写出实验MATLAB 代码

根据提供的文档内容，以下是实现氯仿浓度计算的 MATLAB 代码示例。该代码主要用于计算在不同条件下学生活动中心周围的氯仿浓度。

### MATLAB 代码

% 定义常量
k1 = 0; % 扩散系数 k1 在一维模型中未使用
k2 = 0.45; % 横向扩散系数
k3 = 0.32; % 垂直扩散系数
c = 0.5; % 风速 (m/s)
Q0_1 = 100; % 工厂1的排放速率 (g/s)
Q0_2 = 50;  % 工厂2的排放速率 (g/s)

% 学生活动中心的位置
x_center = 0;
y_center = 0;
z_center = 0;

% 工厂1的数据
x1 = 4000;
y1 = 300;
z1 = 25;
Q1 = Q0_1;

% 工厂2的数据
x2 = 1100;
y2 = 45;
z2 = 10;
Q2 = Q0_2;

% 时间步长和空间步长
dt = 1; % 时间步长 (s)
dx = 1; % 空间步长 (m)
dy = 1;
dz = 1;

% 计算浓度的函数
function C = concentration(x, y, z, t, Q, x0, y0, z0, k2, k3, c)
    if t == 0
        C = Q * dirac(x - x0) * dirac(y - y0) * dirac(z - z0);
    else
        k = sqrt(k2^2 + k3^2);
        C = Q / (4 * pi * k * t)^(3/2) * exp(-( (x - x0 - c*t)^2 / (4*k2*t) + (y - y0)^2 / (4*k3*t) + (z - z0)^2 / (4*k3*t) ));
    end
end

% 目标位置
x_target = x_center;
y_target = y_center;
z_target = z_center;

% 计算在目标位置的浓度
t = 3600; % 计算时间为1小时 (s)
C1 = concentration(x_target, y_target, z_target, t, Q1, x1, y1, z1, k2, k3, c);
C2 = concentration(x_target, y_target, z_target, t, Q2, x2, y2, z2, k2, k3, c);

% 总浓度
C_total = C1 + C2;

disp(['在学生活动中心周围空气中的氯仿浓度为: ', num2str(C_total), ' g/m^3']);

% 逆温条件下的计算
c_inv = 0.05; % 逆温条件下的风速 (m/s)
C1_inv = concentration(x_target, y_target, z_target, t, Q1, x1, y1, z1, k2, k3, c_inv);
C2_inv = concentration(x_target, y_target, z_target, t, Q2, x2, y2, z2, k2, k3, c_inv);
C_total_inv = C1_inv + C2_inv;

disp(['在逆温条件下，学生活动中心周围空气中的氯仿浓度为: ', num2str(C_total_inv), ' g/m^3']);

% 比较两种情况
if C_total < C_total_inv
    disp('盛行风条件下的空气质量更好');
else
    disp('逆温条件下的空气质量更好');
end

### 说明
1. **常量定义**：定义了扩散系数 `k2` 和 `k3`，风速 `c`，以及两个工厂的排放速率 `Q0_1` 和 `Q0_2`。
2. **位置参数**：定义了学生活动中心的位置和两个工厂的位置。
3. **时间步长和空间步长**：定义了时间和空间的步长。
4. **浓度计算函数**：定义了一个函数 `concentration` 来计算特定位置和时间的氯仿浓度。
5. **目标位置**：设定学生活动中心为目标位置。
6. **计算浓度**：分别计算在正常风速和逆温条件下的氯仿浓度。
7. **比较结果**：比较两种条件下的空气质量。

### 注意事项
- 该代码假设氯仿的排放是连续的，并且使用了高斯扩散模型来计算浓度。
- 实际应用中可能需要考虑更多因素，例如地形、建筑物的影响等。
- 代码中的 `dirac` 函数用于模拟初始条件，但在实际计算中可能需要更精确的处理。