clear B=5; L=250; dx=0.5; dy=0.5; N=L/dx; M=B/dy; g=9.8; tmax=3600; h=zeros(N,M)+1; u=zeros(N,M)+0.5; Kx=zeros(N,M)+0.05; Ky=zeros(N,M)+0.05; cnow=zeros(N,M); cnew=zeros(N,M); umax=max(max(u+sqrt(g*h))); t1=100;t2=900;t3=1800;t4=3000;t5=3599; for i=1:N; for j=1:M; x(i)=(i-1)*dx; y(j)=(j-1)*dy; cnow(i,j)=0.0; if(x(i)<5.0); if(abs(y(j)-5)<1); end end end end time=0; kk=1; while(time<tmax); dt=dx/umax; for i=2:N-1; for j=2:M-1; temp1=h(i,j)*Kx(i,j)*(cnow(i+1,j)+cnow(i-1,j)-2.0*cnow(i,j))/dx/dx; temp2=h(i,j)*Ky(i,j)*(cnow(i,j+1)+cnow(i,j-1)-2.0*cnow(i,j))/dy/dy; temp3=h(i,j)*u(i,j)*(cnow(i+1,j)-cnow(i-1,j))/dx/2; cnew(i,j)=cnow(i,j)+(temp1+temp2-temp3)*dt/h(i,j); end end for j=1:M; if (abs(y(j)-5)<0.6);cnew(1,j)=sin(time/1000)*0.5; else cnew(1,j)=0.0; end end cnew(N,:)=cnew(N-1,:); cnew(:,M)=cnew(:,M-1); cnew(:,1)=cnew(:,2); time=time+dt; if ((time-t1)*(time-dt-t1)<0);ct1=cnow; end if ((time-t2)*(time-dt-t2)<0);ct2=cnow; end if ((time-t3)*(time-dt-t3)<0);ct3=cnow; end if ((time-t4)*(time-dt-t4)<0);ct4=cnow; end if ((time-t5)*(time-dt-t5)<0);ct5=cnow; end if (sin(time)>0.8); cx1(kk)=cnew(1,10); cx2(kk)=cnew(10,10); cx3(kk)=cnew(20,10); cx4(kk)=cnew(30,10); cx5(kk)=cnew(40,10); cx6(kk)=cnew(50,10); cx7(kk)=cnew(100,10); end cnow=cnew; end plot(time,cx1(kk),time,cx2(kk),time,cx3(kk),time,cx4(kk),time,cx5(kk),time,cx6(kk),time,cx7(kk)); legend('c at x1','c at x2','c at x3','c at x4','c at x5','c at x6','c at x7'); xlabel('time'); ylabel('concentration');

该程序的作用是模拟海岸污染物浓度扩散的过程，并将结果可视化为波形图。具体实现过程包括：

1. 初始化：定义模拟区域的尺寸和网格大小，设置模拟参数，如浓度、速度、扩散系数等。同时初始化浓度场的初始值为0。

2. 时间迭代：采用显式差分法对浓度场进行时间迭代，根据扩散和对流过程计算出下一个时间步的浓度，并更新浓度场。

3. 条件判断：根据时间步数和特定时间点的判断条件，记录相应时刻的浓度场数据，以便后续可视化。

4. 结果可视化：将记录的浓度场数据绘制为波形图，用于分析和展示模拟结果。

需要注意的是，该程序的实现过程较为简略，缺少关键参数的定义和计算过程的详细说明，可能不够完整和准确。

相关问题

clc;clear all;close all; x=xlsread('guang'); x=sort(x); y=xlsread('风机'); y=sort(y); n=743; m=743; minx = min(x); maxx = max(x); dx = (maxx-minx)/743; x1 = minx:dx:maxx-dx; miny = min(y); maxy = max(y); dy = (maxy-miny)/743; y1 = miny:dy:maxy-dy; h=0.5; f=zeros(1,n);%概率密度 for j = 1:n p(1)=0; for i=1:n f(j)=f(j)+exp(-(x1(j)-x(i))^2/2/h^2)/sqrt(2*pi); end f(j)=f(j)/n/h; end

这段代码是用来计算一组数据的概率密度函数的，具体来说，它首先读取两个Excel文件中的数据，并对它们进行排序。然后，根据数据的最小值和最大值，将横轴和纵轴分别等分为743个点，得到一组网格点。接下来，它使用高斯核函数来计算每个网格点处的概率密度值，最后得到一个概率密度函数曲线。

具体而言，这段代码使用了一个高斯核函数：$K(x,x_i)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}\exp\left(-\frac{(x-x_i)^2}{2h^2}\right)$，其中，$x$为网格点的横坐标，$x_i$为数据点的横坐标，$h$为带宽参数，控制核函数的宽度。对于每个网格点$x$，它将所有数据点$x_i$代入核函数中进行计算，然后将计算结果相加并除以数据点的数量$n$和带宽参数$h$，得到一个概率密度值$f(x)$。

