污染物扩散模型算法 python

污染物扩散模型算法是一种用于预测和模拟污染物在大气中传播和扩散的方法。通过使用Python编程语言，我们可以实现这些模型算法，并进行相关的数据分析和可视化。

一、计算大气污染物扩散参数

1、数据预处理：首先，需要获取大气环境数据和站点观测数据，并进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。

2、计算风场和稳定度指数：根据气象数据，可以计算风场的平均风速和方向，并通过稳定度指数计算大气稳定度。

import numpy as np
import pandas as pd

# 计算风场
def calculate_wind(data):
    wind_speed = data['wind_speed']
    wind_direction = data['wind_direction']
    # 计算平均风速和方向
    average_speed = np.mean(wind_speed)
    average_direction = np.mean(wind_direction)
    return average_speed, average_direction

# 计算稳定度指数
def calculate_stability(data):
    temperature = data['temperature']
    wind_speed = data['wind_speed']
    # 计算大气稳定度
    stability_index = temperature * (wind_speed ** 2)
    return stability_index

# 数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
cleaned_data = data.dropna()
average_wind_speed, average_wind_direction = calculate_wind(cleaned_data)
stability_index = calculate_stability(cleaned_data)

二、建立污染物扩散模型

1、高斯扩散模型：高斯扩散模型是最常用的污染物扩散模型之一，假设污染物在大气中以高斯分布进行扩散。

# 计算高斯扩散模型
def calculate_gaussian_model(source_strength, release_height, stability_index, distance):
    sigma_y = 0.2 * distance * (stability_index ** (1/3))
    sigma_z = 0.1 * distance * (stability_index ** (1/3))
    concentration = (source_strength / (2 * np.pi * sigma_y * sigma_z)) * np.exp(-0.5 * ((release_height / sigma_z) ** 2)) * np.exp(-0.5 * ((distance / sigma_y) ** 2))
    return concentration

# 建立高斯扩散模型
source_strength = 100 # 污染源强度
release_height = 10 # 污染物释放高度
distance = 100 # 距离
concentration = calculate_gaussian_model(source_strength, release_height, stability_index, distance)

2、Lagrangian扩散模型：Lagrangian扩散模型基于物体追踪的概念，通过跟踪污染物颗粒的运动轨迹来模拟扩散过程。

# 计算Lagrangian扩散模型
def calculate_lagrangian_model(source_positions, release_time, wind_direction, wind_speed):
    particle_positions = source_positions + release_time * wind_speed * wind_direction
    return particle_positions

# 建立Lagrangian扩散模型
source_positions = np.array([[0, 0], [10, 10], [20, 20]]) # 污染源位置
release_time = 1 # 释放时间
wind_direction = 30 # 风向
wind_speed = 5 # 风速
particle_positions = calculate_lagrangian_model(source_positions, release_time, wind_direction, wind_speed)

三、可视化污染物扩散结果

1、使用matplotlib库进行二维可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化高斯扩散模型
x = np.arange(-100, 100, 1)
y = np.arange(-100, 100, 1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = calculate_gaussian_model(source_strength, release_height, stability_index, np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2))
plt.contourf(X, Y, Z)
plt.colorbar()
plt.title('Gaussian Dispersion Model')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

# 可视化Lagrangian扩散模型
plt.scatter(source_positions[:, 0], source_positions[:, 1], c='r', label='Sources')
plt.scatter(particle_positions[:, 0], particle_positions[:, 1], c='b', label='Particles')
plt.legend()
plt.title('Lagrangian Dispersion Model')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

2、使用mayavi库进行三维可视化：

import mayavi.mlab as mlab

mlab.surf(X, Y, Z)
mlab.title('Gaussian Dispersion Model')
mlab.xlabel('X')
mlab.ylabel('Y')
mlab.show()

通过以上步骤，我们可以使用Python实现污染物扩散模型算法，并进行相应的数据处理和可视化，从而更好地理解和预测污染物在大气中的传播和扩散情况。