日光温室不通风情况下温室湿度分布模型，利用二维热传导实现。输入参数包括温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾、水蒸气含量、降水量、空气流动速度、风速、大气辐射、气压等参数，输出湿度分布图，MATLAB正确代码实现案例

由于日光温室湿度分布模型涉及到多个参数和复杂的物理过程，实现起来比较困难。以下是一个简化的模型，仅考虑温室内部空气的热传导和水蒸气的扩散，以及植物蒸腾对湿度的影响。

首先，我们需要定义温室的几何结构和边界条件。假设温室为矩形，长为L，宽为W，高为H，温室内部初始温度为T0，初始湿度为H0。温室四周都是导热系数为k的墙壁，顶部为透明的玻璃屋顶，底部为不透水的地面。温室内部有一些植物，它们的蒸腾速率为E，单位为kg/m2/s。

接下来，我们考虑热传导和水蒸气扩散的过程。假设温室内部空气的温度和湿度分别为T和H，它们随时间的变化可以用以下两个方程描述：

∂T/∂t = α∇2T + Q

∂H/∂t = D∇2H + E

其中，α是空气的热扩散系数，D是水蒸气在空气中的扩散系数，∇2是二维拉普拉斯算子，Q是热源，我们假设温室内没有其他热源，即Q=0。

现在的问题是，如何求解上述方程，得到温度和湿度在时间和空间上的分布。这可以通过数值计算的方法来实现，其中最常用的方法是有限差分法。我们将温室内部的空间划分成一个网格，每个网格的大小为Δx × Δy，时间也离散化为Δt的步长。然后，我们可以用差分近似来计算二阶导数，即：

∇2T ≈ (T(i-1,j) - 2T(i,j) + T(i+1,j))/Δx2 + (T(i,j-1) - 2T(i,j) + T(i,j+1))/Δy2

∇2H ≈ (H(i-1,j) - 2H(i,j) + H(i+1,j))/Δx2 + (H(i,j-1) - 2H(i,j) + H(i,j+1))/Δy2

代入上述方程，我们可以得到每个网格点在下一个时间步的温度和湿度。然后，我们可以重复这个过程，直到达到稳定状态或者达到一定的时间步数。

最后，我们可以利用MATLAB来实现这个模型，以下是一个简单的代码实现：

%% 温室湿度分布模型

% 温室参数
L = 10;         % 温室长度
W = 5;          % 温室宽度
H = 3;          % 温室高度
T0 = 20;        % 初始温度
H0 = 0.5;       % 初始湿度
k = 0.1;        % 墙体导热系数
E = 0.1;        % 植物蒸腾速率

% 数值参数
Nx = 50;        % 空间网格数
Ny = 25;
dx = L/Nx;      % 空间网格大小
dy = W/Ny;
Nt = 100;       % 时间步数
dt = 1;         % 时间步长
alpha = 0.1;    % 空气热扩散系数
D = 0.01;       % 水蒸气扩散系数

% 初始化温度和湿度场
T = T0 * ones(Nx,Ny);
H = H0 * ones(Nx,Ny);

% 边界条件
T(1,:) = 10;    % 左墙壁
T(Nx,:) = 10;   % 右墙壁
T(:,1) = 10;    % 下墙壁
T(:,Ny) = 10;   % 上墙壁
H(1,:) = H0;    % 左墙壁
H(Nx,:) = H0;   % 右墙壁
H(:,1) = H0;    % 下墙壁
H(:,Ny) = H0;   % 上墙壁

% 数值计算
for n = 1:Nt
    % 计算温度和湿度的二阶导数
    dT2dx2 = (T(1:Nx-2,:) - 2*T(2:Nx-1,:) + T(3:Nx,:)) / dx^2;
    dT2dy2 = (T(:,1:Ny-2) - 2*T(:,2:Ny-1) + T(:,3:Ny)) / dy^2;
    dH2dx2 = (H(1:Nx-2,:) - 2*H(2:Nx-1,:) + H(3:Nx,:)) / dx^2;
    dH2dy2 = (H(:,1:Ny-2) - 2*H(:,2:Ny-1) + H(:,3:Ny)) / dy^2;
    
    % 计算温度和湿度的变化率
    dTdt = alpha * (dT2dx2 + dT2dy2) + E;
    dHdt = D * (dH2dx2 + dH2dy2) + E;
    
    % 更新温度和湿度
    T(2:Nx-1,2:Ny-1) = T(2:Nx-1,2:Ny-1) + dt * dTdt;
    H(2:Nx-1,2:Ny-1) = H(2:Nx-1,2:Ny-1) + dt * dHdt;
    
    % 边界条件
    T(1,:) = T(2,:) - k*dx*(T(2,:) - 10);
    T(Nx,:) = T(Nx-1,:) - k*dx*(T(Nx-1,:) - 10);
    T(:,1) = T(:,2) - k*dy*(T(:,2) - 10);
    T(:,Ny) = T(:,Ny-1) - k*dy*(T(:,Ny-1) - 10);
    H(1,:) = H(2,:);
    H(Nx,:) = H(Nx-1,:);
    H(:,1) = H(:,2);
    H(:,Ny) = H(:,Ny-1);
end

% 绘制温度和湿度分布图
figure;
subplot(1,2,1);
contourf(T',20); colorbar;
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Temperature (°C)');
subplot(1,2,2);
contourf(H',20); colorbar;
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Humidity');

在这个代码中，我们利用contourf函数绘制了温度和湿度的分布图，其中红色代表高温或高湿度，蓝色代表低温或低湿度。由于模型比较简化，结果仅供参考。实际上，温室湿度分布模型还需要考虑更多的因素，比如空气流动、降水、大气辐射和气压等，才能更加准确地描述温室内部的湿度分布。