通风情况下的日光温室湿度分布模型，用二维热传导和三大守恒定律实现。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，输出某个月湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。利用matlab 实现案例

对于这个问题，需要进行复杂的数学建模和计算，需要涉及热传导、流体力学、热辐射等多个学科领域。以下是一个简化的模型：

假设温室内部的温度和湿度分布是均匀的，可以将温室划分成若干个小单元，每个小单元内部的温度和湿度是相同的（稳态假设）。将每个小单元看作一个二维矩形，可以利用热传导方程和质量守恒方程求解每个小单元内部的温度和湿度分布。

热传导方程描述了温度在空间内的传播过程，可以用以下公式表示：

$$
\frac{\partial T}{\partial t} = \alpha \nabla^2 T
$$

其中 $\alpha$ 是热扩散系数，$\nabla^2$ 是拉普拉斯算子，$T$ 是温度场。对于每个小单元，可以将上式离散化为：

$$
\frac{T_{i,j}^{n+1} - T_{i,j}^n}{\Delta t} = \alpha \left(\frac{T_{i+1,j}^n - 2T_{i,j}^n + T_{i-1,j}^n}{\Delta x^2} + \frac{T_{i,j+1}^n - 2T_{i,j}^n + T_{i,j-1}^n}{\Delta y^2}\right)
$$

其中 $T_{i,j}^n$ 表示在第 $n$ 个时间步长时，第 $i$ 行第 $j$ 列的温度值，$\Delta t$ 是时间步长，$\Delta x$ 和 $\Delta y$ 是空间步长。这个方程可以用迭代法求解。

类似地，可以利用质量守恒方程描述湿度在空间内的传播过程，可以用以下公式表示：

$$
\frac{\partial q}{\partial t} = D\nabla^2 q + E
$$

其中 $q$ 是湿度，$D$ 是湿度扩散系数，$E$ 是湿度源项（包括植物蒸腾、土壤蒸发、降水等）。对于每个小单元，可以将上式离散化为：

$$
\frac{q_{i,j}^{n+1} - q_{i,j}^n}{\Delta t} = D \left(\frac{q_{i+1,j}^n - 2q_{i,j}^n + q_{i-1,j}^n}{\Delta x^2} + \frac{q_{i,j+1}^n - 2q_{i,j}^n + q_{i,j-1}^n}{\Delta y^2}\right) + E_{i,j}^n
$$

其中 $E_{i,j}^n$ 表示在第 $n$ 个时间步长时，第 $i$ 行第 $j$ 列的湿度源项。这个方程也可以用迭代法求解。

利用以上方程可以求解温室内部的温度和湿度分布。为了得到某个月湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图，需要对温室内部的温度和湿度分布进行时间积分和空间平均。具体过程如下：

1. 对于每个小单元，利用迭代法求解温度和湿度的分布，直到达到稳态（即温度和湿度的变化足够小）。

2. 对于某个时间段内的所有时间步长，计算每个小单元内部的湿度平均值。这个值表示该小单元在这段时间内的湿度状态。

3. 将所有小单元的湿度平均值加权平均，得到温室内部的平均湿度随时间变化曲线图。

4. 对于某个时间点，计算所有小单元的湿度值的平均值，得到温室内部的湿度分布图。

5. 将以上步骤重复进行，得到每个月的湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。

以上是一个简化的模型，实际情况可能需要考虑更多因素，例如空气流动速度、大气辐射等。利用 Matlab 可以方便地实现这个模型，具体步骤如下：

1. 定义温室的结构和大小，确定空间和时间的离散化步长。

2. 定义温室内的初始温度和湿度分布，以及边界条件。

3. 利用迭代法求解热传导方程和质量守恒方程，得到每个小单元内部的温度和湿度分布。

4. 对于某个时间段内的所有时间步长，计算每个小单元内部的湿度平均值，得到温室内部的平均湿度随时间变化曲线图。

5. 对于某个时间点，计算所有小单元的湿度值的平均值，得到温室内部的湿度分布图。

6. 将以上步骤重复进行，得到每个月的湿度随时间变化曲线图以及湿度分布图。

需要注意的是，这个模型的精度和计算时间都与离散化步长有关，需要进行适当的调整。