用python写一段代码，根据jonswap波浪谱和Airy 随机波浪理论计算时域波高、水质点速度和加速度

在Python中，我们可以使用numpy库进行数值计算，并结合matplotlib展示结果。以下是一个简化的示例，展示了如何计算基于Jonswap谱和Airy波动理论的基本特性。请注意，这个例子假设你已经对这两个理论有所了解，并且需要更详细的数学模型来进行精确的计算。这里我们仅提供一个基础的框架：

import numpy as np
from scipy.special import airyai, airybi
import matplotlib.pyplot as plt

# Jonswap波浪谱参数
f0 = 0.08  # 主频率 (Hz)
Hs = 2.5   # 波高 (m)
Tp = 7     # 波峰间隔时间 (s)

# 时间序列长度
num_samples = 1000
dt = 0.01  # 时间步长 (s)
t = np.arange(0, num_samples * dt, dt)

# 计算时域波高
wave_height = Hs / np.sqrt(np.pi) * f0 ** (-1 / 3) * (Tp / (2 * np.pi)) * np.exp(-4 * ((np.log(f0 * t) - np.log(Tp / 2)) ** 2))

# Airy函数表示波形，简化版本
def airylaw(height, period):
    phase = 2 * np.pi * (t - period / 4)
    return height * np.abs(airyai(phase) + 1j * airybi(phase))

# 水质点速度和加速度
velocity = wave_height * np.gradient(t)
acceleration = velocity / dt

# 绘制波形
plt.figure()
plt.plot(t, wave_height, label='Wave Height')
plt.plot(t, velocity, label='Velocity')
plt.plot(t, acceleration, label='Acceleration')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (m)')
plt.legend()
plt.show()