最后，这段代码输出的是一个一维数组$f$，其中$f(i)$表示第$i$个网格点处的概率密度值。

函数或变量 'dy' 无法识别。 出错 btfwendufenbu2 (第 61 行) Q_con = Q_con + k * ((T(i+1,j) - T(i,j))/dx - (T(i,j) - T(i-1,j))/dx) * dy * dz + ... >>

非常抱歉，这是我在代码中犯的另一个错误。dy是在计算传导能量时需要用到的空间步长，需要单独定义。以下是修改后的代码：

%% 日光温室温度动态模型

% 清空工作区
clear; close all; clc;

% 定义常数
sigma = 5.67e-8; % 斯特藩-玻尔兹曼常数，单位为W/(m^2*K^4)

% 输入参数
T_in = 25; % 温室内初始温度
T_out = 20; % 温室外初始温度
H_in = 50; % 温室内初始湿度
H_out = 60; % 温室外初始湿度
I = 800; % 光照强度，单位为W/m^2
T_soil = 20; % 土壤温度，单位为摄氏度
H_soil = 40; % 土壤湿度，单位为%
E_T = 1000; % 植物蒸腾，单位为W/m^2
E_E = 500; % 蒸发散热，单位为W/m^2
alpha = 0.7; % 大气透明度
v = 1; % 风速，单位为m/s
theta = 0; % 风向，单位为°
L = 10; % 温室长度，单位为m
W = 5; % 温室宽度，单位为m
H = 3; % 温室高度，单位为m
d = 0.1; % 墙体厚度，单位为m
k = 0.5; % 墙体导热系数，单位为W/(m*K)

% 离散化参数
dx = 0.1; % 空间步长，单位为m
dy = 0.1; % 空间步长，单位为m
dz = 0.1; % 空间步长，单位为m
dt = 1; % 时间步长，单位为s
N = L/dx; % 离散化网格数

% 初始化温度和湿度矩阵
T = ones(N,N) * T_in;
H = ones(N,N) * H_in;

% 边界条件
T(:,1) = T_out;
T(:,N) = T_out;
T(1,:) = T_out;
T(N,:) = T_out;

% 主循环
for t = 1:dt:3600 % 模拟一个小时
    % 计算空气密度和热容
    rho = 1.2; % 空气密度，单位为kg/m^3
    Cp = 1005; % 空气热容，单位为J/(kg*K)
    
    % 计算温室内部辐射能量收支
    Q_in = I * alpha * L * W; % 温室内部辐射能量输入，单位为W
    Q_out = 0; % 温室内部辐射能量输出
    for i = 2:N-1
        for j = 2:N-1
            Q_out = Q_out + sigma * (T(i,j)^4 - T_out^4) * dx^2; % 辐射能量输出，单位为W
        end
    end
    Q_net = Q_in - Q_out; % 温室内部净辐射能量，单位为W
    
    % 计算温室内部传导能量收支
    Q_con = 0; % 温室内部传导能量，单位为W
    for i = 2:N-1
        for j = 2:N-1
            Q_con = Q_con + k * ((T(i+1,j) - T(i,j))/dx - (T(i,j) - T(i-1,j))/dx) * dy * dz + ...
                k * ((T(i,j+1) - T(i,j))/dy - (T(i,j) - T(i,j-1))/dy) * dx * dz + ...
                k * ((T(i,j,H+1) - T(i,j,H))/dz - (T(i,j,H) - T(i,j,H-1))/dz) * dx * dy;
        end
    end
    
    % 计算温室内部对流能量收支
    Q_conv = rho * Cp * (T_in - T_out) * L * W * H; % 温室内部对流能量，单位为W
    
    % 计算温室内部总能量收支
    Q_tot = Q_net + Q_con + Q_conv; % 温室内部总能量，单位为W
    
    % 更新温度和湿度矩阵
    T = T + Q_tot * dt / (rho * Cp * L * W * H); % 温度矩阵，单位为摄氏度
    H = H + E_T * dt / (L * W * H) + E_E * dt / (L * W); % 湿度矩阵，单位为%
end

% 绘制温度和湿度分布图
[X,Y] = meshgrid(0:dx:L, 0:dx:W);
surf(X,Y,T);
title('Temperature Distribution');
xlabel('Length (m)');
ylabel('Width (m)');
zlabel('Temperature (℃)');
figure;
surf(X,Y,H);
title('Humidity Distribution');
xlabel('Length (m)');
ylabel('Width (m)');
zlabel('Humidity (%)');

请注意，我还对计算传导能量的公式进行了一些修改，以更准确地计算传导能量。