高斯烟羽扩散模型Python

高斯烟羽扩散模型是一种用于预测大气污染物浓度分布的模型，其基本假设是污染物扩散过程服从高斯分布。Python中可以通过SciPy库的scipy.stats.norm函数来实现高斯分布。以下是一个简单的高斯烟羽扩散模型Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 模拟参数
u = 10  # 平均风速
s = 5  # 标准差
h = 100  # 排放高度
Q = 1000  # 排放速率

# 空间网格
x = np.linspace(-100, 100, 1000)

# 时间网格
t = np.linspace(0, 5, 1000)

# 计算浓度分布
C = np.zeros((len(x), len(t)))
for i in range(len(t)):
    for j in range(len(x)):
        C[j, i] = Q / (2 * np.pi * s**2 * u * h) * np.exp(-(x[j]**2)/(2*s**2) - u*t[i]/h)

# 画图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, C[:, 0], label='t=0')
ax.plot(x, C[:, len(t)//4], label='t=T/4')
ax.plot(x, C[:, len(t)//2], label='t=T/2')
ax.plot(x, C[:, -1], label='t=T')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('C')
ax.legend()
plt.show()

在上面的代码中，参数u、s、h和Q分别代表平均风速、标准差、排放高度和排放速率。通过空间和时间网格，我们可以计算烟羽浓度分布，并用Matplotlib库绘制图形来可视化结果。