = 0.01;  % 水蒸气含量（单位：kg/kg）
ET0 = 0.1;  % 植物蒸腾率（单位：mmol/m^2/s）
Ts0 = 20;   % 土壤温度（单位：℃）
RHs0 = 0.8; % 土壤相对湿度（单位：%）

% 时间步长和总时间
dt = 60;    % 时间步长（单位：s）
t_end = 24*3600; % 总时间（单位：s）

% 空气流动速度
v = 0.1;    % 空气流动速度（单位：m/s）

% 降水量和大气辐射
P = 0;      % 降水量（单位：mm）
Rn = 0;     % 大气辐射（单位：W/m^2）

% 空气密度和比热容
rho = 1.2;  % 空气密度（单位：kg/m^3）
cp = 1000;  % 空气比热容（单位：J/kg*K）

% 水蒸气密度和比热容
rhoq = 0.622*RH0*6.112*exp(17.67*T0/(T0+243.5))/(R*T0); % 水蒸气密度（单位：kg/m^3）
cpq = 1860 + 1000*T0; % 水蒸气比热容（单位：J/kg*K）

% 土壤密度和比热容
rhos = 1.5*10^3; % 土壤密度（单位：kg/m^3）
cps = 800;       % 土壤比热容（单位：J/kg*K）

% 热传导率和热阻
lambda = 0.5;   % 热传导率（单位：W/m*K）
R = L/(k*W*H);  % 热阻（单位：K/W）

% 空气温度和湿度
T = ones(L,W)*T0; % 空气温度（单位：℃）
RH = ones(L,W)*RH0; % 相对湿度（单位：%）
q = ones(L,W)*q0; % 水蒸气含量（单位：kg/kg）

% 土壤温度和湿度
Ts = ones(L,W)*Ts0; % 土壤温度（单位：℃）
RHs = ones(L,W)*RHs0; % 土壤相对湿度（单位：%）

% 植物蒸腾率
ET = ones(L,W)*ET0; % 植物蒸腾率（单位：mmol/m^2/s）

% 时间循环
for t = dt:dt:t_end
    % 空气温度和湿度的偏微分方程
    for i = 2:L-1
        for j = 2:W-1
            T(i,j) = T(i,j) + dt/(rho*cp*(1+0.61*q(i,j)))*(lambda*(T(i+1,j)-2*T(i,j)+T(i-1,j)+T(i,j+1)-2*T(i,j)+T(i,j-1))-rho*cp*v*(T(i+1,j)-T(i-1,j))/(2*L)+Rn*dt/(rho*cp*H*W)+ET(i,j)/rho/cp/H/W);
            RH(i,j) = RH(i,j) + dt/(rhoq*cpq)*(lambda*(RH(i+1,j)-2*RH(i,j)+RH(i-1,j)+RH(i,j+1)-2*RH(i,j)+RH(i,j-1))-rho*cp*v*(RH(i+1,j)-RH(i-1,j))/(2*L)+ET(i,j)/(rhoq*cpq*H*W)-q(i,j)*ET(i,j)/(rhoq*cpq*H*W)-P*dt/(rhoq*cpq*H*W));
            q(i,j) = 0.622*RH(i,j)*6.112*exp(17.67*T(i,j)/(T(i,j)+243.5))/(R*T(i,j));
        end
    end
    
    % 土壤温度和湿度的偏微分方程
    for i = 1:L
        Ts(i,1) = Ts(i,1) + dt/(rhos*cps*(1+0.61*q(i,1)))*(lambda*(Ts(i,2)-Ts(i,1))-Rn*dt/(rhos*cps*H)+ET(i,1)/(rhos*cps*H*W));
        RHs(i,1) = RHs(i,1) + dt/(rhoq*cpq)*(lambda*(RHs(i,2)-RHs(i,1))-ET(i,1)/(rhoq*cpq*H*W)-q(i,1)*ET(i,1)/(rhoq*cpq*H*W)-P*dt/(rhoq*cpq*H*W));
        Ts(i,W) = Ts(i,W) + dt/(rhos*cps*(1+0.61*q(i,W)))*(lambda*(Ts(i,W-1)-Ts(i,W))-Rn*dt/(rhos*cps*H)+ET(i,W)/(rhos*cps*H*W));
        RHs(i,W) = RHs(i,W) + dt/(rhoq*cpq)*(lambda*(RHs(i,W-1)-RHs(i,W))-ET(i,W)/(rhoq*cpq*H*W)-q(i,W)*ET(i,W)/(rhoq*cpq*H*W)-P*dt/(rhoq*cpq*H*W));
    end
    
    % 植物蒸腾率的偏微分方程
    for i = 2:L-1
        for j = 2:W-1
            ET(i,j) = ET(i,j) + dt*(1/(1+0.61*q(i,j)))*(RH(i,j)-RHs(i,j))/(0.622*RH(i,j));
        end
    end
    
    % 绘制湿度分布图
    figure(1);
    surf(RH);
    xlabel('Width (m)');
    ylabel('Length (m)');
    zlabel('Relative Humidity (%)');
    title(sprintf('Time: %d (s)', t));
    
    % 绘制湿度随时间变化曲线图
    figure(2);
    plot(t, mean(mean(RH)), 'ro');
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Relative Humidity (%)');
    
    drawnow;
end

注意，这个实现案例只是一个简单的参考，实际的模型可能会更加复杂。同时，需要注意参数的单位和方程的精度。