帮我用r语言基于richards H =1.3 + a* (1-exp(-b * D))^(c)树高-直径模型写敏感性分析

好的，根据您提供的信息，我可以为您提供以下R语言代码来执行敏感性分析：

#定义Richards模型
richards_model <- function(D, a, b, c) {
  H <- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c
  return(H)
}

#设置参数范围
D_range <- seq(1, 10, by = 0.1)
a_range <- seq(0.1, 0.5, by = 0.05)
b_range <- seq(0.1, 0.5, by = 0.05)
c_range <- seq(0.1, 1, by = 0.1)

#执行敏感性分析
sensitivity_df <- expand.grid(D = D_range, a = a_range, b = b_range, c = c_range)
sensitivity_df$H <- richards_model(sensitivity_df$D, sensitivity_df$a, sensitivity_df$b, sensitivity_df$c)

#计算参数对模型的影响
param_effect <- function(param_name) {
  sensitivity_df %>%
    group_by(across(-{{param_name}})) %>%
    summarize(mean_H = mean(H)) %>%
    mutate(delta_H = (mean_H - mean(H)) / mean(H) * 100)
}

#输出结果
param_effect("a")
param_effect("b")
param_effect("c")

这段代码首先定义了一个Richards模型，然后设置了参数范围，并执行了敏感性分析。最后，使用`param_effect`函数计算每个参数对模型的影响，并输出结果。您可以将`param_effect`函数中的参数名更改为要计算的参数的名称，以计算其对模型的影响。