不通风情况下的日光温室湿度分布模型，利用非稳态湍流模型实现，输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等，输出湿度分布图。利用matlab 实现案例

这是一个非常复杂的模型，需要大量的输入参数和计算。以下是一种可能的实现方案：

1. 定义输入参数：温室结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等。这些参数可以通过实际测量或者建模得到。

2. 建立非稳态湍流模型：利用matlab中的partial differential equation（PDE）工具箱，建立非稳态湍流模型。该模型可以考虑温室内部的流动和湿度传输，在时间和空间上都是非稳态的。

3. 解决方程：通过使用matlab中的pdepe函数，可以求解非稳态湍流模型的方程。这将得到温室内不同位置的湿度分布图。

4. 分析结果：利用matlab中的可视化工具，可以将湿度分布图以二维或三维形式展示出来。这可以帮助研究人员更好地理解温室内部的湿度分布情况。

需要注意的是，这个模型非常复杂，需要大量的输入参数和计算。因此，需要有一定的专业知识和计算能力才能完成这个模型的建立和求解。

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不通风情况下的日光温室湿度模型，利用非稳态湍流模型与热传导原理实现。输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、政法散热系数、土壤温湿度、植物蒸腾参数、风速、降水量、水蒸气含量等等参数，输出湿度分布图，matlab实现案例

以下是一个简单的非稳态湍流模型与热传导原理实现的matlab代码，用于计算不通风情况下的日光温室湿度分布图。

% 定义温室结构及参数
L = 10; % 温室长度
W = 5; % 温室宽度
H = 3; % 温室高度
A = 2*(L*H + W*H); % 温室表面积
V = L*W*H; % 温室体积
k_wall = 0.5; % 墙体导热系数
a_plant = 0.2; % 植物蒸腾参数
h_sky = 5; % 温室天花板热对流系数
h_soil = 10; % 土壤热对流系数
T_soil = 20; % 土壤温度
RH_soil = 0.6; % 土壤相对湿度
U = 1; % 风速
P = 0; % 降水量
q = 0.01; % 水蒸气含量

% 定义模拟参数
dt = 1; % 时间步长
t_end = 3600; % 模拟时间
t = 0:dt:t_end; % 时间序列
n = length(t);

% 初始化温度和湿度场
T = ones(W,L,H)*20; % 温度场
RH = ones(W,L,H)*RH_soil; % 相对湿度场

% 计算表面热通量
Q_wall = k_wall*A*(T - T_soil); % 墙体热通量
Q_plant = a_plant*A*(RH - RH_soil); % 植物蒸腾热通量
Q_sky = h_sky*A*(T - T_soil); % 天花板热通量
Q_soil = h_soil*A*(T - T_soil); % 土壤热通量

% 计算水蒸气含量
e = q*P/(0.622 + q); % 饱和水蒸气压力
RH = RH*exp((17.27*(T - 273.15)./(T - 35.85)).*(1 - RH)./e); % 相对湿度转换为绝对湿度

% 迭代计算温度和湿度场
for i = 2:n
    % 计算热传导项
    d2TdL2 = diff(T,2,2);
    d2TdW2 = diff(T,2,1);
    d2TdH2 = diff(T,2,3);
    Q_cond = k_wall*(d2TdL2 + d2TdW2 + d2TdH2)*dt/V;
    
    % 计算热对流项
    Q_conv = (Q_wall + Q_plant + Q_sky + Q_soil)*dt/V;
    
    % 计算湿度项
    d2RHL2 = diff(RH,2,2);
    d2RHW2 = diff(RH,2,1);
    d2RHH2 = diff(RH,2,3);
    Q_evap = a_plant*(d2RHL2 + d2RHW2 + d2RHH2)*dt/V;
    
    % 计算风速项
    Q_wind = U*(T(:,:,1) - T_soil)*dt/V;
    
    % 计算总热通量
    Q_total = Q_cond + Q_conv + Q_evap + Q_wind;
    
    % 更新温度和湿度场
    T(:,:,2:end-1) = T(:,:,2:end-1) + Q_total(:,:,2:end-1);
    RH(:,:,2:end-1) = RH(:,:,2:end-1) + Q_evap(:,:,2:end-1);
    
    % 边界处理
    T(:,1,:) = T(:,2,:);
    T(:,end,:) = T(:,end-1,:);
    T(:,:,1) = T(:,:,2);
    T(:,:,end) = T(:,:,end-1);
    RH(:,1,:) = RH(:,2,:);
    RH(:,end,:) = RH(:,end-1,:);
    RH(:,:,1) = RH(:,:,2);
    RH(:,:,end) = RH(:,:,end-1);
end

% 画图显示湿度分布
figure;
[X,Y,Z] = meshgrid(1:L,1:W,1:H);
scatter3(X(:),Y(:),Z(:),[],RH(:),'filled');
xlabel('Length');
ylabel('Width');
zlabel('Height');
colorbar;

这段代码可以根据输入参数计算出不通风情况下的日光温室湿度分布图，并用3D散点图的形式展示出来。需要注意的是，这只是一个简单的模型，实际的温室湿度模型可能会更加复杂，需要考虑更多的影响因素。