用python写一段程序，需求1：读取excel中的x与y轴坐标值以及对应的高度。需求2：赋予每个坐标点3种状态，初始状态为0 需求3：读取excel表格中的风速风向数据，根据给定的计算公式计算蔓延因子 需求4：给定初始起火点，即状态从0到1，给定初始速度，乘以蔓延因子得到八个方向上的蔓延速度，乘以时间步长5分钟，得到新的蔓延范围。蔓延时间为1800分钟

以下是一个可能的程序实现，需要使用 `pandas` 和 `numpy` 库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取excel中的x, y, 高度数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

x = df['x'].values
y = df['y'].values
height = df['height'].values

# 给每个坐标点赋予初始状态为0
status = np.zeros_like(height)

# 读取excel表格中的风速风向数据
wind_df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')
wind_speed = wind_df['wind_speed'].values
wind_direction = wind_df['wind_direction'].values

# 计算蔓延因子
spread_factor = 0.85 * np.exp(0.0693 * wind_speed)

# 给定初始起火点和速度
start_x = 10
start_y = 10
speed = 10

# 将起火点状态从0改为1
start_index = np.argmin(np.sqrt((x - start_x) ** 2 + (y - start_y) ** 2))
status[start_index] = 1

# 计算蔓延范围
for t in range(1, 181):
    for i in range(len(status)):
        if status[i] == 1:
            # 计算八个方向上的蔓延速度
            dx = x[i] - x
            dy = y[i] - y
            distance = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
            direction = np.arctan2(dy, dx)
            relative_direction = np.abs(direction - wind_direction[i])
            relative_direction[relative_direction > np.pi] = 2 * np.pi - relative_direction[relative_direction > np.pi]
            relative_direction /= np.pi / 4
            relative_direction = np.round(relative_direction).astype(int)
            relative_direction[relative_direction == 8] = 0
            spread_speed = speed * spread_factor[i] * (1 - height[i] / 500) ** 2 * (1.5 + 0.5 * np.cos(np.pi / 4 * relative_direction))
            
            # 计算新的位置和状态
            new_status = np.zeros_like(status)
            new_status[distance <= spread_speed * 5] = 1
            status = np.maximum(status, new_status)
            
# 打印最终状态
print(status)

需要注意的是，这里假设了起火点的位置已知，并且所有的坐标和速度都是以米和米/秒为单位的。如果实际情况不一样，需要根据实际情况进行相应的转换。另外，这里的蔓延模型只是一个简单的模型，实际情况可能更为复杂，需要根据实际情况进行相应的调整。