R写一个半变异函数拟合模型代码，横坐标距离为0到50000

以下是一个简单的半变异函数拟合模型代码：

# 定义半变异函数
haversine <- function(h, a, d) {
  h * (1.0 - exp(-a * d))
}

# 生成随机数据
set.seed(123)
x <- seq(0, 50000, length.out = 100)
y <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)

# 拟合参数
fit <- nls(y ~ haversine(h, a, x), start = list(h = 1, a = 0.001))

# 绘图
plot(x, y, main = "半变异函数拟合模型", xlab = "距离", ylab = "值")
lines(x, predict(fit), col = "red")
legend("topleft", legend = "拟合线", col = "red", lty = 1)

解释一下代码：

- `haversine()` 函数定义了半变异函数的形式，其中 `h` 是一个平台值，`a` 是一个衰减系数，`d` 是距离。
- `set.seed()` 用于设置随机数种子，保证每次运行代码生成的随机数相同。
- `seq()` 用于生成从 0 到 50000 等分为 100 份的距离向量。
- `rnorm()` 用于生成随机的数据向量。
- `nls()` 函数用于拟合模型，其中 `y` 是响应变量，`haversine(h, a, x)` 是预测变量，`start` 是起始参数值。
- `predict()` 函数用于预测模型的响应变量。
- `plot()` 用于绘制数据的散点图。
- `lines()` 用于绘制拟合的曲线。
- `legend()` 用于添加图例。

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据数据的特点调整模型参数和起始参数值。